南疆冬小麥精確灌溉決策系統的研究

李 旭，花元濤，呂喜風，殷國棟，劉 粵

(1. 塔里木大學信息工程學院，新疆 阿拉爾 843300；2. 塔里木大學生命科學學院，新疆 阿拉爾 843300)

南疆，是指新疆天山以南的地區，自然氣候干燥，極其缺水，其中農業用水的短缺是新疆目前急需解決的問題之一[1]，隨著5G時代的到來，目前針對這類現狀可運用“互聯網+”決策灌溉系統，實現農作物精確灌溉，這樣既可以節省大量的水資源，又的實現水資源的可持續利用[2]。

美國Scott Morton最先提出來的農業灌溉決策這個思想和觀念，并在20世紀90年代得到了快速的發展[3]。Hewitt通過研究作物的成長過程并實時記錄，得到相關的數據，最終設計了農業生產灌溉和管理決策系統[4]。Batchelor等人開發了冬小麥決策支持系統，后被其他國家廣泛應用于作物專家系統和農業管理系統。該系統對冬小麥的灌溉量信息,例如灌溉的日期、冬小麥的蒸發蒸騰量上下限,灌溉冬小麥水量的上下限等[5]。系統可根據農民的冬小麥基本土壤信息并自動選擇相應的計算機來計算出結果,能夠實現冬小麥所需灌水量的快速性和準確性。我國農業灌溉決策系統始于20世紀90年代，開發了一系列相關系統[6-11]。

盡管傳統農業專家系統能夠利用相關物理知識節省作物用水的所需量，但還是缺乏大規模管理的經驗和精確管理冬小麥的知識儲備，就不能最優地解決這個問題。大多傳統農業專家系統只能根據簡單地某些因素或者某些物理因素來判斷冬小麥是否需要灌溉，而對冬小麥的蒸發蒸騰量、冬小麥土壤的類型(沙質土、壤土、黏土)、天氣因素、冬小麥的土壤含水量、日降水量等等,都沒有綜合考慮和分析，或者只是輸入輸出并沒有實際意義的數據，這都嚴重影響了冬小麥灌溉決策的正確性。

本系統通過對用戶導入的相關土壤數據和當前天氣信息數據，就可以利用本精確灌溉決策系統來進行決策，就可以為農民提供正確的精確灌溉決策信息和冬小麥的決策依據，為南疆冬小麥的精確灌溉系統能夠被用戶廣泛地使用并加以利用。開發本灌溉決策系統，不僅可以準確地查看實時動態管理的決定，還能合理利用水，提高水利用率，加快生產速率，提高現代農業的高生產效率，提高效率等。

1 系統功能設計

系統通過對數據的維護，主要是根據天氣的變化和用戶數據的錄入進行實時更新，并把計算的結果添加到數據庫中，或及時修正已有不準確信息以及并刪除不準確的信息。

本系統應當具有的核心功能有：

(1)信息管理功能：為普通人員提供在第一時間能夠查看自己冬小麥的信息以及冬小麥需要灌溉時的緊急信息，并且可以處理。而對于有數據權限和菜單級權限后，系統管理員就能夠對所有的用戶進行管理。

(2)天氣數據功能：可以錄入或手動輸入當天天氣的狀況(調用百度天氣接口)，包括：最高溫度、最低溫度、風速、日照時間、降雨量、最低濕度、詳細描述等。并且可以對天氣的信息進行相應的操作(查看、增添，刪除、修改)。

(3)灌溉管理功能：該模塊主要分為規則模型決策和數學模型決策，規則模型決策又分為播前決策、返青決策、后期決策；系統可以根據當前用戶提交上來的土壤數據和時間來判定當前需不需要灌溉，若需要灌溉，則灌溉的水量有多少；數學模型決策則是根據以彭曼-蒙特斯公式和水分平衡方程為基礎來計算出需灌水量。

(4)統計管理功能：普通用戶可以看到自己農作物的灌溉折線圖和曲線圖，系統管理員則管理所有用戶的灌溉折線圖和曲線圖。

(5)土壤管理功能：本系統并沒有和硬件相結合，所以只能手動錄入用戶的土地狀況，并且可以查詢錄入的土壤信息、修改、刪除等功能，一般用戶只能查看和修改自己的土壤信息，而管理員能夠查看所有用戶錄入的土壤信息，信息唯一不重復。

2 灌溉決策方法

結合南疆冬小麥灌溉條件及專家實地考察的實際結果，概括出冬小麥灌溉相關決策規則，主要規則如下所示。

(1)越冬期灌水量主要與土壤類型和40 cm土壤含水量W有關，如圖1所示。

圖1 越冬期流程圖(單位：m3/hm2)

(2)返青期灌溉決策主要與南疆冬小麥土壤的類型以及南疆冬小麥土壤含水量上下限有關，灌水量為Mm、土壤類型為ST、土壤含水量為MT，如圖2所示。

圖2 返青期流程圖(單位：m3/hm2)

①ifST=黏土，MT≥20%，Mm=0(如果需要補肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=17%～20%，Mm=225 m3/hm2，MT<17%，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

②ifST=壤土，MT≥18%，Mm=0(如果需要補肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=15%～18%，Mm=225 m3/hm2，MT<15%，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

③ifST=沙土，MT≥16%，不灌溉(如果需要補肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=13%～16%,Mm=225 m3/hm2，MT<13% ，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

(3)抽穗-灌漿期灌溉決策主要與南疆冬小麥土壤的類型以及南疆冬小麥土壤含水量(0～20、20～40、40～60 cm)有關，MT為土壤含水量，如圖3所示。

①ifST=黏土，0～20 cmMT≥18%,不需灌溉；0～20 cmMT<18%，Mm=(60-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

②ifST=壤土，0～20 cmMT≥16%,不需灌溉；0～20 cmMT<16%，Mm=(54-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

圖3 灌漿期流程圖(單位：m3/hm2)

③ifST=沙土，0～20 cmMT≥14%,不需灌溉；0～20 cmMT<14%，Mm=(48-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

彭曼方程是基于能量平衡和水汽擴散理論的，它被認為是計算參考作物蒸發蒸騰量最具信賴和可用性的模型之一，在旱作物以及森林蒸發蒸騰量的研究上取得了較好的結果。20世紀60年代中期，蒙蒂思根據前人的研究提出了此方程，并將其發展。蒙蒂思將多種影響ET0的氣象參數應用到該方程中，既有理論基礎又有試驗驗證[12]。通過多年的努力研究，彭曼方程的認可度越來越高，本研究結合南疆冬小麥灌溉實際情況，利用彭曼方程，計算模型如下：

(1)

式中：Δ為溫度變化曲線與飽和的水汽壓之間斜率，kPa/℃；Rn為作物表面凈輻射量，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，W/m2；γ為干濕表常數，kPa/℃；T為2 m高處平均氣溫，℃；u2為2 m高處平均風速，m/s；ea為飽和水汽壓，kPa；es為實際水汽壓，kPa。

公式中的各相關參數的確定方法如下：

(2)

(3)

Rn=Rns-Rnl

(4)

(5)

λ=2.501-(2.361×10-3)T

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中：Tmean為相對日平均氣溫，℃；Tmax為當日最高氣溫，℃；Tmin為當日最低氣溫，℃；RHmean為當日平均相對濕度，%。

3 系統設計

3.1 系統結構設計

開發這個系統最初的想法的主要有：分為管理員和普通用戶，管理員主要對天氣進行模擬和對用戶的冬小麥土壤信息，決策信息管理和查看，并且可以管理用戶的信息和修改用戶的信息，而管理員可以更換圖像，上傳圖片，修改個人信息，添加公告，能夠回復用戶發出的信息，而普通用戶亦可以進行對本系統的問題提出改進的方案。本系統的運行可以精準確定不同時期冬小麥的灌溉量、本系統的運行能讓用戶夠實時查詢自家冬小麥的數據情況、使用這個系統能夠通過查看數據報表作對比、系統可以能夠對數據起到防丟失的保護作用、本系統可以更好地管理和監控冬小麥的生長情況，所系本系統做到更好的決策(見圖4)。

3.2 系統數據庫設計

本系統選用MySQL重要原因是因為它的優點在于它非常的實用、快速、支持各種開發語言、功能性強大、支持大型的數據庫、性能安全。

數據庫設計包含用戶表、信息表、警報表、天氣表、土壤表和決策結果表等，而這些表也可分為用戶登錄模塊、灌溉管理模塊、土壤錄入數據模塊、報表模塊、天氣模擬模塊根據不同模塊，所使用數據表也不同。

4 系統應用及效果

4.1 系統應用

系統基于SSM框架結構模式，采用JSP+CSS+JS、JDBC等技術，選用MyEclipse 為開發平臺，結合MySQL 數據庫管理系統對數據進行相關操作。開發完成的系統界面美觀，功能較為完善，運行狀態穩定，適用于Windows 2007 /2008 /2010 操作系統。

本系統在塔里木大學農業試驗站應用，試驗站滴灌具有完善的控制系統，系統包括小型氣象站、試驗區微環境監測系統、自動灌溉控制系統等設備，為試驗區的種植灌溉決策提供參考，為提高灌水效果提供思路，同時節省了大量的勞動力資源，取得比較理想的效果。

圖4 系統功能圖

4.2 系統效果

為驗證該灌溉決策系統的實用性，于冬小麥試驗田采用傳統模糊灌溉和本系統灌溉，每天記錄土壤濕度和灌溉用水量，計算小麥在不同生長時期的平均土壤濕度和用水量。計算得出傳統灌溉方式用水530.3 mm/m2，而利用本決策系統灌溉僅耗水420.9 mm/m2，節水效果明顯，且本決策系統灌溉方式的土壤濕度更接近小麥生長的最佳濕度。說明該灌溉決策系統在滿足小麥在不同時期的需水要求，同時也能有效節水，滿足現代農業的要求。試驗結果如圖5所示。

圖5 土壤濕度及用水量

5 結 語

本系統利用相對科學的規則模型和數學模型對冬小麥的灌溉指導，這樣既可以避免浪費水資源又可以精確灌溉冬小麥。該系統的主要優點是結合實時天氣情況進行灌溉進行決策支持，主要包括土壤墑情和天氣變量，以及預警監測。用戶可以隨時觀察到本地的天氣動向，并利用本系統的灌溉技術進行計算。簡潔的操作，能夠減少冬小麥精確灌溉操作的復雜度，增強了系統的人機交互性，易于推廣應用。試驗表明，該系統是補充和協助灌溉決策的有效工具。用戶可以根據冬小麥需水量對灌溉進度進行規劃，并對灌溉過程進行即時反饋。下一步的研究工作主要將系統與遙感技術、地理信息系統和全球定位系統相融合，利用其強大的空間定位技術以及相關分析能力提高灌溉精度，具有較大的發展空間。