設施葡萄智能化水肥管理體系研究

李增源，王紹雷，姬廷廷，張衛(wèi)峰*

（1.中國農(nóng)業(yè)大學資源與環(huán)境學院/中國農(nóng)業(yè)大學農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展研究院/中國農(nóng)業(yè)大學農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展學院，北京 100193；2.中國農(nóng)業(yè)大學曲周實驗站，河北 曲周 057250）

中國設施葡萄產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，截至2016年我國設施葡萄種植面積已達23.07萬hm2，占葡萄總面積的26.6%，居全球第一［1］。但我國的設施栽培基本沿用露地栽培技術，投入甚至更高，尤其是尚未構建環(huán)境調(diào)控與水肥調(diào)控一體化技術，盲目增加水肥投入反而加劇了枝條營養(yǎng)過旺、設施濕度增加等風險，導致產(chǎn)量不穩(wěn)定、品質(zhì)不能保證，生產(chǎn)水平遠低于發(fā)達國家［2］。水肥一體化技術可以控制水分和養(yǎng)分投入，已成為發(fā)達國家設施葡萄生產(chǎn)中主流技術［3］。國內(nèi)已有研究采用灌溉定額決策方法的水肥一體化技術節(jié)水率可達50%［4］，水分利用率和肥料利用率均可提高40%左右［5-6］，并能調(diào)節(jié)果樹生長量［7］，提高產(chǎn)量和品質(zhì)［4，8］。但這些技術依賴專業(yè)的技術指導，農(nóng)戶實際應用較為困難。再加上我國設施管理水平相對較低，傳感器裝備基礎水平差，難以和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術進行融合，導致我國設施葡萄中水肥一體化技術發(fā)展緩慢。

目前一些灌溉決策指標的研究集中在適宜灌溉閾值對生長、產(chǎn)量和品質(zhì)的影響方面［9-11］，雖然不同研究中的灌溉決策有著一定的參考作用，但不同品種和地區(qū)的灌溉閾值不盡相同，大多數(shù)灌溉決策的建立依賴于特定土壤的田間持水量，對其他地區(qū)和土壤環(huán)境下的葡萄種植難以提供可靠有效的參考。因此，選擇不受土壤類型和特定位置影響的土壤水分傳感器［12］來反映葡萄生長過程的水分虧缺情況并及時進行灌溉決策，配合目標產(chǎn)量法進行水肥一體化應用，是具有實際應用前景的技術途徑。目前基于土壤水分張力原理的決策指標在葡萄上僅有少量研究于盆栽條件下開展。原因是傳統(tǒng)土壤水分張力計在實際生產(chǎn)中只能測定80～85 kPa的土壤水吸力，無法滿足灌溉需求，且測定費時費力，時效性差，難以及時指導灌溉。

隨著傳感器技術和物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，智能化決策葡萄水肥需求來實現(xiàn)水肥的精準施用成為發(fā)展趨勢。美國、以色列等發(fā)達國家已經(jīng)對智能化灌溉施肥綜合系統(tǒng)進行了研究并取得一些成果［13］。發(fā)展較快且具有代表性的是固態(tài)電阻傳感設備，利用土壤水分張力和電阻之間的相關關系測量土壤水分張力，具體方法是將一對高度耐腐蝕的電極嵌入顆粒狀基質(zhì)中模擬根系吸收水分所需要的能量，即土壤水分張力，單位用kPa表示。于1978年開始投入生產(chǎn)，幫助種植戶提高灌溉效率，近些年配合物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)已經(jīng)成為科學調(diào)控灌溉管理制度的成熟工具，被廣泛應用于生產(chǎn)研究［12，14-16］。我國智能化傳感器研發(fā)近兩年發(fā)展迅速，但在實際生產(chǎn)中的應用不多，除卻基礎設施不完善之外，傳感器等先進決策工具和農(nóng)學技術還未實現(xiàn)匹配是主要的問題［17］。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

試驗于2018年9月到2019年9月在河北省邯鄲市曲周縣曲周鎮(zhèn)胡近口村德眾普萄生態(tài)科普園（36°48′22.7′ N，114°59′35.3′ E）的溫室大棚中進行。供試土壤有機質(zhì)為12.3 g/kg，全氮為1.43 g/kg，有效磷為86.1 mg/kg，速效鉀為614 mg/kg，pH為8.2。供試葡萄品種為弗雷無核（也稱火焰無核），歐美種，種植年限為5年，架型為雙十字“V”形架，行距2 m，株距0.7 m。于棚內(nèi)每一行葡萄壟上鋪設國產(chǎn)1寸PE材質(zhì)滴灌帶，主進水管道安裝國內(nèi)科芯公司產(chǎn)的NB-IoT智能電磁閥和智能水表進行灌水開關控制和水量監(jiān)測，在簡易的塑料施肥桶內(nèi)加裝一個12 V的小型電泵來抽取肥液，并添加開關采用注入式施肥方式控制施肥。

1.2 試驗設計

選擇面積為2988 m2（166 m×18 m）的一個塑料大棚進行試驗，采用“十”字法將大棚分為4塊，分別對應農(nóng)戶傳統(tǒng)水肥處理（FT）、灌溉施肥綜合管理（IM）、優(yōu)化灌溉處理（OI）、優(yōu)化施肥處理（OF）4個處理，每個處理3個重復。

FT處理：采用水肥一體化方式進行施肥和澆水，但施肥量、施肥時間、灌溉量和灌溉時間遵循農(nóng)戶傳統(tǒng)。各時期灌水量見表1，各時期土壤水分壓力情況見圖1，各時期施肥量見表2，基肥用復合肥（15-9-16）、硫酸鎂、中微量元素肥；膨果肥用復合肥（15-9-16）。

OI處理：根據(jù)安裝在棚內(nèi)的土壤水分壓力傳感器數(shù)值反映的土壤干燥情況在整個葡萄生長期進行灌溉。土壤水分壓力值對應的土壤干燥程度分級標準［18］為：0～10 kPa：飽和土壤；10～30 kPa：土壤足夠濕潤（正在濕潤）；30～60 kPa：灌溉通常范圍；60～200 kPa：土壤變得干旱和危險。參照這一閾值，本試驗設置的灌溉決策閾值為開花前保持土壤水分壓力值低于30 kPa，是因為升溫悶棚至新梢生長期需要足夠的水分促使葡萄萌發(fā)和新梢抽出。而開花期不澆水則必須在開花前進行足夠的水分補充，開花期后根據(jù)土壤情況減少灌溉次數(shù)，但保持土壤水分壓力值小于200 kPa，這是因為后期水分應該保持適量而不能過多，防止掉粒、裂果和成熟時間推遲。各時期土壤水分張力情況見圖1，各時期灌溉次數(shù)及灌溉量見表1。施肥量和施肥時期與FT處理保持一致（表2）。

表1 優(yōu)化灌水和農(nóng)戶常規(guī)各時期的灌溉次數(shù)及灌溉量

圖1 農(nóng)戶常規(guī)和優(yōu)化灌水對土壤水分張力的影響

表2 試驗施肥處理 （kg/hm2）

OF處理：選擇面積為747 m2（83 m×9 m）的地塊作為小區(qū)，按照河北省豐產(chǎn)園的標準選擇30.0 t/hm2產(chǎn)量目標，利用目標產(chǎn)量法［19］進行肥料用量計算。其中氮素投入總量控制在225 kg/hm2，比農(nóng)戶傳統(tǒng)投入量增長81.7%，主要是因為該園區(qū)連續(xù)多年重視磷、鉀肥，輕視氮肥導致土壤氮含量不足而磷、鉀含量過量，由于土壤中磷含量過高，優(yōu)化處理中完全不用磷肥。計算結果及養(yǎng)分投入量見表2。為了配合水肥一體化操作，肥料類型為基肥用尿素、硫酸鉀；開花前尿素；膨大期尿素、硫酸鉀；著色期尿素、硫酸鉀。提前配置好各施肥期的肥料溶于施肥桶中，施肥時先用手機端軟件打開灌水管道電磁閥通水，后通過手機端軟件打開開關控制簡易施肥桶中的電泵工作進行注入式施肥。灌水量和灌水時間與FT處理保持一致（表1）。

IM處理：選擇面積為747 m2（83 m×9 m）的地塊作為試驗小區(qū)。灌溉定額與OI處理灌溉量相同（表1），施肥方案與OF處理相同（表2）。

4個處理中其他操作和管理均相同，均在基肥投入相同量腐熟雞糞和羊糞，開花前噴施等量鋅肥，開花后噴施等量硼肥，膨大期交替噴施等量的磷酸二氫鉀和糖醇鈣肥。

1.3 傳感器布置及監(jiān)測

施肥灌溉的位點與作物根系分布和栽培管理模式密切相關，研究表明，地上灌溉方式傳感器應布置在根系吸收水分的臨界區(qū)域［20］，也可將2個水分探頭安裝在根系分布的上下臨界層，且深處水分傳感器的埋設深度應是淺處的2倍［21］。史巖等［22］研究發(fā)現(xiàn)土壤水分探頭的適宜埋設深度為地表下10、30、60和100 cm；楊紹輝等［23］通過分析土壤含水率垂向變化規(guī)律發(fā)現(xiàn)土壤水分傳感器安裝在地表下10、20和50 cm即可監(jiān)測0～100 cm土層的水分情況。綜合來看，葡萄的土壤水分監(jiān)測需將傳感器安置在根系的集中區(qū)域，必須先測定葡萄根系的深度和范圍，根據(jù)根系分布范圍確定傳感器布置的深度和位置。

2018年9月選擇壕溝剖面法對試驗棚進行根系調(diào)查，因株距較小，選擇主干間進行剖面挖掘較為困難，因此選擇在主干兩側行間位置進行雙剖面的挖掘，觀察根系分布情況。整個大棚選擇以對角線為基準，在對角線范圍選擇兩端和中間3個位置附近隨機選擇兩株葡萄，共計對6株葡萄樹進行剖面挖掘和觀察。壕溝共深70 cm，取距離主根水平方向每10 cm×10 cm的土塊裝袋，用清水洗根，并用根系掃描儀進行根系掃描并記錄結果。結果顯示試驗棚內(nèi)葡萄根系分布范圍為水平方向0～70 cm，垂直方向0～50 cm。根系整體分布在距離主根水平0～40 cm，垂直距離0～30 cm區(qū)域內(nèi)。而總根長在距離主根水平0～10 cm，垂直10～20 cm區(qū)域分布最密集，達到3161 cm；而吸收根（徑級0～2 mm）在距離主根水平0～10 cm，垂直10～20 cm處分布最密集，達到1132 cm，因此將土壤水分傳感器布置在垂直20 cm處最合適，考慮機械操作便利性，選擇壟上距離葡萄主干向西5 cm處最為合適。

在各試驗小區(qū)中間一行葡萄架位置上安裝西班牙產(chǎn)的eVineyard一體式傳感器各兩個，均勻分布于同一行上，土壤水分傳感器探頭安裝在距離主干向西5 cm、垂直20 cm深的位置。自動監(jiān)測記錄土壤水分壓力情況，根據(jù)兩臺傳感器的壓力平均值進行灌溉操作判定，當壓力值超過閾值時通過軟件打開電磁閥及時灌溉，流程見圖2。

圖2 傳感器監(jiān)測及自動灌溉控制示意圖

1.4 測定指標

新梢長度：新梢長度是葡萄生長的關鍵指標，也影響葡萄養(yǎng)分累積和轉移過程。新梢摘心前用卷尺測量各處理隨機選取的15條結果枝基部到頂端的長度，取其平均值，單位為cm。測樣時期為萌芽后至摘心操作前，測樣時間間隔為3 d左右，日期為3月9日、3月12日、3月15日、3月19日、3月21日、3月24日、3月27日和3月31日。

新梢莖粗：新梢摘心前和成熟期，每個處理隨機調(diào)查15條結果枝，用游標卡尺測量結果枝第3節(jié)間的平凹面粗度，單位為mm。測樣時期為整個生長期，測樣時間間隔為1個月，日期為3月20日、4月20日、5月20日、6月20日。

新梢葉片 SPAD：新梢摘心前和成熟期，每個處理隨機調(diào)查15條結果枝，用SPAD儀測量結果枝第4葉片的SPAD值，精確到0.1。測樣時期為整個生長期，測樣間隔為20 d，日期為4月5日、4月25日、5月15日、6月5日和6月25日。

產(chǎn)量和單穗重：葡萄收獲期測定，每個處理隨機選取15株正常結果樹，記錄每株葡萄果穗數(shù)，并隨機選取10穗葡萄測定單穗重，取平均值，計算單株產(chǎn)量，折算成每公頃產(chǎn)量=單株產(chǎn)量×公頃株數(shù)，單位為t/hm2。

果實橫徑：將測產(chǎn)中隨機選取的10穗葡萄作為樣品，然后分別從果穗上、中、下取3粒果實，共30粒，用游標卡尺測定果實橫徑，單位為mm；電子天平稱單粒重，單位為g。

內(nèi)在品質(zhì)：葡萄成熟期采樣測定，可溶性固形物用糖度計測定，單位為%；可滴定酸通過NaOH中和滴定法測定，單位為%；維生素C含量采用2，6-二氯靛酚滴定法測定，單位為mg/100 g。

水分利用效率（WUE）采用灌溉水利用效率即葡萄的產(chǎn)量與灌水量之比來表示。

氮肥偏生產(chǎn)力（PFPN）采用葡萄鮮果產(chǎn)量與氮肥投入量之比表示。

2 結果與分析

2.1 對設施葡萄生長指標的影響

2.1.1 新梢長度

4個處理中，F(xiàn)T處理3月9日新梢長度最短，但水肥的過量供應導致生長速率較快，后期與OF和IM處理無顯著性差異，但顯著高于OI處理。反映出水肥對新梢生長的調(diào)節(jié)作用，通過降低灌水量能夠顯著避免新梢徒長，而肥料的投入特別是氮肥用量的提高對新梢長度有明顯的促進作用。

2.1.2 新梢莖粗

通過對新梢莖粗的分析（圖4）發(fā)現(xiàn)，新梢莖粗在3、4和6月各處理間均沒有顯著差異，僅5月有一定差異，其中OF和IM處理顯著高于FT處理，而與OI處理無差異。說明灌水量減少并不會影響新梢莖粗，再配套合理施肥反而有利于葡萄新梢莖粗的增加。

圖3 不同處理對新梢長度的影響

圖4 不同處理對新梢莖粗的影響

2.1.3 SPAD值

圖5顯示，各處理在生長后期葉片SPAD值趨于一致，但前期SPAD值表現(xiàn)出差異。OF處理通過增加前期氮肥投入，葉片SPAD值顯著高于FT處理，反映出隨著氮肥投入的增加，光合作用和營養(yǎng)轉化能力加強。OI處理降低灌溉量并沒有顯著改變?nèi)~片SPAD值，而IM處理在生長中期SPAD值顯著高于FT處理。這反映出氮肥是決定葉片SPAD值的主要因素，而適當降低灌溉量不會降低葉片SPAD值。

圖5 不同處理對葉片SPAD值的影響

2.1.4 果實橫徑

圖6顯示，5月初果期果實橫徑處理間沒有差異，從6月開始隨著果實生長各個處理間差異顯現(xiàn)，其中OI、OF和IM處理均能夠顯著提高果實橫徑，不同處理對果實橫徑促進作用的時間先后順序為OF處理最早，其次為IM處理，最后為OI處理，這表明肥料的合理施用是決定果實橫徑快速增長的主要因素，水分的合理供應也能夠顯著增加果實橫徑，但效果弱于合理施肥。

圖6 不同處理對果實橫徑的影響

2.2 對設施葡萄產(chǎn)量與品質(zhì)指標的影響

2.2.1 單穗重、單株穗數(shù)、單粒重和產(chǎn)量

通過對產(chǎn)量指標進行分析（表3）看到，OI、OF和IM處理能夠顯著提高單穗重和單粒重，但對于單株穗數(shù)和產(chǎn)量而言，OI和OF處理并沒有顯著提升穗數(shù)和產(chǎn)量，而水肥交互作用的IM處理能夠顯著提升穗數(shù)和產(chǎn)量。

2.2.2 可溶性固形物、可滴定酸、固酸比和維生素C含量

通過對果實品質(zhì)進行測定（表4）分析發(fā)現(xiàn)，OF和IM處理的果實可溶性固形物含量顯著提高，而OI與FT處理相比可溶性固形物無顯著性差異，這反映出可溶性固形物的改善主要通過合理施肥實現(xiàn)。OI、OF和IM處理均能顯著降低可滴定酸含量，提升固酸比，而維生素C含量需要合理的水肥交互（IM）才能夠實現(xiàn)顯著提高。

表4 不同處理下的果實品質(zhì)指標

2.3 對水分、養(yǎng)分利用效率及經(jīng)濟效益的影響

2.3.1 水分利用效率

試驗所在的德眾葡萄園在2019年以前均采用漫灌方式進行灌溉，整個物候期一共灌水5次，總灌水量4500 t/hm2，2019年更改為滴灌方式（FT）后灌溉量仍為5次，而用水量下降至3024 t/hm2，OI處理用水量下降至2016 t/hm2，相比于FT處理節(jié)水效率達到33.3%。IM處理的WUE最高，其次為OI和OF處理，F(xiàn)T處理最低，僅為5.53 kg/m3，這表明農(nóng)戶采用水肥一體化后因缺乏灌溉決策僅將其作為一種輸水方式來進行灌溉，并沒有提高水分利用效率。

圖7 不同處理對水分利用效率的影響

2.3.2 氮肥偏生產(chǎn)力

PFPN反映了氮肥的效率，圖8表明，OI處理PFPN最大，顯著高于OF處理。FT、OF和IM處理的PFPN差異不顯著，原因主要是OF和IM處理提高了氮肥的用量。在相同施肥條件下，OI處理通過合理灌溉促進了氮肥的利用，比FT處理提高41.3%。在相同灌溉條件下增加氮肥投入，OF和FT處理的PFPN差異不顯著，IM和OI處理的PFPN差異不顯著，這表明合理增加氮肥并不會降低氮肥的利用效率。

圖8 不同處理對氮肥偏生產(chǎn)力的影響

2.3.3 經(jīng)濟效益

通過對灌溉成本進行分析發(fā)現(xiàn)，園區(qū)采用深井水進行灌溉，水泵功率為30.0 kW，額定流量為50.0 t/h，計算灌溉1 t水的耗電量為0.6 kW/h。根據(jù)農(nóng)業(yè)用電1 kW/h 0.61元計算用電成本，漫灌共花費1665元/hm2；滴灌（FT）方式用電成本為1119元/hm2（表5）；優(yōu)化灌水處理（OI）用電成本為746元/hm2。表5表明，按照農(nóng)業(yè)用水價格每噸0.40元計算水費，F(xiàn)T、OI處理水費成本分別為1210、806元/t。滴灌帶按照0.06元/m計算，滴灌帶成本為291.6元/hm2。傳感器成本按照8年使用年限結合德眾葡萄園33 hm2的種植面積折算，成本為每年77.4元/hm2。綜合計算灌溉成本，F(xiàn)T、OF處理成本是2620.6元/hm2；OI和IM處理成本為1921元/hm2。

表5 不同處理下的灌溉成本 （元/hm2）

通過對肥料投入成本進行計算，F(xiàn)T處理和OI處理采用15-9-16的復合肥折合3.13元/kg計算，每公頃投入2348元；硫酸鎂折合2元/kg計算，每公頃投入150元；中微肥折合3元/kg計算，每公頃投入900元，總計肥料投入成本為每公頃3398元。OF和IM處理采用尿素按2元/kg計算，每公頃投入978元；硫酸鎂折合2元/kg計算，每公頃投入150元；硫酸鉀按5元/kg計算，每公頃投入1030元，總計肥料投入成本為每公頃2158元。

總成本為FT處理每公頃6018.6元；OI處理比FT處理節(jié)省成本11.6%，每公頃5319元；OF處理比FT處理節(jié)省20.6%的成本，為每公頃4778.6元；IM處理節(jié)省32.2%的成本，為每公頃4079元。

3 討論與結論

灌溉管理常常根據(jù)土壤水分含量、植物水分狀態(tài)以及冠層溫度3種方式進行灌溉決策［24］，已有研究中土壤灌溉閾值作為灌溉決策的指標主要分為土壤水分含量、田間持水量和土壤水勢3種。土壤水分含量指標研究中，黃冠華等［9］認為光合速率最高時的土壤水分含量作為灌溉閾值下限合適；Abrisqueta等［25］認為作物根區(qū)土壤水分含量減少速率從緩慢變?yōu)檠杆俚墓拯c作為灌溉閾值比較合適。田間持水量指標研究中劉洪光等［11］基于產(chǎn)量反應得到灌溉閾值為田間持水量的40%；Zsofi等［26］則認為田間持水量的50%作為灌溉閾值WUE最高。這兩種指標基于田間持水量和相對水分含量的決策閾值由于受不同的土壤類型影響較大難以有效推廣應用。土壤水勢由于能夠反應根系從土壤中獲取水分的能力，是較好的決策指標，以往研究中梁鵬［10］的研究表明土壤水勢閾值為-30 kPa WUE最高，婁玉穗等［27］認為巨峰葡萄在萌芽至果實生長前、坐果至著色、著色后適宜的閾值指標分別為-10、-15和-20 kPa，但這些研究以傳統(tǒng)的土壤水分張力計進行測定費時費力，以土壤水勢閾值梯度進行研究沒有考慮根系分布范圍和葡萄實際生產(chǎn)的需水規(guī)律。基于上述情況，本研究選擇土壤水分張力原理的傳感器建立閾值具有度數(shù)精準、不受土壤結構影響等特點，可以避免不同土壤類型和結構的擾亂，并且結合葡萄生長過程中的需水規(guī)律以距離主根水平0～10 cm、垂直10～20 cm的吸收根分布范圍進行監(jiān)測，并設置閾值進行試驗。研究結果顯示，萌芽至開花前土壤水分壓力不超過30 kPa，果實生長期適當進行水分虧缺，但土壤水分壓力不超過200 kPa作為灌溉決策閾值指標，全生育期總灌溉次數(shù)增加5次，而灌溉量可控制到2016 t/hm2，按照設施葡萄水量平衡方法，基本能夠實現(xiàn)水分平衡。

2019年全年管理中，根據(jù)土壤條件和單位產(chǎn)量養(yǎng)分吸收量確定的養(yǎng)分投入指標中沒有投入磷肥，但產(chǎn)量并沒有減少，反而增加到27.27 t/hm2，這一原因主要是由于土壤中磷含量過高，達到86.06 mg/kg，而土壤有效磷含量豐缺指標＞ 40 mg/kg，為極高水平，必須要考慮土壤磷鉀含量過量的問題。而從氮鉀的投入來看，投入總量基本與果實攜走量一致，其中存在少許偏差在于本試驗沒有對水肥一體化技術中肥料溶液的濃度進行控制，因此肥料的投入量與水分之間的耦合關系還有優(yōu)化空間。但總體而言，在設施果園中，由于常年大量投入養(yǎng)分，普遍存在土壤養(yǎng)分盈余，尤其是磷鉀等，基于養(yǎng)分吸收規(guī)律和土壤測試的施肥決策體系具有普遍應用的價值。

在智能滴灌施肥體系中，NB-IoT網(wǎng)絡支持低功耗、高連接要求的傳感器設備進行高效連接，傳感器實時監(jiān)測的流量費用大大降低且待機時間更長。裝配基于NB-IoT網(wǎng)絡的eVineyard一體式傳感器以15 min/次的頻率進行實時監(jiān)測能夠滿足及時決策和控制的要求，同時開發(fā)手機端控制體系進行遠程控制，以簡易的施肥罐和智能化電磁閥、智能水表建立灌溉施肥自動控制使低成本的水肥一體化應用成為可能，可以預見，未來低成本高效率的NB-IoT網(wǎng)絡和支持設備將有廣闊的發(fā)展空間。