大田智能灌溉專家系統研究現狀及發展趨勢

賀國祥，劉 夢，孫興華，劉乃迪

（河北北方學院，河北 張家口 075000）

大田智能灌溉專家系統是一個具有大量農田灌溉專門知識與經驗的計算機系統，它將人工智能技術應用于農田灌溉領域，依據農業專家提供的專業知識、經驗進行推理和判斷，模擬農業專家就農田灌溉問題進行決策，是智慧農業信息技術的重要組成部分。

農業灌溉作為農作物栽培生產過程中的關鍵環節，對于增加糧食作物產量起著決定性的作用。但目前我國農村水資源短缺和農業粗放低效的利用方式共存，使得農村缺水問題十分嚴峻。

美國、加拿大等發達國家很早就將先進的電子信息技術和電腦自動化控制系統技術應用于節水和灌溉領域，其系統已趨于成熟。在這些發達國家，從最初的機械控制、液壓自動控制，到后來的機電一體化控制，再發展到廣泛應用的神經網絡控制和模糊自動化控制，其控制的精度、穩定性和技術智能化的程度都越來越高，操作也越來越簡單。

由于我國農作物的智能控制管理技術研究起步相對較晚，引入國外先進智能灌溉管理控制系統的成本又太大，且發達國家研制的控制管理系統不完全適用于我國現代農業生產中各地農作物生長的需要，因此研究開發一套適應我國國情的智能灌溉管理控制系統就顯得尤為重要。

1 專家系統控制技術在智能灌溉中的應用

1.1 專家系統控制理論

專家系統控制技術是我國智能化控制發展中的重要組成部分。該應用系統根據國內農業智能灌溉技術專家提供的專業知識和豐富實踐經驗，將其轉換成控制規則語言對灌溉系統進行控制，幫助眾多灌溉專家系統重新設計農業灌溉應用程序，提高灌溉的科學性。專家管理機制的主要部分包括專業知識庫、邏輯推理機、分析管理機制和專業知識提取管理系統，其核心組成是專家學者管理系統。該系統必須具備解決各類非結構化問題，尤其是解決界定不明確或啟發式知識信息的能力，并通過各類邏輯推理實現所需要的控制目標。農業專家系統的基本功能結構如圖1所示。

圖1 農業專家系統基本結構

其中，知識庫和推理機是農業專家系統的重要組成部分，是任何農業專家系統不可或缺的組成部分。知識庫的好壞直接影響農業專家系統的質量和可靠性；推理機是農業專家系統的主要運行動力。知識獲取機構是農業專家系統發展的瓶頸，它的主要任務是完成領域知識的獲取和整合。解釋機構必須向用戶解釋邏輯推理的結果和邏輯推理過程中產生的結果。

專家控制主要有如下特點：（1）專家控制利用的是專家的知識和經驗，將知識和經驗用規則語言進行表示，并通過推理和決策解決問題，不需要建立精確的數學模型；（2）專家控制具有透明性特征，可以說明本身的推導流程就能解答使用者提出的疑問，便于使用者掌握推導流程，進而提升對專家系統的信賴感；（3）利用專家系統可靈活控制工作的特點，可向系統持續地增加專業知識，并對既有專業知識不斷修改創新。

1.2 專家系統在智能灌溉中的應用

農業專家系統主要是將現代農業技術與互聯網和信息技術緊密結合起來，綜合地分析各種與農業相關的知識、經驗、數據和模型，計算得出最優解，指導智慧農業發展和生產的一套高科技系統。把現代化的農業專家系統更廣泛地運用在農業灌溉中，就可以提高農業灌溉的自動化水平，使灌溉專家系統更進一步地具有檢測、決策和預報的功能。

2009年，朱煥立等利用中國國家智慧農田灌溉專家系統，開發了一個新型農田灌溉問題的自動過程管理系統，具備信號的自動收集、自動監測、灌溉決策、預置修改等功能，工作人員可以根據農田氣象條件、土壤墑情、作物長期生長及土壤環境變化等信息，做出農田灌溉問題預報解決方案的具體決策，并主動組織執行，為解決農田灌溉問題提供了一種新的解決思路[1]。

2014年，黃勇等為迅速完成對南通區域內所有水稻的自動節水智能灌溉，研發了一種新型稻田自動節水農田灌溉系統，該灌溉系統利用專家系統和先進稻田智能灌溉控制系統技術，實現水稻全生育期的自動智能灌溉。具有構造簡易、投資較省、技術簡單、經濟效益明顯及推廣前景廣闊等優點，可精確執行泵站智能管理、灌溉水源水質自動監控及利用稻田土壤水分專家系統進行控制灌溉等節水模式，大幅提高了泵站的勞動生產效率[2]。

2015年，根據小麥不同年齡和生育期不同情況下的灌溉方法和策略，王福平等研究設計了一種基于模糊自動化控制技術的節水灌溉方法和專家決策系統。該體系針對小麥在不同生長發育時段的生長因素差異及灌溉要求差異，設計了適應不同時間澆水要求的節水灌溉系統。該控制系統主要利用模煳控制技術原理，將土壤水分、氣溫、水熱積等作為農業自動灌溉的重要指標，把農業灌溉經驗用于計算機控制。經實驗證實，該控制系統可以通過調節生態環境，實現及時合理的自動灌溉效果，從而確保了自動灌溉可滿足小麥在其生長發育周期的每一階段要求[3]。

2016年，余國雄等共同研發并設計了基于網絡與農村物聯網技術的荔枝園信息收集與智能灌溉專家決策系統。該系統利用地面信息收集終端模塊，實時收集荔枝園區的土地含水率、空氣濕度、光線強度、風力和降水等自然環境信號，經過無線傳感網絡將數據分析信息包發送至網關，而網關則經過普通無線組集網將經過處理的數據分析信息包傳送到云網絡服務器，專家管理系統依據所收集到的自然環境信息數據分析，整合專家學者信息庫，設置了多種決策數學模型，可完成測算作物的需水量、預測澆水時機、灌溉最佳定量決策及根據灌溉制度決策等功能，將決策成果反映到管理終端模塊并實現智能監控。系統的預報精度可以達到75%，表明整個系統預測的實時性相對較好，實現了對荔枝園的環境信息收集和智慧灌溉，可以指導從業者科學管理荔枝園[4]。

2017年，張婷等為有效改善目前傳統智能農業專家系統只能依據單一的灌溉影響參數決策的問題，開發了一種基于農業物聯網的自動智能農業灌溉預報專家決策管理系統。經過數據分析，建立了中國小麥灌溉技術與天氣數據、土地狀況之間的聯系，并對傳統專家系統認知基礎中的模糊量加以定量化修正，形成了規范模式。同時，還運用彭曼公式和水平衡原理構建了中國小麥作物灌溉數學決策模式，使用者只需要在人機交互操作系統界面上按照提示，錄入當期的溫濕度、土地信息和天氣數據等，就可以使用建模庫中的數學模式完成即時決策，從而做到了綜合考慮多種重要參數完成灌溉預報決策，大大提高了灌溉決策精確化程度，也進一步優化了農業節水澆灌的策略，有效節約農業灌溉水資源[5]。

2019年，楊偉志等針對中國山區柑橘傳統澆灌方法所產生的費時耗力、工藝技術不科學及水資源使用率較低等問題，設計了基于物聯網和人工智能技術的中國山區柑橘智慧澆灌專家系統。該控制系統可即時檢測果園環境，并根據作物不同生長時段需水量和天然降水狀況，將土壤濕度管理在最適宜范圍內，具有穩定性好、能源自給、智能化程度高等優點[6]。

綜上所述，節水灌溉工程的關鍵就是及時獲取農作物生長和繁殖的信息，并按照各個生育期對灌溉水量的要求進行合理灌溉。專家系統控制技術匯集了我國農業水利管理領域眾多專家的基礎知識和實踐經驗，解決了各種復雜的水利灌溉工程問題，且該系統可以不間斷地更新專業知識并提供服務，為農業灌溉的科學化和合理化建設發揮了重要作用。作物生長狀態信息知識庫則使系統可以根據作物在不同階段的生長情況自動進行最優化的控制措施，提高農業灌溉的自動化程度。物聯網技術是在現有移動網和互聯網技術的基礎上，對主要技術功能進行了延伸和拓寬，是一種同時具有實時信息收集和實時視覺感知、海量數據在線傳輸和實時智能化數據處理三大功能的信息網絡。2009年，我國正式提出“感知中國”的概念，“現代農業物聯網”已成為我國物聯網產業發展中最重要的技術研究和推廣應用發展方向之一。

2 專家系統控制技術的展望

2021年3月11日，全國人民代表大會表決通過了《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，提出“完善農業科技創新體系，創新農技推廣服務方式，建設智慧農業”。中國農村現代化發展工程也已到了加速轉變發展方式的新時期，應當進一步依托科技進步實現創新驅動、內生成長，引領農村向綠色生態、高品質、民族特色和品質化蓬勃發展，提升農業產業化全球整體競爭力。由此可見，在未來的農業智能灌溉中，專家系統將具有越來越重要的地位。根據我國目前的農業水平、農業生產的實際情況以及農業專家系統的應用特點，其未來的發展趨勢應該有以下幾個方面。

2.1 注重農業各種科學技術的綜合運用

針對當前國情，注重農業專家系統的充分應用和推廣，逐步應用農業通信網絡技術、“3S”信息技術、人工神經網絡、農業數據庫系統、信息網絡、優化模擬、多媒體以及其他許多農業信息技術，是當前農產品病蟲害人工智能專家系統熱潮中的新發展趨勢。

2.2 實現網絡化、數據共享

作為信息技術的良好載體，網絡技術的飛速發展為信息和專家系統的傳播提供了良好的渠道。未來社會需要的是一個基于網絡的專家系統，一個能夠在網絡上順暢運行并成功共享資源的信息系統，才能真正具有社會生命力和使用價值。

2.3 注重農業專家系統的普及化

現階段，我國直接參加農作物生產和田間管理工作的人大部分為農村人。隨著農業社會的發展、微機的廣泛應用、軟件產品價值的下調、以及農戶綜合素質的提升，農戶也將成為未來農業專家系統的重點使用者之一。

2.4 注重市場國際化

我國已經加入WTO，中國農產品專家體系的建立也不應該忽略國外市場的需求，因此發展既適合中國需求又適合國外需求的農產品專家體系也是很有必要的。農業專家系統在中國方興未艾。作為農業決策的重要手段，相信在不久的未來，將涌現出越來越多的符合我國國情的國產智能灌溉專家系統。