設施農業精準水肥灌溉技術研究

吳 陽，陳 曦，譚 飛

（無錫太湖學院 智能裝備工程學院，江蘇 無錫 214064）

0 引言

中國是一個缺水國家，我國缺水的主要表現之一就是農業缺水，水利是中國農業的命脈，我國作為一個農業大國，粗放型灌溉加劇用水缺口問題，做好農業節水成為節水工作的重中之重。雖然我國已經采取了一些高效節水灌溉措施。但用水方式整體比較粗放，利用系數仍然偏低。水資源的匱乏，尤其是農業灌溉水資源，是限制農業發展的主要因素［1］。

在傳統灌溉系統的基礎上，應用物聯網技術研發水肥一體化精準灌溉技術，旨在及時獲取作物的表型信息、環境數據及土壤的水肥含量，以三者的結合作為依據，實現實時無損的作物生長監測和精確灌溉，達到減施增效目的。從而在提高產品產量和質量的同時，減少對環境造成的污染。

1 精準水肥灌溉技術

1.1 基本概念

精準水肥灌溉技術是智慧農業的一部分。智慧農業采用先進的物聯網技術，以提高農作物產量和品質、減少成本支出、避免資源浪費、減少對環境帶來的污染為目的［2－5］。精準水肥灌溉技術包含精確施肥和精準灌溉，及時確定不同作物在各個生長階段的灌溉需水需肥量及灌溉時間，并結合噴灌、微灌和滲灌等灌溉方式實時精確灌溉，滿足作物需求的農業灌溉措施［6］。

1.2 實施精準灌溉的必要性

精準灌溉與傳統灌溉方式的區別體現在水肥一體化及灌溉量的精準上，而在大田環境中受氣候等周圍環境因素影響，作物生長環境變化劇烈，難以實現精準調控，因此研究設施農業作物精準灌溉技術十分必要［7－8］。

2 研究現狀

傳統的農業中水資源管理粗放。為促進其可持續發展，提高水肥的利用效率，減少浪費，實行精準灌溉施肥，有助于作物的生長管理。目前國內外已針對智能灌溉系統、營養液調配策略及灌溉策略進行了相應研究工作，研發作物施肥灌溉的精準度、智能化控制技術，提高資源利用率。

2.1 灌溉系統研究

精準水肥灌溉系統主要包括控制系統和灌溉智能決策系統。灌溉決策系統即制定灌溉策略，確定灌溉時間、周期及灌溉量。灌溉控制子系統根據灌溉智能決策系統的決策來控制實行精準灌溉。

俞衛東等［9］設計了由智能監控系統、專家決策系統、灌溉施肥系統組成的智能水肥灌溉系統，以物聯網技術為基礎，從而實現智能化灌溉目的。袁洪波等［10］設計了一種實現水肥循環利用的灌溉系統，實現了節水、節肥的目的。張雪飛等［11］通過環境傳感精準獲取設施蔬菜的全生育期的環境參數；采用水量下限以及小額灌溉的策略，小量多次的實現方式。

2.2 營養液調配策略研究

精準水肥灌溉技術在灌溉的同時，將水溶性肥料溶于水中，實現水肥同時灌溉，利于作物對肥料的吸收。因此，除了上述介紹的灌溉系統研究外，營養液調配研究是精準水肥灌溉技術研究的一個重要方面。針對營養液的調配過程，國內外學者都展開了深入的研究。

灌溉施肥常以恒定的營養液濃度向灌溉系統中供肥。研究表明，肥液的電導率EC值能代表溶液中離子的濃度，因此可以通過測量溶液的EC值實現溶液濃度的間接測量。基于EC值(電導率）和pH值(酸堿度）的營養液調控方式，目前在實際生產中應用最為廣泛。袁洪波等［12］設計了一種水肥一體化營養液調控裝備，對營養液的制備過程進行精確控制。何青海等［13］設計了適用于營養液混合的模糊控制器用來解決肥液濃度不足的問題，實現了一套由多種系統等組成的智能水肥灌溉系統。

2.3 灌溉策略研究

灌溉施肥常以恒定的營養液濃度向灌溉系統中供肥，此時水肥灌溉研究就轉化為對作物需水量的研究，當需水量確定后，所需灌溉的水肥量都會確定。作物的水分狀況可通過作物指標直接反映出來［14］。評定作物的需水的情況可以從以下兩個指標著手［15］：間接指標和直接指標。間接指標就是指與作物生長環境的有關方面評價。直接指標是指作物因水分虧缺而引起的生長過程中的表現。隨著科技的發展和技術的進步革新，國內外學者對作物的需水需肥情況研究進一步深入。

2.3.1 基于作物需水量計算的水肥灌溉策略

準確估計作物需水量是農業規劃的重要組成部分。由于在作物不同生長期間，水的需求量各不相同，采用作物蒸騰量作為作物需水量。作物系數方法是廣泛用于估計作物蒸騰量的最常見和最實用的方法。作物蒸騰量ETc＝ET0×Kc［16］。

目前作物蒸騰研究主要集中在彭曼公式及其修正公式的應用，且模型單一考慮環境參數的影響，而忽略了某些參數之間的復雜耦合性。劉浩等［17］設計了番茄蒸騰量估算模型，為番茄各個不同生長周期的灌概量提供支撐。李建明等［18］提出了一種使用預測的溫室作物參考蒸發量ET0green和作物系數Kc來實現對草莓日蒸騰量的預測。分別采用基于入射的太陽輻射和Makkink FAO－24方程來計算ET0green。結果顯示，來自Makkink FAO－24方程的應用，與測量值相比結果更準確。Gavilán等［19］研究了生長在西班牙海岸塑料隧道下草莓的作物系數Kc。在2014/15年度和2015/16年期間，在隧道內外兩個氣象站提供的農業氣候信息的基礎上，確定Kc值。然而，根據用于確定塑料隧道下參考蒸散量ET0的方法，觀察Kc內部的估計差異。在Kc數據和種植天數(DAP）和生長階段(GDD）之間進行多項式擬合，得到Kc表達式，以便為種植者提供一個有用的工具來估計作物的水需求。除Penman-Monteith公式外，有些學者加入其它因子綜合考慮需水量。如García等［20］研究不同灌溉量的影響，結果表明，隨著灌溉量的增加，甜瓜果實干物質量呈現先高后低的趨勢，表明并不是灌溉量越多越好。毛罕平等［21］研究了二氧化碳和空氣循環次數對番茄幼苗光合作用和蒸騰作用的影響，在一定范圍內增加空氣循環次數或增加二氧化碳濃度，光合作用和蒸騰作用都會增加；不考慮空氣循環時，增加二氧化碳濃度會提高水的使用效率。

2.3.2 基于作物表型分析的灌溉策略

可控環境下作物表型分宏觀和微觀兩種：宏觀指溫室植物整體表現，比如整體顏色變化；微觀指單株植物的局部情況，比如單葉顏色、形態和紋理。利用作物表型信息指導灌溉，在機器視覺方面包含器官檢測和特征提取及關聯幾個方面。作物的水分散失主要由葉片承擔，可以應用機器視覺技術開展作物水分虧缺狀況的診斷研究。

劉永華等［22］提出葉面積是作物生長指標的重要反映。王丹丹等［23］建立了以番茄植株每日實時生長量和日輻熱積為自變量的日光溫室冬春巷與秋冬茬番茄灌溉模型，為日光溫室環境條件不適宜情況下的自動化灌溉提供了理論基礎。張芳等［24］基于葉片數增長動態調控營養液濃度供給的方法優于常規基質栽培營養液管理方法，為供試條件下最優的營養液調控方法。李國臣等［25］在評價方法中提到圖像處理法，葉片枯萎、葉片的顏色和角度也是作物水分脅迫的結果。如通過觀察作物因缺水而導致顏色的變化。

灌溉施肥量不同，番茄植株的生長狀況也差異較大。呂天遠等［26］根據彭曼模型確定參考蒸騰量，以此為基礎來確定灌溉量和施肥量。

植物器官體積變化可以用來指導灌溉，通常采用莖干日最大收縮量(MDS）加上莖干日增長量(DG）兩個指標［27］，且MDS是關鍵性指標。楊海龍等［28］將這種植物器官的變化具體指定為莖干的變化，并通過實驗驗證了由植株的莖直徑變化診斷作物水分狀況從而指導作物的灌溉。

3 結語

目前國內產品大都采用簡單的上下限控制方式，通過檢測土壤含水量的上下限來控制灌溉，并沒有智能控制的策略。國內目前精準調控技術缺乏，有技術“短板”。雖然已有學者進行了一些研究，但作為精準灌溉系統核心的灌溉決策仍有待進一步研究完善。水肥灌溉無栽培模型可依，仍靠人工管控。因此要研發作物施肥灌溉的精準、智能化控制技術，實時自動開啟和關閉水肥控制泵和電磁閥等執行機構。

就目前而言，與發達國家相比，我國的精準灌溉技術仍存在著不小的差距，這嚴重制約了我國精準灌溉技術的發展。雖然對灌溉系統、營養液調配策略及灌溉策略等進行了一定的研究，但并沒有切實可行地應用于實際生產中。針對我國目前在精準灌溉領域與其他國家之間存在的差距，應建立精準灌溉決策系統。