廣泛應用信息技術實現農田水利工程精準節水灌溉的探討

隨著我國農業現代化進程的加速，水資源短缺已成為全球面臨的嚴峻挑戰，且在農業領域表現得尤為突出。農業作為國之根基，保障糧食安全、推動其可持續發展，離不開水資源的高效運用。而農田水利工程作為農業灌溉的關鍵基礎，其節水灌溉技術的持續革新與廣泛應用對農業發展至關重要。

近年來，科技飛速發展，信息技術取得了前所未有的進步。物聯網、大數據分析、遙感技術等新興前沿技術不斷涌現，為農田水利節水灌溉帶來了新的發展契機。這些技術的應用，為實現精準、智能的灌溉模式開辟了新道路，有助于提升水資源利用效率，讓每一滴水都發揮最大效能。

在此背景下，探討信息技術在農作物節水灌溉中的應用具有重要意義。目前，盡管已有部分信息技術應用于節水灌溉，但仍存在技術集成度不高、應用成本較高等問題。本文的研究目標是通過分析農作物的需水特點和生長階段對水分的敏感性，結合信息技術的優勢，提出有效的節水灌溉措施，以提高農田灌溉的精準度和水資源利用效率，為農業可持續發展提供技術支持和決策依據。

一、農田水利工程中的信息技術類型

1、物聯網技術在農業節水灌溉中的運用特點

物聯網技術作為新一代信息技術的璀璨之星，正重塑著各個領域的發展格局，在農業節水灌溉領域更是功不可沒。從微觀的技術細節看，其智能感知依靠各類精密傳感器，像溫濕度傳感器、土壤水分傳感器等，它們如同敏銳的觸角，精準捕捉農田每一處細微變化。可靠傳輸環節，ZigBee、LoRa 等低功耗廣域網協議大顯身手，編織起一張龐大且穩定的無線傳感器網絡，讓數據流暢無阻地穿梭于田間與控制中心。在智能處理層面，集成的模糊控制算法與專家系統宛如一位位智慧軍師，依循作物生長全周期特性，從幼苗破土到成熟收割，結合土壤復雜多樣的質地以及瞬息萬變的氣象要素，動態優化灌溉策略。以小麥灌漿期為例，一旦監測到 30cm 土層的含水量下降至田間持水量的 55%，系統迅速驅動噴灌裝備，精準計算所需水量，既防旱又防澇，保障每株小麥都能暢享“甘霖”，真正邁向精準灌溉新紀元。

2、大數據分析技術在農業節水灌溉中的運用特點

農業大數據分析技術是智慧寶庫，深度融合多源異構數據，構建數字孿生模型，助力節水灌溉智能決策。其數據源豐富，物聯網實時監測農田狀況，歷史氣象數據呈現氣候規律，土壤普查數據記錄土壤信息，作物生長模型記載作物需求，遙感影像數據展現農田風貌。數據經 ETL 流程處理后，存入分布式數據庫。在分析領域，機器學習與深度學習算法各顯神通。隨機森林算法剖析歷史灌溉及產量數據，精準找出最優灌溉方案；長短期記憶網絡分析時間序列數據，精準預判未來 7～15 d作物蒸散量，提前規劃灌溉，實現水資源高效利用。

3、遙感技術在農業節水灌溉中的運用特點

遙感技術在農田水利工程中基于電磁波與地物的相互作用原理。不同作物與土壤在可見光、近紅外、熱紅外等波段有獨特光譜特征，遙感傳感器捕捉并轉化為定量信息。

常用遙感平臺各有優勢，衛星遙感大面積、周期性監測全球農田動態；無人機遙感聚焦局部細節，為特定區域提供高清數據；地面遙感扎根田間，校準數據精度。

數據處理時，經輻射校正、幾何校正、大氣校正等預處理確保數據精準。通過計算歸一化植被指數、增強型植被指數等光譜指數，量化作物生長活力與水分盈虧，為灌溉決策提供依據。

二、不同農作物的需水特點與對水分的敏感性

1、玉米需水特點與對水分的敏感性

根據作物生理學研究和田間試驗數據，玉米全生育期需水量通常在400～600mm之間。在播種至出苗期玉米種子萌發要求土壤相對含水量保持在70%～75%，此階段日均耗水量約為1.5～2.0mm/d，土壤水分過低會顯著降低出苗率。進入苗期，玉米根系開始發育，日均耗水量增加至2.5～3.5mm/d，此階段適度水分脅迫可促進根系下扎，但持續干旱會抑制幼苗生長。拔節至抽雄期是玉米營養生長和生殖生長的關鍵階段，土壤相對含水量應維持在75%～85%，水分虧缺會導致株高降低、葉面積指數下降，最終影響產量形成。灌漿至成熟期玉米需水量逐漸減少，保持土壤相對含水量在65%～70%對千粒重和籽粒品質形成至關重要，此階段水分虧缺會導致籽粒灌漿不充分，百粒重降低10%～15%。

2、小麥需水特點與對水分的敏感性

在播種至出苗期時小麥種子萌發要求土壤相對含水量保持在65%～70%，當土壤相對含水量低于50%時，出苗率下降30%～40%。當小麥植株進入分蘗期時，小麥開始分蘗和次生根發育，此階段適度水分脅迫可促進根系發育，但持續干旱會導致有效分蘗數減少20%～30%。當小麥植株生長至拔節至孕穗期時，日均耗水量達到3.5～4.5mm/d，土壤相對含水量應維持在70%～75%，水分虧缺會導致小穗數減少和穗粒數下降。當小麥植株生長至灌漿至成熟期時，小麥的需水量逐步減少，但是此時若水分短缺將會導致籽粒灌漿不充分，千粒重降低15%～20%。

3、水稻需水特點與對水分的敏感性

水稻作為典型的半水生作物，其需水特性與旱地作物存在顯著差異，全生育期需水量通常在800～1200mm之間。在育秧期，秧苗生長要求田間保持淺水層，此階段日均耗水量約為4.0～5.0mm/d，土壤水分過低會導致秧苗素質下降；移栽返青期是水稻根系恢復和生長的關鍵階段，要求田間保持3～5cm水層，日均耗水量為5.0～6.0mm/d，作物系數在1.05～1.15之間波動，此階段水分脅迫會導致返青延遲3～5d，分蘗數減少20%～25%。分蘗期是水稻營養生長的主要階段，田間保持3～5cm水層，日均耗水量達到6.0～8.0mm/d，土壤相對含水量應維持在90%～95%，此階段水分脅迫會導致有效分蘗數減少30%～40%，最終影響產量形成。拔節孕穗期是水稻水分敏感期，此階段日均耗水量達到峰值8.0～10.0mm/d，作物系數在1.20～1.35之間，要求田間保持5～7cm水層，水分脅迫會導致穗粒數減少25%～35%，且不可逆。抽穗開花期是水稻生殖生長的關鍵階段，要求田間保持5～7cm水層，日均耗水量為7.0～9.0mm/d，此階段即使短期的水分脅迫也會導致花粉活力下降、受精不良，造成減產20%～30%。

三、信息技術在農作物節水灌溉中的應用措施

1、物聯網技術對農作物的需水監測

物聯網技術作為一種前沿的信息技術，通過集成傳感器網絡、無線通信技術以及數據處理與分析平臺，為現代農業的精準管理提供了強有力的技術支撐。特別是在節水灌溉領域，物聯網技術的應用使得農作物的需水監測與精準灌溉成為可能。在節水灌溉實踐中，物聯網技術首先通過安裝各類高精度傳感器實現對農田環境的實時監測和數據采集，其中包含土壤濕度傳感器、氣溫傳感器、光照強度傳感器以及風速傳感器等。土壤濕度傳感器能夠精確測量土壤中的水分含量，為判斷作物是否需要灌溉提供直接依據；氣溫傳感器則用于監測環境溫度，因為氣溫變化會直接影響土壤水分的蒸發速率和作物的蒸騰作用；光照強度傳感器和風速傳感器則分別用于評估光照條件和風對農田微氣候的影響等參數，通過對參數進行分析與處理，能夠使得灌溉策略進一步優化。在實踐過程中，農田中需合理布置上述傳感器，確保數據采集的全面性和準確性。例如，土壤濕度傳感器應分層布置于作物根系分布的主要土層內，通常包括表層（0～20cm）、中層（20～40cm）和深層（40～60cm），以獲取不同深度土壤的水分狀況。與此同時，氣溫傳感器應安裝于開闊地帶，避免局部小氣候的影響，確保其讀數的代表性；光照強度傳感器則應面向天空，位于作物冠層上方，以準確反映作物接收到的實際光照水平。物聯網系統收集到的數據將實時上傳至云端數據處理與分析平臺，該平臺運用先進的算法模型對作物需水量進行動態評估。例如，基于作物種類、生長階段、土壤類型、氣候條件等因素，建立作物水分脅迫指數模型，該模型能夠依據實時監測的土壤濕度、氣溫等參數，自動計算出作物當前的水分需求。當土壤濕度低于預設的作物適宜水分含量閾值時，系統將自動觸發灌溉系統，啟動或調整灌溉計劃，確保作物獲得適量的水分補給。考慮到高溫天氣會加速土壤水分蒸發，當氣溫超過25～30℃時，系統還會智能調整灌溉策略，如增加灌溉頻次或減少單次灌溉量，以減少水分蒸發損失、提高灌溉效率。

2、大數據分析與農作物灌溉決策

大數據分析技術在農作物灌溉決策中的應用主要體現在對多源異構數據的整合分析與建模預測方面，通過構建基于機器學習的作物需水模型，實現灌溉決策的精準化和智能化。具體而言，該系統首先需要整合歷史灌溉數據、作物生長數據、氣象數據以及土壤墑情數據等多維度數據源。在數據預處理階段，采用數據清洗、缺失值填補、異常值檢測等方法確保數據質量，并通過數據標準化處理消除量綱影響。在建模過程中，可選用隨機森林、支持向量機或深度神經網絡等機器學習算法，構建作物需水量預測模型，其中輸入變量包括作物生長階段、氣象因子和土壤水分狀況，輸出變量為作物日需水量，其計算可基于FAO推薦的Penman-Monteith公式。在實際應用中，系統可結合土壤水分傳感器實時監測數據，當土壤含水量低于作物適宜水分下限時自動觸發灌溉，同時考慮未來3～7d的氣象預報數據，動態調整灌溉計劃；通過建立灌溉決策支持系統，可實現灌溉方案的優化配置，包括確定最優灌溉時間、灌溉量和灌溉方式。實驗數據表明，采用大數據驅動的精準灌溉技術，可使作物產量提高10%～15%，同時減少20%～40%的灌溉用水量。在系統部署方面，需要構建基于云計算的數據處理平臺，采用Hadoop或Spark等大數據處理框架，實現對海量農業數據的實時處理與分析，并通過物聯網技術將傳感器網絡、灌溉設備和決策系統進行集成，形成完整的智能灌溉閉環控制系統。

3、遙感技術與農作物的生長監測

遙感技術在農作物生長監測中的應用主要依托多平臺、多光譜、多時相的遙感數據獲取與分析技術，通過構建作物生長參數反演模型，實現作物生長狀況的實時監測與精準評估。在水分脅迫監測方面，可利用熱紅外遙感數據計算作物水分脅迫指數表達式為CWSI=（Tc-Ta）/（Tmax-Ta），其中Tc為冠層溫度，Ta為氣溫，Tmax為水分充分供應時的冠層溫度。當CWSI值超過0.5時，表明作物處于水分脅迫狀態。通過構建作物生長－水分耦合模型，可實現灌溉需求的精準預測。模型輸入包括遙感反演的植被指數、地表溫度、土壤水分等參數，輸出為作物蒸散量和灌溉需水量。作物蒸散量可通過SEBAL模型或METRIC模型進行估算，精度可達85%～90%。在實際應用中，可建立基于WebGIS的作物生長監測平臺，實現遙感數據的自動化處理和可視化展示。監測頻率可根據作物生長關鍵期調整為3～5d一次。研究數據顯示，采用遙感技術指導灌溉可節約用水量25%～40%，提高水分利用效率15%～30%。在技術集成方面，可將遙感數據與地面傳感器網絡、氣象站觀測數據進行融合，構建空天地一體化的作物生長監測系統。通過數據同化技術提高監測精度，進一步提升作物生長監測的可靠性和實用性。未來發展方向包括開發高時空分辨率的新型遙感傳感器、探索基于深度學習的作物參數反演算法以及研究多源遙感數據融合技術，為智慧農業和精準灌溉提供更加精準、高效的技術支撐。

四、小麥遙感監測與灌溉優化案例

在某地區的小麥種植區，研究人員采用多源遙感數據融合技術對小麥生長過程進行了系統監測與灌溉優化研究。研究區域面積約500hm2，選用Sentinel-2衛星影像和Landsat-8影像作為主要數據源，同時配合無人機高光譜成像進行地面驗證。通過計算歸一化植被指數、增強型植被指數和葉面積指數等生物物理參數，構建了小麥生長動態監測模型，其中NDVI值在拔節期達到0.6～0.7，抽穗期升至0.7～0.8，灌漿期維持在0.75左右。實踐發現，小麥在抽穗至灌漿期的日蒸散量顯著增加，從拔節期的3.5mm/d上升至5.2mm/d，水分利用效率在此期間達到3.2kg/m2。為精準預測灌溉需求，研究人員建立了基于Penman-Monteith公式的作物需水量模型，輸入參數包括灌層溫度、土壤含水量、空氣溫度、相對濕度和風速等氣象數據。模型計算結果顯示，在關鍵生育期的灌溉需水量為350～400mm，較傳統灌溉方式減少20%～25%。基于此，研究人員制定了分階段精準灌溉策略：返青期保持土壤含水量在田間持水量的60%～65%，拔節期提高至70%～75%，抽穗－灌漿期維持在75%～80%，成熟期降至60%以下。通過實施該灌溉方案，研究區域小麥產量達到6750kg/ha，較傳統灌溉方式提高12%～15%，水分生產率提升至1.35kg/m3。同時，利用遙感技術監測的作物水分脅迫指數顯示，優化灌溉后CWSI值穩定在0.3～0.4之間，表明作物水分供應狀況良好。研究還發現，精準灌溉可顯著改善小麥品質，籽粒蛋白質含量提高1.2%～1.5%，濕面筋含量增加2.0%～2.5%。為實現灌溉決策的智能化，研究人員開發了基于WebGIS的灌溉管理系統，集成遙感數據、氣象數據和土壤墑情數據，可實現灌溉方案的自動生成與優化，系統預測精度達到90%以上。通過對比試驗，采用遙感指導的精準灌溉技術可使灌溉水利用系數從0.55提高至0.75，年節約灌溉用水量約120萬m3。該案例實踐表明，遙感技術在小麥生長監測和灌溉優化中具有顯著優勢，可為農業水資源高效利用提供技術支撐，具有重要的推廣應用價值。

綜上所述，信息技術在農田水利工程節水灌溉中的應用具有顯著的優勢和效果。通過物聯網技術對農作物的需水進行精準監測、利用大數據分析技術對灌溉需求進行預測和決策以及運用遙感技術對農作物的生長狀況進行實時監測和分析等措施，可以實現對農作物的精準灌溉和節水管理。這不僅能提高水資源利用率，減少浪費，還能助力農作物健康生長，提升產量與品質，為農業綠色可持續發展筑牢堅實基礎。

（作者單位：256600山東省濱州市濱城區三河湖鎮人民政府胡家社區）