精準灌溉技術在干旱區水資源高效利用中的評估

摘要：干旱區水資源短缺問題日益突出，傳統灌溉方式存在用水效率低與管理粗放等問題。精準灌溉技術通過物聯網傳感器實時監測土壤墑情，結合智能決策系統實現灌溉過程的精準控制。研究采用隨機區組對比試驗方法，對精準灌溉技術在干旱區的應用效果進行系統評估。結果表明，該技術顯著提高了水分利用效率，灌溉均勻系數達到87.5%，節水率達18.5%，作物產量提升8.5%。經濟效益分析顯示，系統年均增益5 280元/hm2，投資回收期4.5年。研究為推廣精準灌溉技術與提高干旱區水資源利用效率提供了科學依據。

關鍵詞：精準灌溉；水資源利用效率；智能決策；變量控制；經濟效益

干旱區氣候特征決定了該區域水資源短缺的基本面貌，年降水量低于400 mm，蒸發量為降水量的3～5倍，水資源時空分布極不均勻，傳統灌溉方式存在灌溉均勻度低和水分利用效率差等問題，難以適應現代農業發展需求，精準灌溉技術通過整合物聯網，傳感器和智能控制系統，實現灌溉過程的智能化和精準化，為解決干旱區水資源高效利用問題提供了新思路，深入評估精準灌溉技術的應用效果，對于推進農業節水增效與保障糧食安全具有重要意義。

1 干旱區水資源現狀概述

干旱區水資源現狀深刻體現了資源匱乏與分布不均的特征，區域年降水量普遍低于400 mm，蒸發量為降水量的3～5倍，導致地表水系呈現斷流性質，河流補給以冰雪融水和地下水為主，徑流量年際變化顯著，枯水期和豐水期水量差異巨大[1]，地下水資源補給率低下，水質呈弱堿性，礦化度偏高，多數地區面臨地下水超采問題，水位持續下降趨勢明顯，土壤水分動態變化劇烈，表層土壤蒸發損失量大，保水性能不佳，區域土壤質地以砂壤土為主，團粒結構不穩定，易形成板結層，影響水分入滲和儲存效果，土壤含鹽量偏高，水鹽運移規律復雜，灌溉過程中容易引發次生鹽漬化現象，傳統灌溉方式存在灌溉均勻度低、定額確定缺乏科學依據等問題，造成水資源利用效率低下，灌溉基礎設施落后，渠系防滲措施不完善，輸水損失嚴重，渠系水利用系數普遍在0.5以下，灌溉自動化程度不足，人工管理方式導致灌溉過程控制精度低，缺乏實時監測和反饋機制，難以及時掌握土壤墑情變化，影響灌溉決策的準確性[2]。

2 精準灌溉技術的水資源調控機制

2.1 土壤墑情監測技術

土壤墑情監測技術是精準灌溉系統的基礎環節，通過多類型傳感器組網布設實現土壤水分的動態監測，時域反射測量（TDR）和頻域反射測量（FDR）是主要的土壤含水量監測方法，這些傳感器基于電磁波在土壤中的傳播特性測定介電常數，進而換算土壤含水量，土壤水分監測網絡采用分層布設方案，在作物根系主要分布層按20 cm間隔埋設傳感器，實現剖面水分的精準監測[3]，土壤含水量θv與介電常數Ka之間存在顯著相關性，其關系可表達為：

θv=a×Ka+b×Ka0.5+c （1）

式中：θv為土壤體積含水量（cm3/cm3）；Ka為土壤介電常數；a，b，c為土壤類型相關的經驗系數，土壤水分監測數據用于計算作物根區土壤水分虧缺量，其計算公式為：

D=（θFC-θi）×Zr×ρ （2）

式中：D為土壤水分虧缺量（mm）；θFC為田間持水量（%）；θi為土壤當前含水量（%）；Zr為作物有效根系層深度（mm）；ρ為土壤容重（g/cm3）。

2.2 智能決策技術

精準灌溉系統的智能決策技術基于物聯網架構實現（如圖1所示），系統通過布設在田間的土壤墑情傳感器與氣象站等設備采集土壤水分與溫度以及降雨量等環境參數，數據經由NB-IoT和LoRa網關傳輸至云平臺，云服務器依據多源數據建立智能灌溉決策模型，綜合分析作物需水特性，土壤墑情狀況和氣象預報信息，生成最優灌溉方案。

智能決策系統采用深度學習算法，通過歷史灌溉數據訓練建立作物需水量預測模型，系統根據坡度和土壤質地等地理信息，將農田劃分為若干管理分區，實現差異化灌溉控制，在陡坡地帶開啟50%灌溉量，平地區域保持60%灌溉量，確保灌溉均勻性，灌溉執行指令通過PC/APP遠程下達至電磁閥控制器，驅動噴頭精準施水，智能水閥具備故障自診斷功能，系統實時監控設備運行狀態，保障灌溉系統穩定運行。

2.3 變量式灌溉控制技術

變量式灌溉控制技術通過精確控制不同區域的灌溉參數，實現農田灌溉的空間差異化管理，系統基于土壤-作物-大氣連續體原理，建立田間土壤含水量與作物蒸散量的動態平衡方程，灌溉控制系統根據作物需水規律和土壤水分狀況，動態調整灌溉定額，確保作物在不同生育期獲得最適宜的水分供給[4]，變量灌溉定額計算采用修正的Penman-Monteith公式：

ETc=Kc×ETo×Ks （3）

式中：ETc為作物需水量（mm/d）；Kc為作物系數；ETo為參考作物蒸散量（mm/d）；Ks為土壤水分脅迫系數，變量灌溉控制系統通過調節噴灌機流量來實現精準供水，其流量計算公式為：

式中：Q為灌溉流量（m3/h）；K為安全系數；A為灌溉面積（m2）；θFC為田間持水量（%）；θi為當前土壤含水量（%）；T為設計灌溉時間（h），系統依據計算結果，通過變頻器調節水泵轉速，精確控制噴頭出水量，實現農田不同區域的按需供水。

3 田間試驗與效果評價

3.1 試驗設計方案

試驗設計采用隨機區組對比試驗方法，在典型干旱區農田選取3 hm2試驗地塊，試驗地塊按地形條件和土壤質地劃分為6個均勻區組，每個區組內設置精準灌溉處理（T1），常規灌溉處理（T2）和農民習慣灌溉處理（CK）三種處理，小區面積為500 m2，精準灌溉處理采用物聯網智能灌溉系統，常規灌溉處理使用定時定量灌溉系統，農民習慣灌溉處理按照當地傳統灌溉方式進行水分管理，試驗期間在各處理小區安裝土壤水分傳感器，埋設深度分別為20 cm與40 cm以及60 cm，監測土壤含水量動態變化，氣象監測設備布設于試驗區中心位置，實時采集溫度，濕度，風速，降雨量等氣象要素[5]，作物生長期內定期測定株高與葉面積指數以及地上部生物量等生長指標，收獲期測定產量構成因素和籽粒產量，灌溉用水量通過智能水表記錄，計算不同灌溉處理的耗水量和水分利用效率。

3.2 水分利用效率評價

水分利用效率評價采用多維指標體系，從作物生產效率和灌溉系統效率兩個層面進行綜合評估，田間試驗數據顯示，精準灌溉處理的土壤含水量始終維持在適宜范圍內，作物根層水分虧缺率控制在15%以下，相比傳統灌溉方式，精準灌溉技術顯著提高了作物產量，降低了灌溉用水量，水分生產效率提升了35.6%，灌溉系統運行過程中，管道輸水效率達到95%，田間水分利用系數提高至0.82，作物水分利用效率（WUE）計算公式為：

式中：WUE為水分利用效率（kg/m3）；Y為作物產量（kg/hm2）；P為生育期降雨量（mm）；I為灌溉水量（mm）；ΔS為土壤貯水量變化（mm），試驗結果表明，精準灌溉處理的水分利用效率達到2.15 kg/m3，顯著高于常規灌溉處理的1.58 kg/m3和農民習慣灌溉處理的1.42 kg/m3，通過水分生產函數分析，精準灌溉技術在干旱區農業生產中表現出明顯的節水增產效應。

3.3 灌溉均勻度評價

溉均勻度評價采用克里斯琴森均勻系數法，通過布設網格采樣點測定田間水分分布狀況，試驗區按照10 m×10 m的間距均勻布設100個采樣點，采用TDR水分儀測定土壤含水量，測定時間選擇在灌水結束后24 h，避免土壤水分運移對測定結果的影響，采樣深度設定在作物主要根系分布層0～60 cm，分層采集土壤樣品測定剖面水分分布特征，灌溉均勻系數（Cu）計算公式為：

式中：Cu為克里斯琴森均勻系數（%）；Xi為各測點含水量（%）；為平均含水量（%）；n為測點數量，精準灌溉處理的均勻系數達到87.5%，顯著高于常規灌溉處理的75.8%和農民習慣灌溉處理的68.3%，通過GIS空間分析技術繪制土壤水分等值線圖，精準灌溉處理表現出較好的水分分布均勻性，田間水分變異系數控制在15%以內，有效改善了作物生長條件的空間一致性。

4 綜合效益分析

4.1 投入成本分析

精準灌溉系統的投入成本主要包括設備購置，安裝施工和運行維護三個方面（如表1所示），系統初始投資較大，設備投入約8.2萬元/hm2，設備使用壽命在5～7年，年均折舊成本約1.4萬元/hm2，智能控制系統的引入減少了人工管理成本，運行維護費用較常規灌溉系統降低25%，經濟效益分析表明，精準灌溉系統投資回收期為4.5年，具有一定的經濟可行性。

4.2 節水效益分析

精準灌溉技術通過優化灌溉制度和提高水分利用效率，實現明顯的節水效益（如表2所示），試驗數據顯示，與常規灌溉相比，精準灌溉處理在作物全生育期節水量達到1 250 m3/hm2，節水率18.5%，灌溉水利用系數提升至0.75，較傳統灌溉提高0.15，基于當地水資源費0.8元/m3計算，年節約水資源費1 000元/hm2，同時，由于灌溉均勻度提高，作物產量增加8.5%，年均增收1 850元/hm2。

5 結語

精準灌溉技術通過智能決策和變量控制實現了灌溉過程的精準化管理，顯著提高了干旱區水資源利用效率，試驗結果表明，該技術在節水增效方面具有顯著優勢，投資回收期合理，具有良好的推廣價值，未來應著重優化智能決策算法，降低系統成本，完善配套政策，促進精準灌溉技術在干旱區的規模化應用，同時加強技術本土化改造提升系統適應性，為實現干旱區農業可持續發展提供技術支撐。

參考文獻

[1] 馬倩鈺，馬寧寧，張世安.基于精準灌溉技術的節水效益評估與優化[J].海河水利，2025（2）：89-92.

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[3] 張倩.玉米節水灌溉技術研究現狀及發展趨勢[J].農機使用與維修，2023（8）：147-149.

[4] 吳陽，陳曦，譚飛.設施農業精準水肥灌溉技術研究[J].無線互聯科技，2022，19（19）：127-129.

[5] 歐陽佳慧.節水灌溉技術現狀與發展趨勢研究[J].農業與技術，2020，40（3）：60-62.