南疆冬小麦精确灌溉决策系统的研究

李 旭，花元涛，吕喜风，殷国栋，刘 粤

(1. 塔里木大学信息工程学院，新疆 阿拉尔 843300；2. 塔里木大学生命科学学院，新疆 阿拉尔 843300)

南疆，是指新疆天山以南的地区，自然气候干燥，极其缺水，其中农业用水的短缺是新疆目前急需解决的问题之一[1]，随着5G时代的到来，目前针对这类现状可运用“互联网+”决策灌溉系统，实现农作物精确灌溉，这样既可以节省大量的水资源，又的实现水资源的可持续利用[2]。

美国Scott Morton最先提出来的农业灌溉决策这个思想和观念，并在20世纪90年代得到了快速的发展[3]。Hewitt通过研究作物的成长过程并实时记录，得到相关的数据，最终设计了农业生产灌溉和管理决策系统[4]。Batchelor等人开发了冬小麦决策支持系统，后被其他国家广泛应用于作物专家系统和农业管理系统。该系统对冬小麦的灌溉量信息,例如灌溉的日期、冬小麦的蒸发蒸腾量上下限,灌溉冬小麦水量的上下限等[5]。系统可根据农民的冬小麦基本土壤信息并自动选择相应的计算机来计算出结果,能够实现冬小麦所需灌水量的快速性和准确性。我国农业灌溉决策系统始于20世纪90年代，开发了一系列相关系统[6-11]。

尽管传统农业专家系统能够利用相关物理知识节省作物用水的所需量，但还是缺乏大规模管理的经验和精确管理冬小麦的知识储备，就不能最优地解决这个问题。大多传统农业专家系统只能根据简单地某些因素或者某些物理因素来判断冬小麦是否需要灌溉，而对冬小麦的蒸发蒸腾量、冬小麦土壤的类型(沙质土、壤土、黏土)、天气因素、冬小麦的土壤含水量、日降水量等等,都没有综合考虑和分析，或者只是输入输出并没有实际意义的数据，这都严重影响了冬小麦灌溉决策的正确性。

本系统通过对用户导入的相关土壤数据和当前天气信息数据，就可以利用本精确灌溉决策系统来进行决策，就可以为农民提供正确的精确灌溉决策信息和冬小麦的决策依据，为南疆冬小麦的精确灌溉系统能够被用户广泛地使用并加以利用。开发本灌溉决策系统，不仅可以准确地查看实时动态管理的决定，还能合理利用水，提高水利用率，加快生产速率，提高现代农业的高生产效率，提高效率等。

1 系统功能设计

系统通过对数据的维护，主要是根据天气的变化和用户数据的录入进行实时更新，并把计算的结果添加到数据库中，或及时修正已有不准确信息以及并删除不准确的信息。

本系统应当具有的核心功能有：

(1)信息管理功能：为普通人员提供在第一时间能够查看自己冬小麦的信息以及冬小麦需要灌溉时的紧急信息，并且可以处理。而对于有数据权限和菜单级权限后，系统管理员就能够对所有的用户进行管理。

(2)天气数据功能：可以录入或手动输入当天天气的状况(调用百度天气接口)，包括：最高温度、最低温度、风速、日照时间、降雨量、最低湿度、详细描述等。并且可以对天气的信息进行相应的操作(查看、增添，删除、修改)。

(3)灌溉管理功能：该模块主要分为规则模型决策和数学模型决策，规则模型决策又分为播前决策、返青决策、后期决策；系统可以根据当前用户提交上来的土壤数据和时间来判定当前需不需要灌溉，若需要灌溉，则灌溉的水量有多少；数学模型决策则是根据以彭曼-蒙特斯公式和水分平衡方程为基础来计算出需灌水量。

(4)统计管理功能：普通用户可以看到自己农作物的灌溉折线图和曲线图，系统管理员则管理所有用户的灌溉折线图和曲线图。

(5)土壤管理功能：本系统并没有和硬件相结合，所以只能手动录入用户的土地状况，并且可以查询录入的土壤信息、修改、删除等功能，一般用户只能查看和修改自己的土壤信息，而管理员能够查看所有用户录入的土壤信息，信息唯一不重复。

2 灌溉决策方法

结合南疆冬小麦灌溉条件及专家实地考察的实际结果，概括出冬小麦灌溉相关决策规则，主要规则如下所示。

(1)越冬期灌水量主要与土壤类型和40 cm土壤含水量W有关，如图1所示。

图1 越冬期流程图(单位：m3/hm2)

(2)返青期灌溉决策主要与南疆冬小麦土壤的类型以及南疆冬小麦土壤含水量上下限有关，灌水量为Mm、土壤类型为ST、土壤含水量为MT，如图2所示。

图2 返青期流程图(单位：m3/hm2)

①ifST=黏土，MT≥20%，Mm=0(如果需要补肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=17%～20%，Mm=225 m3/hm2，MT<17%，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

②ifST=壤土，MT≥18%，Mm=0(如果需要补肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=15%～18%，Mm=225 m3/hm2，MT<15%，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

③ifST=沙土，MT≥16%，不灌溉(如果需要补肥，Mm=150 m3/hm2)，MT=13%～16%,Mm=225 m3/hm2，MT<13% ，Mm=(300+450)/2 m3/hm2。

(3)抽穗-灌浆期灌溉决策主要与南疆冬小麦土壤的类型以及南疆冬小麦土壤含水量(0～20、20～40、40～60 cm)有关，MT为土壤含水量，如图3所示。

①ifST=黏土，0～20 cmMT≥18%,不需灌溉；0～20 cmMT<18%，Mm=(60-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

②ifST=壤土，0～20 cmMT≥16%,不需灌溉；0～20 cmMT<16%，Mm=(54-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

图3 灌浆期流程图(单位：m3/hm2)

③ifST=沙土，0～20 cmMT≥14%,不需灌溉；0～20 cmMT<14%，Mm=(48-[0～20 cmMT]-[20～40 cmMT]-[40～60 cmMT])×75 m3/hm2。

彭曼方程是基于能量平衡和水汽扩散理论的，它被认为是计算参考作物蒸发蒸腾量最具信赖和可用性的模型之一，在旱作物以及森林蒸发蒸腾量的研究上取得了较好的结果。20世纪60年代中期，蒙蒂思根据前人的研究提出了此方程，并将其发展。蒙蒂思将多种影响ET0的气象参数应用到该方程中，既有理论基础又有试验验证[12]。通过多年的努力研究，彭曼方程的认可度越来越高，本研究结合南疆冬小麦灌溉实际情况，利用彭曼方程，计算模型如下：

(1)

式中：Δ为温度变化曲线与饱和的水汽压之间斜率，kPa/℃；Rn为作物表面净辐射量，MJ/(m2·d)；G为土壤热通量，W/m2；γ为干湿表常数，kPa/℃；T为2 m高处平均气温，℃；u2为2 m高处平均风速，m/s；ea为饱和水汽压，kPa；es为实际水汽压，kPa。

公式中的各相关参数的确定方法如下：

(2)

(3)

Rn=Rns-Rnl

(4)

(5)

λ=2.501-(2.361×10-3)T

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中：Tmean为相对日平均气温，℃；Tmax为当日最高气温，℃；Tmin为当日最低气温，℃；RHmean为当日平均相对湿度，%。

3 系统设计

3.1 系统结构设计

开发这个系统最初的想法的主要有：分为管理员和普通用户，管理员主要对天气进行模拟和对用户的冬小麦土壤信息，决策信息管理和查看，并且可以管理用户的信息和修改用户的信息，而管理员可以更换图像，上传图片，修改个人信息，添加公告，能够回复用户发出的信息，而普通用户亦可以进行对本系统的问题提出改进的方案。本系统的运行可以精准确定不同时期冬小麦的灌溉量、本系统的运行能让用户够实时查询自家冬小麦的数据情况、使用这个系统能够通过查看数据报表作对比、系统可以能够对数据起到防丢失的保护作用、本系统可以更好地管理和监控冬小麦的生长情况，所系本系统做到更好的决策(见图4)。

3.2 系统数据库设计

本系统选用MySQL重要原因是因为它的优点在于它非常的实用、快速、支持各种开发语言、功能性强大、支持大型的数据库、性能安全。

数据库设计包含用户表、信息表、警报表、天气表、土壤表和决策结果表等，而这些表也可分为用户登录模块、灌溉管理模块、土壤录入数据模块、报表模块、天气模拟模块根据不同模块，所使用数据表也不同。

4 系统应用及效果

4.1 系统应用

系统基于SSM框架结构模式，采用JSP+CSS+JS、JDBC等技术，选用MyEclipse 为开发平台，结合MySQL 数据库管理系统对数据进行相关操作。开发完成的系统界面美观，功能较为完善，运行状态稳定，适用于Windows 2007 /2008 /2010 操作系统。

本系统在塔里木大学农业试验站应用，试验站滴灌具有完善的控制系统，系统包括小型气象站、试验区微环境监测系统、自动灌溉控制系统等设备，为试验区的种植灌溉决策提供参考，为提高灌水效果提供思路，同时节省了大量的劳动力资源，取得比较理想的效果。

图4 系统功能图

4.2 系统效果

为验证该灌溉决策系统的实用性，于冬小麦试验田采用传统模糊灌溉和本系统灌溉，每天记录土壤湿度和灌溉用水量，计算小麦在不同生长时期的平均土壤湿度和用水量。计算得出传统灌溉方式用水530.3 mm/m2，而利用本决策系统灌溉仅耗水420.9 mm/m2，节水效果明显，且本决策系统灌溉方式的土壤湿度更接近小麦生长的最佳湿度。说明该灌溉决策系统在满足小麦在不同时期的需水要求，同时也能有效节水，满足现代农业的要求。试验结果如图5所示。

图5 土壤湿度及用水量

5 结 语

本系统利用相对科学的规则模型和数学模型对冬小麦的灌溉指导，这样既可以避免浪费水资源又可以精确灌溉冬小麦。该系统的主要优点是结合实时天气情况进行灌溉进行决策支持，主要包括土壤墒情和天气变量，以及预警监测。用户可以随时观察到本地的天气动向，并利用本系统的灌溉技术进行计算。简洁的操作，能够减少冬小麦精确灌溉操作的复杂度，增强了系统的人机交互性，易于推广应用。试验表明，该系统是补充和协助灌溉决策的有效工具。用户可以根据冬小麦需水量对灌溉进度进行规划，并对灌溉过程进行即时反馈。下一步的研究工作主要将系统与遥感技术、地理信息系统和全球定位系统相融合，利用其强大的空间定位技术以及相关分析能力提高灌溉精度，具有较大的发展空间。