智能通讯协议在稻田灌溉系统中的应用

唐盼盼

(商丘职业技术学院,河南 商丘 476000)

0 引言

随着城镇化进程的加速,农村的青壮年越来越少,中老年农民对于大范围水稻灌溉工作难以应对[1]。传统的水稻灌溉采用漫灌形式,效率低下,且严重浪费水资源[2]。面对我国严重缺水的现状和人口老龄化的到来,实现水稻大范围的灌溉自动化迫在眉睫。目前,自动化灌溉系统只考虑一两个因素[3],如对土壤湿度进行检查及采用阈值控制水泵开启,没有考虑不同水稻生长时期所需土壤湿度不同的问题[4];同时传感器一直处于工作状态,系统利用率低。由于系统采用分散式布局,不能将稻田整体状况进行反馈,缺乏对于整个稻田的有效监控,因此需要建立有效监控整个稻田湿度的系统[5]。为此,采用ZigBee技术建立了稻田传感器局域网[6],采用GPRS技术实现局域网数据的上传[7],在控制中心服务器上完成土壤湿度维持时间计算,合理控制系统开机时间,节约能源,且采用模糊控制方法建立了灌溉控制系统。本系统能耗低,可以有效控制土壤湿度处于水稻最佳湿度范围内,对于水稻增产稳产起到促进作用。

1 系统组成

整个农田灌溉系统由3层网络结构组成,分别为感知执行层、网络层和应用层,如图1所示。

图1 系统组成

感知执行层实现土壤湿度、光照时间、试验田温度和风速检测,将上述检测数据上传,同时接受网络层返回信号,控制灌溉水泵开关,实现自动化灌溉;网络层主要实现检测数据上传和控制信号向感知执行层传递,主要分为ZigBee实验田局域网组网和GPRS无线数据传输网络。ZigBee实验田局域网实现实验田多传感器信号汇集与水泵开关控制,上传传感器信号,和接受水泵控制信号;应用层对传感器信号进行分析,输出水泵控制信号,主要分为土壤湿度保持计算系统和灌溉模糊控制系统。土壤湿度保持计算系统计算当前湿度下降到最适宜温度下限所需时间,后关闭系统,在湿度到达下限前重启系统。为了达到节能目的,灌溉模糊控制系统以温度和当前土壤湿度与最适土壤湿度下限的偏差作为输入量,经系统处理后输出水泵开机时间,实现灌溉系统自动控制。

2 网络组成及其拓扑结构

系统需要采集实验田温度、空气湿度、风速、日照时长和土壤湿度等数据,并将上述传感器检测数据上传至控制中心服务器,进行分析处理后返回信号,控制机井电机开关,实现灌溉的自动化。整个系统分为3层网络结构:①采用ZigBee技术[8],组建温室传感器、机井及电机局域网络;②采用GPRS技术,实现温室局域网络数据上传,与处理数据反馈;③采用TCP/IP协议,实现数据上传控制中心服务器。

温室局域网需要实现不同传感器的数据汇总,以及机井水泵电机控制任务。由于工作在野外,稻田需要翻耕,不具备布线组网条件,因此采用无线组网模式。由于组网技术必须具备耗电量小的特点,且提高网络可靠性,因此采用ZigBee技术。该技术基于IEEE802.15.4协议,是一种近距离无线局域网络构架,具有低成本、低功耗的特点。采用网状拓扑结构(见图2),包括协调器、路由节点、机井节点和数据采集节点。最远端的采集节点数据向靠近协调器的节点发送,采用接力模式传向协调器。该模式系统具有以下特点:①可靠性高,当任何一个节点出现故障时,周边数据节点依然能上传数据;②系统增容能力强,新加入的节点不必考虑和协调器之间的距离,只要周围有节点,即可以实现数据上传。

局域网向互联网传输数据采用GPRS协议,依托通讯运营商发达的基站覆盖和稳定的带宽,实现7×24h检测数据随时上传互联网,可靠性高。数据从互联网到控制中心服务器传输采用主流的TCP/IP协议[9],传输速度快,可靠性高,费用低廉,经济性好。

图2 网络拓扑结构

3 土壤湿度保持系统模型

土壤湿度对于寒稻生长至关重要。寒稻生长分为分蘖期、拔节期、抽穗期、乳熟期和黄熟期等时期,不同生长时期最适宜的土壤湿度范围不同。土壤湿度流失的作用方式分为蒸发蒸腾作用和土壤渗透作用,现分析蒸发蒸腾量ET和土壤渗水系数Kt,建立湿度保持时间模型。

3.1 蒸发蒸腾作用模型

蒸发蒸腾作用是土壤水分流失的重要形式,包括植物蒸腾作用,可促进养分在植物体内流动和地表面水分直接蒸发作用。目前,国际上得到公认的是间接计算法为

ET=KCET0

(1)

其中,Kc为植物综合系数;ET0为标准作物蒸发蒸腾量,可以采用Penman-Monteith公式[10]进行计算。该公式以水分循环和能量平衡理论为基础,综合考虑了多种影响因素,则

(2)

其中,Rn为单位时间内的输入冠层净辐射量(MJ/m2),G为单位时间内土壤热通量(MJ/m2;T为单位时间内的平均温度(℃);U为2m处的高的平均风速(m/s);es为饱和水汽压(kPa);ea为实际水汽压(kPa);Δ为饱和水汽压和温度曲线的斜率(kPa/℃);r为干湿表常数(kPa/℃)。该公式为了与实际情况高度拟合,内含8种参数,且8种参数检测方式复杂。因此,讨论8种因素对于蒸发量ET0的影响强度,忽略影响低的因子,达到降低参数数量的目的。8种因素对于蒸发量的相关系数如图3所示。

图3 不同因子对蒸发量的影响

8种因子相关系数分布范围较大。其中,T为单位时间内的平均温度(℃);U为2m处的高的平均风速(m/s)。空气湿度RH和日照长度D于蒸发蒸腾量ET0进行拟合,相关系数大于0.55,而另外4种因子明显小于0.55,对于蒸发蒸腾量ET0影响不明显。

利用40组样本,将温度T、风速U、空气湿度RH和日照长度D于蒸发蒸腾量ET0进行逐步线性拟合过程如下:

1)对温度T、风速U、空气湿度RH和日照长度D分别和蒸发蒸腾量ET0进行拟合,如式(3)所示。对回归系数βi,则

ET=Xiβi+ε,i=T,U,RH,D.

(3)

预测值ET值和与实际样本值进行F检验,取其中最大值如式(8)所示。置信区间为1-a情况下,临界值为F,则

Fi1=max{FT,FU,FRH,FD}

(4)

当Fi1>F,将Xi引入模型;当Fi1

2)将剩余3因子进行二元拟合,对预测值进行与实际样本值进行F检验,依照此方法,共迭代4次,得到蒸发蒸腾作用模型,即

ET=0.145T-0.0354RH+1.0894U+

0.0158D+3.758

(5)

3.2 土壤渗透作用模型

土壤水分流失的另一种主要形式为土壤的渗透作用,采用双刀法测试实验田土壤渗透作用强度,取两个直径为20cm和50cm圆筒,二者同心插入土壤中,深度为L=15cm。在气温10℃环境下,向二者中注水,保持水位高出地面距离为h=10cm,时间段tn注水体积为QmL,则10℃环境下土壤渗水系数K10为

(6)

实测实验田土壤渗透系数如图4所示。

图4 土壤渗透系数

图4中,总体下降速度是持续变缓的。10min以内,土壤渗透作用很强;在40～60min过程中,土壤渗透系数趋于稳定,大小为0.61mm/min。由于温度对于土壤渗透作用影响明显,因此以10℃土壤渗透系数为标准,采用式(7)进行换算。

Kt=(0.7+0.03t)K10

(7)

其中,t为当前温度(℃)。

3.3 土壤湿度保持时间

由于实验田处于野外环境,且水稻生长周期中大多时间需要处于水分充足环境,系统不适宜采用外接电源,因此节能是一个重要课题。通常情况下,土壤湿度流失速度相对较慢,建立土壤湿度保持时间模型,检测当前土壤湿度,计算土壤湿度到达最适宜湿度下限所经历的时间tq,系统关机;当到达时间tq时,系统被唤醒,传感器启动,水泵开启向试验田补水。由于湿度流失的主要途径为蒸发蒸腾作用和土壤渗透作用,因此建立最适合土壤湿度保持时间模型为

(8)

其中,tq为当前土壤湿度到最适宜土壤湿度下限所需时间,L为土壤厚度(cm),ρ为土壤容重(g/cm3),RHe为当前土壤湿度(%),RHmin为最适宜土壤湿度下限(%)。

4 灌溉模糊控制系统

模糊系统如图5所示。

图5 灌溉模糊控制系统

工作时,主要分为两个阶段:①将水稻生长时期作为输入变量,最适宜土壤湿度作为输出变量,其中水稻生长时期包括分蘖前期、分蘖中期、分蘖后期、拔节孕穗期、抽穗开花期、乳熟期和黄熟期等7个变量;②输入变量为温度T,传感器检测实际土壤湿度RH与最适宜土壤湿度的差值等两个变量,输出为水泵防水时间。

由于水稻生长周期包括分蘖前期、分蘖中期、分蘖后期、拔节孕穗期、抽穗开花期、乳熟期和黄熟期,因此隶属度函数中心值为7个,论域D={lv,lo,ls,mid,rs,ro,rv},对应最适宜土壤湿度中心值为[65%,75%,85%,90%,100%],论域DEH={lv,ls,mid,rs,rv}。对应规则如表1所示。

表1 第1阶段模糊规则

第2阶段,模糊系统输入为温度T,土壤最适宜湿度RHe与实际湿度RH偏差ΔRH,在水稻生长整个周期中,环境温度变化范围为5～25℃,因此温度T的隶属度函数中心值为[5,10,15,20,25],论域T={lv,ls,mid,rs,rv}。本系统建立在土壤调亏理论上,土壤变化范围为40%～100%,ΔRH变化范围为0～60%,因此ΔRH中心值为[0,15,30,45,60],论域ΔRH={lv,ls,mid,rs,rv}。由于实验田面积为60m3,土壤厚度为20cm,已知水泵流量为7.2L/h,因此完成湿度40%～100%所需时间为1h,因此时间h中心值为[0,0.25,0.5,0.75,1],论域h={lv,ls,mid,rs,rv}。输入ΔRH、温度T和输出水泵开机时间h的模糊规则如表2所示。

表2 第2阶段模糊规则

5 系统测试

对系统进行测试时,首先测试水泵启动性能,确保当土壤缺水时可以及时补水。当土壤湿度小于最适宜下限时,水泵启动;当土壤湿度大于最适宜下限时,水泵为关闭状态。其次,检测1天内土壤湿度变化曲线,系统应维持土壤湿度在最适合湿度范围之内,检测拔节孕穗期水稻湿度曲线,测试系统性能。

根据8组样品生长所处在时期,分析最适宜湿度,其上限和下限如图6所示。其中,土壤湿度传感器检测土壤湿度,如图6中虚线所示,样本1、2、4、7和8湿度低于最适宜湿度下限,水泵处于开启状态;3、5、6等3组样品土壤湿度处于最适宜湿度范围,水泵处于关闭状态。

图6 系统测试

土壤湿度实际变化曲线如图7所示。

图7 土壤湿度变化曲线

其中,0点时湿度为74%,经历4h后湿度回落到70%,此时水泵开机;水泵开机5min后,达到最适合湿度75%,水泵停机。检测间隔为1h,由于蒸腾与渗透作用,检测点湿度为74.7%。全天24h湿度一直保持在70%～75%之间,满足设计要求。停机后湿度回落,当温度低时斜率较小、温度高时,湿斜率较大;当温度低时、湿度峰值较大、温度高时,临近湿度峰值较低。这是由于温度影响了土壤湿度流失。

6 结论

为了实现稻田灌溉的自动化,采用ZigBee和GPRS技术,组建数据传输与控制网络。实验田传感器和水泵控制采用ZigBee组成局域网及网络拓扑结构,提高系统扩展能力和可靠性。应用层包括土壤湿度保持计算系统和水泵灌溉模糊控制系统。土壤湿度保持计算系统综合土壤蒸发蒸腾作用和土壤渗透作用,分别建立土壤蒸发蒸腾模型和土壤渗透模型,计算当前土壤湿度到最适土壤湿度下限所需时间,确定系统关闭时间,提升节能性能。水泵灌溉模糊系统分为两阶段:第1阶段以水稻生长时期为输入,最适土壤湿度为系统输出;第2阶段以温度T和当前土壤湿度与最适土壤湿度下限偏差为输入,水泵开机时间为输出。分别测试系统水泵开机可靠性和全天土壤湿度变化,结果表明:当土壤湿度低于最适土壤湿度下限时,水泵及时开机,且全天土壤湿度可保持在最适湿度范围内。