土壤墒情监测技术研究现状分析及展望

2024-06-09叶星姚富龙王子昊

河北农业 2024年4期

□文/叶星姚富龙王子昊

土壤墒情指的是土壤中的水分情况，是最为常见的土壤信息。只有全面了解土壤墒情，才能开展合理的施肥、灌溉、排水等工作。土壤墒情监测技术是推广节水农业的新技术，可以测定出农田土壤中的水分，为相关人员决策提供一定指导。

一、土壤墒情监测技术的研究意义

（一）推进农业结构调整。通过准确监测土壤的水分状况，农业决策者能够更全面地了解不同地区土壤的适用性，为合理优化作物的种植结构提供了重要依据。在干旱地区应用土壤墒情监测技术可以反映出适合耐旱作物的土壤条件，从而减少对水资源的过度依赖，提高农业的经济效益。在水资源相对充足的地区，可根据土壤墒情数据调整农作物的种植方式，确保资源的有效利用，减少农业对环境的不利影响，从而促进农业结构的可持续调整和发展［1］。

（二）为农业技术服务提供依据。现代农业技术的发展越来越依赖于精确的数据和信息，为制定有效的决策和管理提供支持。土壤墒情监测技术为农民和农业专业人士提供了准确的土壤水分数据，这些数据可用于确定灌溉、施肥和作物生长的最佳时机，使农业技术的应用更加精准，提高农作物的产量和品质，减少农产品生产过程中的浪费和资源消耗。

（三）提高农业生产效率。通过监测墒情状况，可以更精确地控制灌溉和施肥的时间和水量，更好地满足作物生长的需求，有助于减少资源浪费、降低资源成本、提高农业生产效率。农民能够更好地适应不同气象条件，减少作物因缺水或过度灌溉而受到的压力，确保粮食供应的稳定性。

二、土壤墒情监测技术研究发展历程

（一）初期监测研究阶段。此阶段主要采用传统的土壤采样和实验室分析方法。过程非常费时费力，而且无法提供实时的土壤墒情数据［2］。由于数据获取的难度和成本较高，缺乏高度自动化和数字化的工具。这种方法的应用范围受到了限制，因此，在初期阶段，土壤墒情监测主要用于科研领域，而在农业实际应用中并不常见。这一阶段的研究主要侧重于开发基础的监测方法和技术，为后续的发展奠定了基础。

（二）研究发展阶段。随着科技的进步，土壤墒情监测技术进入了研究发展阶段。研究人员主要通过电阻法测量土壤含水率，这种方法对土壤的影响比较小，测量精度也有所提高。这一阶段很多研究人员引入了先进的技术和工具，提高了监测的准确性和实时性。其中，李芳花等通过计算机技术与通信技术集成，根据墒情检测的遥感模型，利用极轨气象卫星遥感数据源、地面监测墒情数据等，开发了墒情信息管理系统。另外，一些研究人员将传感器技术、遥感技术、大数据分析等应用到土壤墒情监测中。其中，传感器技术的引入使得土壤墒情监测更加自动化和数字化。各种类型的土壤墒情传感器可以直接测量土壤中的水分含量和水势，从而提供了实时数据，使监测更加方便和可靠。卫星和遥感技术的发展使得农户可以从空间获取土壤墒情数据。这种技术可以覆盖广大地区，提供大范围的土壤墒情监测，有助于实现全面的农田管理。随着大数据技术的兴起，土壤墒情数据的处理和分析变得更加高效。大数据分析可以帮助农业决策者更好地理解土壤墒情数据，制定更科学的农业管理策略。此外，还有研究者对多学科交叉展开研究，认为土壤墒情监测技术的发展受益于多学科交叉研究，包括土壤科学、水文学、气象学和信息技术等领域的融合，极大丰富了监测技术的理论基础。

三、土壤墒情监测技术的发展趋势

（一）大尺度数据与单尺度数据结合。在未来发展中，土壤墒情监测技术将更加依赖多源数据的融合，将多种数据源结合起来，实现对土壤墒情的全面监测和更准确的分析，如卫星遥感数据、地面传感器、气象数据等。通过将这些不同尺度和类型的数据融合，将帮助农业决策者更全面地了解土壤墒情的动态变化，从而制定出更为科学的农业管理决策［3］。

（二）土壤墒情实时监测与预测。随着科学技术的发展，监测系统将更加强调实时数据的收集和传输，便于农民和农业决策者及时了解土壤水分状态。此外，预测技术将不仅仅关注短期天气预报，还会关注更长时间范围内的土壤墒情变化趋势，使农民能够更早地采取措施，更好地适应不同的气象和水文条件，进一步降低作物受到极端天气事件影响的风险，减少农业生产因灾害造成的损失。

（三）多参数、多信息融合。未来的土壤墒情监测更加注重多参数和多信息的融合，除了关于水分含量数据之外，还会关注土壤质地、温度、pH 值、作物生长情况等多方面的数据。这些多参数数据的融合将为农业决策者提供更全面、多维度的土壤墒情信息，促使他们更精确地理解土壤的水分动态和植物需水情况。此外，这种多信息融合也有助于他们更全面地评估土壤的健康状况，为农业管理提供更多的决策支持。

（四）传感器与机器学习结合。传感器技术的不断改进将提高数据的采集效率和准确性。同时，机器学习算法将用于数据分析和模型建立，更好地理解土壤墒情数据的模式和趋势，使监测系统更加智能化和自动化，能够自动检测异常情况并提供实时警报。传感器与机器学习的结合将提高数据分析的效率，为农业决策者提供更及时和精确的信息，有助于提高农业生产的可持续性。