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　　我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，大力推廣墑情監(jiān)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)技術(shù)，對(duì)于指導(dǎo)我國(guó)大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)抗旱減災(zāi)和進(jìn)行適時(shí)適量灌溉具有重要的作用。土壤水分虧缺常對(duì)作物的生長(zhǎng)發(fā)育產(chǎn)生顯著的影響，最終影響作物產(chǎn)量。土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)和灌溉預(yù)報(bào)是指在某一地區(qū)，開(kāi)展實(shí)時(shí)墑情預(yù)報(bào)，預(yù)測(cè)未來(lái)旱情發(fā)展變化，抓住合理的灌溉時(shí)機(jī)。墑情監(jiān)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)，是實(shí)現(xiàn)作物適時(shí)適量灌溉的基礎(chǔ)，是灌區(qū)節(jié)水灌溉管理與精準(zhǔn)灌溉技術(shù)決策的依據(jù)[1].對(duì)于節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展、加強(qiáng)水資源的集約管理、水分利用效率的提高和生物產(chǎn)量的模擬預(yù)測(cè)，均具有重要意義和作用。

　　田間土壤水分的變化過(guò)程不僅與土壤特性有關(guān)，涉及到根系層與外界的水分交換，降水、灌溉、蒸騰、根系層下邊界水分通量等。蒸騰、根系層下邊界水分通量與氣象、土壤水分等因子存在較為復(fù)雜的非線性關(guān)系，土壤水分變化規(guī)律也比較雜。因此土壤水分監(jiān)測(cè)與灌溉預(yù)報(bào)是目前節(jié)水農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)灌溉研究的難點(diǎn)問(wèn)題。雖然目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于土壤墑情預(yù)報(bào)的研究已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展[2~5],但在許多方面還有所欠缺，在設(shè)備研制方面存在許多不足。

　　1 水分監(jiān)測(cè)與灌溉預(yù)報(bào)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

　　土壤水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與灌溉預(yù)報(bào)系統(tǒng)研制主要包括技術(shù)研究與實(shí)驗(yàn)研究?jī)纱蟛糠帧＜夹g(shù)研究把農(nóng)業(yè)技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)、信息處理技術(shù)、系統(tǒng)工程技術(shù)等應(yīng)用于作物用水信息采集與管理，實(shí)現(xiàn)集信息采集-處理-決策-信息反饋-監(jiān)控為一體的調(diào)度系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)水資源的合理配置和灌溉系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度，土壤水分監(jiān)測(cè)設(shè)備、作物信息采集設(shè)備、便攜式灌溉預(yù)報(bào)裝備的設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)研究包括主要作物的生長(zhǎng)發(fā)育期用水?dāng)?shù)據(jù)、不同土壤的墑情數(shù)據(jù)、淺層地下水量數(shù)據(jù)的收集、測(cè)量與分析，并將研制的設(shè)備進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)試與應(yīng)用示范，分析并校正實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

　　水分含量傳感器及其設(shè)備設(shè)計(jì)是本系統(tǒng)的基礎(chǔ)與難點(diǎn)之一，設(shè)計(jì)適用于多點(diǎn)、定位監(jiān)測(cè)土壤剖面水分分布狀況的新設(shè)備，適用于溫室和田間條件的土壤水分自動(dòng)監(jiān)測(cè)新設(shè)備，以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。土壤水分檢測(cè)系統(tǒng)使用環(huán)境比工業(yè)方面更惡劣，如高溫、高濕等，因此穩(wěn)定性好、耐用性強(qiáng)的傳感器才不容易出故障。目前的研究方向主要在消除土壤、環(huán)境對(duì)作物用水信息采集的過(guò)度干擾研究方面形成突破，使傳感器具有快速、高精度的特點(diǎn)。目前發(fā)展起來(lái)的駐波比法，通過(guò)測(cè)量傳輸線兩端的電壓差即可獲得土壤容積含水量信息。測(cè)量要求簡(jiǎn)單，精度高，線性度好，響應(yīng)速度快，而且對(duì)土壤質(zhì)地的影響小，適合應(yīng)用于計(jì)算機(jī)采集系統(tǒng)。采用32位嵌入式控制器，進(jìn)行土壤水分信息采集、處理與顯示。連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)的設(shè)備系統(tǒng)框圖如圖1所示。

　　2 土壤墑情預(yù)測(cè)與灌溉預(yù)報(bào)研究

　　基于環(huán)境信息的土壤墑情預(yù)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)技術(shù)，主要研究?jī)?nèi)容包括墑情監(jiān)測(cè)、墑情預(yù)報(bào)、灌溉預(yù)報(bào)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的目標(biāo)分析，該系統(tǒng)提供灌區(qū)的土壤、作物、氣象、地下水位等基礎(chǔ)資料的輸入功能。系統(tǒng)對(duì)資料歸納、匯總、處理后，對(duì)灌溉作物需水量和有關(guān)參數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算，對(duì)未來(lái)土壤墑情和旱情趨勢(shì)做出預(yù)報(bào)。通過(guò)對(duì)土壤水分消退過(guò)程的監(jiān)視，并結(jié)合作物生育期需水，擬定出作物灌溉計(jì)劃。并根據(jù)各站實(shí)測(cè)土壤含水量對(duì)壤墑情預(yù)報(bào)值進(jìn)行修正和對(duì)土壤水分進(jìn)行動(dòng)態(tài)模型預(yù)報(bào)，并修改和補(bǔ)充灌溉計(jì)劃，結(jié)合灌區(qū)水源狀況和工程能力，實(shí)現(xiàn)灌溉和抗旱決策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

　　2.1 土壤墑情監(jiān)測(cè)

　　墑情監(jiān)測(cè)是水資源合理利用，水資源科學(xué)管理和抗旱救災(zāi)決策的最重要的基礎(chǔ)工作。氣象條件、土壤的物理特性與土壤水分狀態(tài)，作物種類及生長(zhǎng)發(fā)育狀況是墑情和旱情監(jiān)測(cè)的四大要素[6].氣象監(jiān)測(cè)資料可由墑情監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)或鄰近的氣象站、水文站及農(nóng)業(yè)管理站的氣象觀測(cè)資料取得。通過(guò)代表性地塊附近的地下水測(cè)井，得到地下水位變化的觀測(cè)數(shù)據(jù)。土壤水分常數(shù)通過(guò)實(shí)驗(yàn)室可以測(cè)得。土壤質(zhì)地的判別方法采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)分類方法來(lái)進(jìn)行。作物生長(zhǎng)狀況通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究確定，可選用已有的研究成果作為監(jiān)測(cè)點(diǎn)的作物適宜土壤含水量，以指導(dǎo)灌區(qū)科學(xué)的用水灌溉。

　　2.2 墑情預(yù)測(cè)模型研究

　　墑情預(yù)測(cè)是灌溉預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)。墑情預(yù)測(cè)是以土壤水分動(dòng)態(tài)模擬模型為基礎(chǔ)，在模型有關(guān)輸入量（氣象、作物等）預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上對(duì)土壤水分變化趨勢(shì)所做的模擬。土壤水分狀況受多種因素的影響，包括氣象、土壤、作物、田間用水管理等。要做到正確預(yù)測(cè)土壤墑情，需監(jiān)測(cè)氣象條件、土壤的物理特性、土壤水分狀態(tài)和作物種類及生長(zhǎng)發(fā)育狀況[7~8].根據(jù)2005年水利部發(fā)布的中華人民共和國(guó)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)5土壤墑情監(jiān)測(cè)規(guī)范6確定墑情監(jiān)測(cè)內(nèi)容與方案，我們選擇降水量、平均氣溫、平均蒸發(fā)量、土壤含水量作為預(yù)報(bào)需要的數(shù)據(jù)，預(yù)報(bào)適宜土壤含水量。

　　墑情預(yù)測(cè)模型如圖2所示，其中墑情預(yù)測(cè)智能模型由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決非線性復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模與預(yù)測(cè)的現(xiàn)代方法[9~10],具有學(xué)習(xí)功能與抗干擾性，但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值問(wèn)題。

　　3 分布式灌溉

　　管理決策系統(tǒng)數(shù)字化灌溉管理決策系統(tǒng)是農(nóng)業(yè)用水管理走向智能化、自動(dòng)化和現(xiàn)代化的重要標(biāo)志，綜合應(yīng)用地理信息系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感技術(shù)、全球定位系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)、人工智能、信息技術(shù)，以及農(nóng)業(yè)灌溉、氣象學(xué)、系統(tǒng)工程等多學(xué)科的最新成果，提高調(diào)度的靈性、可靠性、實(shí)用性，是灌溉實(shí)時(shí)調(diào)度今后的發(fā)展趨勢(shì)[11~12].

　　本系統(tǒng)基于作物-環(huán)境節(jié)水技術(shù)，將決策支持系統(tǒng)與控制系統(tǒng)有機(jī)集成，構(gòu)建分布式、數(shù)字化的灌溉管理決策系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)收集各監(jiān)測(cè)點(diǎn)或監(jiān)測(cè)站的土壤墑情等信息。對(duì)來(lái)自各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的大量墑情與旱情信息的處理是本系統(tǒng)的難點(diǎn)之一，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)與信息規(guī)范處理是其關(guān)鍵技術(shù)。系統(tǒng)以模型庫(kù)和知識(shí)庫(kù)為支撐，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)時(shí)信息進(jìn)行計(jì)算，分析并給出作物精確灌溉時(shí)間、最佳灌水量、最佳開(kāi)/關(guān)灌溉設(shè)備時(shí)間的決策結(jié)果。

　　其中，墑情監(jiān)測(cè)、墑情預(yù)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)是灌溉決策的基礎(chǔ)。模型庫(kù)存儲(chǔ)的是不同作物與土壤等用水信息與相應(yīng)的農(nóng)田灌溉的模型。知識(shí)庫(kù)主要是農(nóng)田灌溉方面專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。決策和專家系統(tǒng)模塊是在數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)和模型庫(kù)的基礎(chǔ)上，依據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)信息，判斷作物用水情況，并決定是否進(jìn)行灌溉。可視化窗口模塊把信息查詢、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)發(fā)送（控制）集成到工程控制界面。而網(wǎng)絡(luò)接口實(shí)現(xiàn)的是不同灌區(qū)之間及其與總系統(tǒng)之間的通信和數(shù)據(jù)傳輸。

　　4 結(jié) 論

　　本文提出了一種新的土壤水分監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與灌溉預(yù)報(bào)系統(tǒng)，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的組成。依據(jù)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)信息，判斷作物用水情況，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)收集各監(jiān)測(cè)點(diǎn)或監(jiān)測(cè)站的土壤墑情等信息，對(duì)來(lái)自各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的大量墑情與旱情信息進(jìn)行處理，采用智能方法，建立高準(zhǔn)確度土壤墑情與灌溉預(yù)報(bào)的模型，研究以完備的環(huán)境信息數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)為支撐的人工智能預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型，將在專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等算法研究與機(jī)理分析方面形成突破點(diǎn)，使土壤墑情預(yù)測(cè)和灌溉預(yù)報(bào)模型準(zhǔn)確可靠。數(shù)字化灌溉管理決策系統(tǒng)的研究，將在系統(tǒng)分布式與層次決策管理、模型管理、知識(shí)支持、測(cè)試數(shù)據(jù)技術(shù)規(guī)范等多方面提出新的先進(jìn)方法，并在整個(gè)系統(tǒng)的可靠性和先進(jìn)性方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。