何緋紅，趙 磊

（1.甘肅省特種設(shè)備檢驗檢測研究院，蘭州 730050；2.蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院，蘭州 730050）

農(nóng)業(yè)自古以來都是國家發(fā)展的重要基礎(chǔ)和保障，中國雖然國土遼闊、資源豐富，但是水資源匱乏卻是亟需解決的問題。中國農(nóng)業(yè)用水約占用水總量的70%，但是農(nóng)業(yè)水資源利用率卻只有40%［1］。因此，解決高用水、低效率的農(nóng)業(yè)灌溉方式是農(nóng)業(yè)發(fā)展和國家發(fā)展的重中之重，并且隨著計算機水平的不斷提高和各種技術(shù)的層出不窮，中國農(nóng)業(yè)也應(yīng)向現(xiàn)代化和信息化方向更進一步。本研究針對農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉和信息化管理問題，將專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與集成應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)的云平臺相結(jié)合，利用數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)和Web應(yīng)用程序開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)農(nóng)田灌溉決策和農(nóng)業(yè)信息化管理，以期促進農(nóng)業(yè)科技化、信息化，并提高農(nóng)業(yè)水資源的利用效率。

1 云平臺

云計算（Cloud computing）來源于太陽電腦公司（Sun Microsystems）提出的“網(wǎng)絡(luò)是電腦”（The network is the computer）概念，而云平臺則是對提供云服務(wù)平臺的統(tǒng)稱，其發(fā)展與云計算密切相關(guān)。云平臺主要提供3種服務(wù)模式，分別為基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（Infrastructure as a service，IaaS）、平臺即服務(wù)（Platform as a service，PaaS）和應(yīng)用即服務(wù)（Software as service，SaaS）［2］。

相較于傳統(tǒng)的自建服務(wù)器，云平臺對中小型企業(yè)更加友好，主要表現(xiàn)為：①降低了技術(shù)開發(fā)成本，使用云平臺服務(wù)比購買一般的物理硬件更加便宜；②靈活擴展IT需求，使用云平臺的企業(yè)擁有更靈活的選擇，可以按需購買相應(yīng)的服務(wù)，還可以在任何時間并且花費很少的前提下停止使用現(xiàn)在所不需要的服務(wù)；③使企業(yè)經(jīng)營更加輕松，避免企業(yè)花費大量人力、物力部署維護服務(wù)器，還可以在管理方面為企業(yè)提供更為高效的計劃；④數(shù)據(jù)訪問更加便捷，“云”帶來了更大的靈活性和移動性，使用云訪問數(shù)據(jù)可以不受時間和空間的限制；⑤更加穩(wěn)定、安全，云平臺分散式的存儲結(jié)構(gòu)在其中一個網(wǎng)站受攻擊時可以避免影響其他網(wǎng)頁，同時服務(wù)器出現(xiàn)故障時數(shù)據(jù)和文件可以自動轉(zhuǎn)移到其他機器上，避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)和文件等的丟失。

2 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

專家系統(tǒng)以云平臺作為服務(wù)器，以Web瀏覽器作為客戶端，其交互界面以Web頁面形式呈現(xiàn)。領(lǐng)域?qū)＜液陀脩敉ㄟ^自己的Web瀏覽器訪問專家系統(tǒng)頁面，以Internet方式實現(xiàn)對云平臺中專家系統(tǒng)應(yīng)用程序的請求和響應(yīng)。專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.1 人機交互界面

人機交互界面是專家系統(tǒng)與專家系統(tǒng)使用者（專家、知識工程師、農(nóng)戶等）進行數(shù)據(jù)交互的平臺。其功能有2點，一是向應(yīng)用程序內(nèi)部提交用戶輸入的問題、數(shù)據(jù)等信息，將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)內(nèi)部可處理的數(shù)據(jù)形式；二是向外將專家系統(tǒng)程序進行處理、計算、推理等形式得出的結(jié)果，以用戶可以理解的形式呈現(xiàn)給用戶。

2.2 知識獲取

知識獲取的任務(wù)是獲取專家系統(tǒng)所需知識，構(gòu)建和擴充有效的知識庫，從而使專家系統(tǒng)能夠較好地幫助用戶解決領(lǐng)域?qū)＜也拍芙鉀Q的問題。目前知識獲取的方式主要有人工獲取、半自動獲取和全自動獲取3種方式。

2.3 知識庫

知識庫是用于存放專家系統(tǒng)推理和決策所需知識的機構(gòu)，主要用來存儲領(lǐng)域的常規(guī)知識、專家經(jīng)驗和計算模型等。知識內(nèi)容來源于知識獲取機構(gòu)，為推理機和解釋器提供所需知識，知識的準確性是專家系統(tǒng)解決問題的基礎(chǔ)。

2.4 綜合數(shù)據(jù)庫

綜合數(shù)據(jù)庫主要包括事實數(shù)據(jù)庫、過程數(shù)據(jù)庫和結(jié)果數(shù)據(jù)庫等，用于存儲事實信息、推理過程和結(jié)果［3］。

2.5 推理機

推理機是根據(jù)一定的推理方法和策略選擇知識庫中的知識，對用戶描述的問題進行推理的機構(gòu)。推理機的性能和構(gòu)造一般與知識的表示和組織方式有關(guān)，而與知識的內(nèi)容無關(guān)，從而保證推理機與知識庫的相對獨立性［4］。

2.6 解釋器

解釋器是負責(zé)對系統(tǒng)呈現(xiàn)的推理結(jié)果進行解釋說明的機構(gòu)，方便用戶接收和理解系統(tǒng)呈現(xiàn)的推理結(jié)果，提高系統(tǒng)的透明度和可信度。

3 灌溉決策系統(tǒng)的構(gòu)建基礎(chǔ)

3.1 知識的表示

知識的表示是研究在計算機中如何使用最合適的形式對系統(tǒng)中所需要的各種知識進行組織，其與問題的性質(zhì)和推理控制策略有著密切聯(lián)系［5］。目前使用較多的知識表示方法主要有謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、框架表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟊硎痉ê突诒倔w的知識表示法等［6］。

產(chǎn)生式表示法是最常用的知識表示方法，其采用IF（P1∧P2∧…∧Pn）THEN（CF1，C1）||（CF2，C2）||…||（CFn，Cn）的規(guī)則結(jié)構(gòu)，即如果前者條件Pi（i=1，2，3，…，n）的集合成立則推理出結(jié)果（CFi，Ci）（i=1，2，3，…，n），Ci表示推理結(jié)果，CFi表示對應(yīng)的結(jié)果置信度。本研究利用此方法構(gòu)建節(jié)水灌溉知識庫中的規(guī)則，如：

IF（作物=“玉米”）AND（生長階段=“拔節(jié)期”）AND（土壤類型=“沙壤土”）THEN（作物系數(shù)=0.864；計劃濕潤深度=0.2 m；土壤含水量下限=70%）。

IF（作物=“玉米”）AND（土壤類型=“沙壤土”）AND（地下水埋深=“150 m”）THEN（地下水補給系數(shù)=0.3）。

產(chǎn)生式表示法比較貼合人類的推理思維，便于專業(yè)人員對知識規(guī)則的理解構(gòu)建，并且產(chǎn)生式規(guī)則之間不互相影響，模塊性好，便于調(diào)用，有利于新規(guī)則的添加和舊規(guī)則的刪改。

3.2 推理策略

推理策略的選擇要根據(jù)實際問題進行分析，結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜液屠碚撃Ｐ椭R，通過對知識的匹配和檢索來完成問題的推理求解。常用的推理方式有正向推理和反向推理。正向推理為結(jié)果導(dǎo)向性，通過問題的描述和構(gòu)建推理其產(chǎn)生結(jié)果。反向推理為原因?qū)蛐?，通過確定其結(jié)果來反向推測其造成原因。

節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)推理策略采用正向推理的方式，結(jié)合農(nóng)田水平衡理論和灌溉預(yù)報決策模型，實現(xiàn)

對灌溉時間和灌溉量相關(guān)的推理決策任務(wù)，節(jié)水灌溉決策推理網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。

圖2 節(jié)水灌溉決策推理網(wǎng)絡(luò)

3.3 灌溉預(yù)測模型

3.3.1 水平衡方程 農(nóng)田的灌溉預(yù)測模型基于農(nóng)田中土壤-植物-大氣組成的連續(xù)體水平衡原理，即一定時間、一定（農(nóng)田）土層內(nèi)的水分收支差額［7］，是對農(nóng)田水分收入、支出和儲存各項的結(jié)算。在農(nóng)田灌溉的實踐生產(chǎn)中，要保持農(nóng)田作物最大根系活動層的水量收支平衡，滿足作物生長所需水分。農(nóng)田中作物所需水分收入主要來自人工灌溉、自然降水和地下水補給量，農(nóng)田水分支出則主要有土壤深層滲透量、地面徑流量和作物蒸騰量，二者的差值即為時段內(nèi)的土壤儲水變化量。即：

式中，I為灌水量（mm），P為降水量（mm），G為地下水補給量（mm），ET為作物蒸發(fā)蒸騰量（mm），D為深層滲漏量（mm），R為地面徑流量（mm），ΔW為土壤儲水變化量（mm）。

對農(nóng)田管理和灌溉方式進行改進，盡量避免土壤的深層滲漏和地面徑流，并只對相關(guān)變量的有效部分進行決策，式（1）可簡化為：

式中，In為有效灌水量（mm），Pe為有效降水量（mm），Gn為地下水有效補給量（mm），ASW為有效儲水變化量（mm）。

灌溉預(yù)測具有較強的針對性，本研究根據(jù)農(nóng)田的作物特性及其所在地理位置、土壤條件、氣候特點，以及監(jiān)測指標(biāo)的可達性、準確性、精度等內(nèi)容選擇相應(yīng)的決策模型。

3.3.2 灌溉預(yù)報模型 灌溉預(yù)報模型用來確定灌溉時間間隔t，其模型由農(nóng)田水平衡方程式（2）轉(zhuǎn)換而來，具體公式如下：

在時間段內(nèi)無灌溉時可由式（3）得：

式中，ETC為作物需水量（mm/d），Ge為地下水補給量（mm/d）。通過灌溉預(yù)測模型指導(dǎo)農(nóng)業(yè)灌溉，可以避免以往農(nóng)戶根據(jù)自己的經(jīng)驗所造成的不能及時灌溉或過量灌溉等諸多問題。

3.3.3 定量灌溉決策模型 定量灌溉決策的功能是對灌溉量m的確定，其數(shù)學(xué)模型為：

式中，n為土壤容重（g/cm3），H為土壤計劃濕潤層的深度（m），θmax為作物生長允許含水率上限（%），θmin為作物生長允許含水率下限（%）。

4 節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)的實現(xiàn)

節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)使用微軟.NET Framework框架的ASP.NET技術(shù)在云平臺服務(wù)器上進行B/S結(jié)構(gòu)的應(yīng)用程序開發(fā)與發(fā)布，同時使用Microsoft SQL Server 2014軟件進行數(shù)據(jù)庫管理，二者均為微軟公司的開發(fā)應(yīng)用技術(shù)，可以很方便地進行對接和實現(xiàn)，便于本系統(tǒng)的開發(fā)、維護和實現(xiàn)。

4.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

數(shù)據(jù)庫設(shè)計的目的在于實現(xiàn)專家系統(tǒng)知識庫和綜合數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建。知識庫主要包括規(guī)則庫和模型庫的構(gòu)建，綜合數(shù)據(jù)庫即對基本信息和實時采集的數(shù)據(jù)進行存儲。

基本數(shù)據(jù)庫存儲相對穩(wěn)定即隨時空變化不大的數(shù)據(jù)。如用戶信息表、農(nóng)田信息表、作物信息表、地理信息表、土壤信息表和傳感器信息表等。實時數(shù)據(jù)庫存儲隨時空變化較大的數(shù)據(jù)，如農(nóng)田實時采集信息表和氣象信息表等。規(guī)則庫存儲領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗和農(nóng)業(yè)科學(xué)轉(zhuǎn)換成的計算機可識別的規(guī)則，如作物生長階段規(guī)則表、降雨系數(shù)規(guī)則表和地下水補給系數(shù)規(guī)則表等。部分數(shù)據(jù)表設(shè)計見圖3。

圖3 部分數(shù)據(jù)表設(shè)計

4.2 功能設(shè)計

對節(jié)水灌溉應(yīng)用程序進行模塊化設(shè)計，其功能可大致分為系統(tǒng)登錄、實時數(shù)據(jù)監(jiān)測、歷史數(shù)據(jù)查詢與分析、數(shù)據(jù)信息管理和灌溉決策5大功能模塊，功能模塊框如圖4所示。

圖4 功能模塊框

4.2.1 系統(tǒng)登錄 登錄模塊是進入系統(tǒng)的惟一通道，為了保證系統(tǒng)的安全性，只有通過驗證的用戶才能訪問和使用節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)應(yīng)用程序，同時在系統(tǒng)的每個頁面都加入用戶登錄狀態(tài)驗證，若無用戶登錄則轉(zhuǎn)入登錄頁面進行登錄。

4.2.2 實時數(shù)據(jù)監(jiān)測 實時數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊以表格形式顯示農(nóng)田最新的采集信息和設(shè)備狀態(tài)信息，網(wǎng)頁頁面通過Ajax技術(shù)實現(xiàn)頁面定時刷新，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)顯示。同時該模塊對數(shù)據(jù)的值和設(shè)備狀態(tài)進行報警監(jiān)測，一旦參數(shù)信息超出閾值或設(shè)備狀態(tài)異常，將對用戶進行報警提醒。

4.2.3 歷史數(shù)據(jù)查詢與分析 歷史數(shù)據(jù)查詢模塊主要對農(nóng)業(yè)實時采集的農(nóng)田監(jiān)測數(shù)據(jù)、灌溉記錄、報警記錄等進行數(shù)據(jù)查詢，用戶可通過時間范圍和農(nóng)田編號等進行選擇性查詢，查詢的數(shù)據(jù)以表格形式呈現(xiàn)。歷史數(shù)據(jù)分析將相應(yīng)數(shù)據(jù)以折線圖、柱狀圖和餅狀圖3種形式進行直觀顯示，如對灌水量進行月、季度、年的數(shù)據(jù)分析，對農(nóng)田采集的土壤水分和土壤溫度進行24 h的變化分析等。

4.2.4 數(shù)據(jù)信息管理 數(shù)據(jù)是軟件實現(xiàn)分析和決策的原材料，數(shù)據(jù)信息管理模塊主要實現(xiàn)對農(nóng)田基本信息、設(shè)備信息、決策規(guī)則信息以及用戶信息等的修改、添加。當(dāng)田間作物或設(shè)備更換時，及時修改相關(guān)信息，當(dāng)新的作物種類增加時，及時增加相關(guān)規(guī)則信息等。用戶信息即對個人資料（郵箱、電話、地址等）和登錄信息（用戶名、用戶密碼）進行修改。

4.2.5 灌溉決策 灌溉決策主要對農(nóng)田的灌溉進行決策指導(dǎo)，通過決策模塊確定農(nóng)田作物“缺不缺水”“需要灌溉多少水量”“何時進行灌溉”等問題，這些決策保障作物及時獲取所需水分，并且起到“缺多少用多少”的節(jié)水灌溉作用。通過灌溉相關(guān)模型得知，要想精確決策出灌溉量和灌溉時間，就需要通過大量相關(guān)參數(shù)（作物信息、土壤信息、氣象信息）進行對應(yīng)模型計算，再反饋給用戶結(jié)果。因此，當(dāng)決策頁面進行表單式設(shè)計時，需要用戶填寫相關(guān)參數(shù)或直接通過數(shù)據(jù)信息表進行查詢導(dǎo)入，獲得所需參數(shù)數(shù)值并計算決策，實現(xiàn)專家級灌溉決策的指導(dǎo)。

5 功能測試

5.1 訪問測試

為了測試網(wǎng)頁的功能，本研究在谷歌、火狐、IE等主流瀏覽器上分別進行訪問測試，結(jié)果顯示，訪問速度、功能使用、顯示均較優(yōu)良。

5.2 灌溉決策測試

灌溉決策功能通過對2處玉米農(nóng)田現(xiàn)有的信息數(shù)據(jù)進行決策，將決策結(jié)果與2位農(nóng)業(yè)專家的評測進行對比，結(jié)果表明其偏差在±10%左右，可以用于作物的灌溉決策，灌溉決策對比如表1所示。

表1 灌溉決策對比

6 小結(jié)

本研究針對節(jié)水灌溉和農(nóng)業(yè)信息化管理問題，介紹了以云平臺為應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，根據(jù)系統(tǒng)需求，以產(chǎn)生式知識表示法、正向推理策略和以水平衡理論為基礎(chǔ)的灌溉決策模型為專家系統(tǒng)理論基礎(chǔ)，以微軟的ASP.NET技術(shù)和SQL Server數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)B/S結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)應(yīng)用程序開發(fā)，使用戶能夠脫離時間和空間限制，在有網(wǎng)絡(luò)的地方即可實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)灌溉的決策設(shè)置和信息化管理，進一步推動中國農(nóng)業(yè)科技化、信息化、高效化的發(fā)展。結(jié)果表明，基于云平臺的灌溉決策專家系統(tǒng)通過現(xiàn)有的主流瀏覽器對應(yīng)用程序進行訪問性測試，能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)田實時數(shù)據(jù)監(jiān)測、歷史數(shù)據(jù)查詢與分析、短信報警、數(shù)據(jù)信息管理和灌溉決策等功能，訪問性良好且數(shù)據(jù)管理方便，通過與幾位專家評估對比發(fā)現(xiàn)灌溉決策量偏差在±10%左右，符合灌溉要求。

此外，本研究由于需要構(gòu)建知識庫和數(shù)據(jù)庫，因此需要龐大的數(shù)據(jù)樣本作為參考，前期對數(shù)據(jù)整理和歸納需要投入較多時間，且較依賴農(nóng)業(yè)專家的經(jīng)驗和知識。但隨著數(shù)據(jù)量和知識庫的豐富，未來可進一步在系統(tǒng)中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐步擺脫對農(nóng)業(yè)專家的依賴，并進一步提高預(yù)測的精準度。