方程關(guān)法春李曉峰郭永剛王超王明明解嬌魏天嬌趙新穎

(1.西藏農(nóng)牧學(xué)院，西藏 林芝 860000；2.吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，吉林 長春 130033；3.中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所，吉林 長春 131012；)

引言

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。2020年我國耕地面積約為1.35億hm2，其中灌溉面積為0.68億hm2，水資源有效利用率僅為0.565[1]。在此形勢下，亟需研發(fā)一種能提高水資源利用效率的灌溉系統(tǒng)，來減緩水資源的浪費(fèi)情況。近年來，我國開始著力研發(fā)各種節(jié)水灌溉技術(shù)，有噴灌、滴管、微灌等，都在不同農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中提高了水資源的利用效率，但由于依然是靠人的經(jīng)驗(yàn)推測灌溉水量，導(dǎo)致灌溉精度提高緩慢。隨著我國對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展效率的重視程度提高和智慧農(nóng)業(yè)理念的提出，各種農(nóng)業(yè)自動(dòng)化設(shè)備也在逐步完善，如給傳統(tǒng)灌溉設(shè)備賦能的智能灌溉系統(tǒng)。智能灌溉系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)一種自動(dòng)化灌溉系統(tǒng)，相比于傳統(tǒng)灌溉模式，更加節(jié)省水資源，節(jié)省人力物力，是未來灌溉技術(shù)的主要發(fā)展方向，在國內(nèi)和國際上都是國家重點(diǎn)的研究內(nèi)容，當(dāng)今主流的智能灌溉系統(tǒng)主要利用傳感設(shè)備收集作物的生長信息構(gòu)建灌溉模型。通過分析土壤含水量等其他作物生長情況來精確灌水量，進(jìn)一步提高了水資源的利用效率，達(dá)到增加農(nóng)作物生產(chǎn)種植效益的目的。本文從智能灌溉技術(shù)，以及智能灌溉所需不同技術(shù)之間的差別進(jìn)行分析和對(duì)比。同時(shí)分析對(duì)比不同智能灌溉技術(shù)之間的優(yōu)勢及劣勢，最后對(duì)智能灌溉系統(tǒng)如何更好地契合農(nóng)戶使用提出展望。

1 國內(nèi)外智能灌溉技術(shù)研究

一些發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)初就開始了對(duì)灌溉設(shè)備自動(dòng)化控制的研究，從過去主要由人工完成的機(jī)械控制，到現(xiàn)在以計(jì)算機(jī)設(shè)備為主的智能灌溉系統(tǒng)，關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，研究領(lǐng)域也處在世界先進(jìn)水平。目前國外頂級(jí)智能灌溉技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)灌溉中實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)信息化、精準(zhǔn)化、多能化的目標(biāo)[2]。雖然我國起步較晚，但隨著國內(nèi)對(duì)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息化重視程度的逐步提升，以及我國國力的逐步增強(qiáng)，對(duì)農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)智能化的研究也在逐步加深，但與世界先進(jìn)水平相比，仍有很大的努力空間。

1.1 國外智能灌溉控制系統(tǒng)

發(fā)達(dá)國家比較重視將各種現(xiàn)代化技術(shù)與現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)模式相結(jié)合并實(shí)踐于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，其中控制自動(dòng)化、數(shù)據(jù)信息管理、農(nóng)田狀態(tài)監(jiān)控等模塊所需技術(shù)都處于世界先進(jìn)水平。20世紀(jì)80年代，Benami和Offen研發(fā)了一套農(nóng)田監(jiān)控系統(tǒng)，在田間布置傳感設(shè)備，通過搜集的環(huán)境參數(shù)來判斷作物是否需要灌溉，經(jīng)過多次試驗(yàn)對(duì)比得出，系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與傳感器的精準(zhǔn)度等因素密切相關(guān)的結(jié)論[3]。

國外在智能灌溉系統(tǒng)的耗電問題上也做了諸多研究，Raul Morais等[4]針對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)哪芎男枨髥栴}，選擇利用太陽能、風(fēng)能等新型能源作為電力支撐，解決了系統(tǒng)電能供應(yīng)短缺的問題。Raul Morais等[5]創(chuàng)新性地將GIS地理信息技術(shù)融合到智能灌溉系統(tǒng)中，通過電腦終端實(shí)時(shí)監(jiān)控作物及生長環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。K Srinivasa Raju[6]針對(duì)遺傳算法在灌溉預(yù)測上的作用進(jìn)行了研究，經(jīng)過多次計(jì)算推導(dǎo)，證實(shí)了該算法在灌溉預(yù)測方面的有效性，并得到了最優(yōu)水量預(yù)測及當(dāng)前作物的灌溉模型。Xiuqing Wang等[7]通過對(duì)傳感器收集到的數(shù)據(jù)信號(hào)分析、模擬、利用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行計(jì)算預(yù)測，設(shè)計(jì)出了新型控制算法，并在對(duì)灌溉水量的控制預(yù)測方面取得了不錯(cuò)的效果?？傮w來說，國外在灌溉系統(tǒng)的智能化方面已經(jīng)發(fā)展到了相當(dāng)完善的地步。

1.2 國內(nèi)智能灌溉控制系統(tǒng)

近年來，國內(nèi)才逐步開展對(duì)智能灌溉系統(tǒng)研發(fā)，隨著國家對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的高度重視，以及智慧農(nóng)業(yè)理念的提出，我國在智能灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面也取得了不錯(cuò)的進(jìn)展。崔天時(shí)等[8]利用LABVIEW圖形化編輯語言開發(fā)了一套智能灌溉系統(tǒng)，系統(tǒng)采用模糊推理理論，對(duì)田間傳感器搜集的各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終得出所需灌水量，使得整個(gè)系統(tǒng)更加高效、精準(zhǔn)。

隨著國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，通過無線傳輸技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能灌溉系統(tǒng)遠(yuǎn)程控制的發(fā)明也在逐步完善。關(guān)林芳等[9]研發(fā)了在手機(jī)端控制的智能灌溉系統(tǒng)，采用手機(jī)4G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，能對(duì)農(nóng)田各項(xiàng)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和灌溉控制。系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的作物灌溉模式更加便捷，提高了灌溉設(shè)備的工作效率，也減少了農(nóng)戶的人力成本。

2 智能灌溉所需技術(shù)及應(yīng)用

2.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)

目前智能灌溉系統(tǒng)主要通過田間布置的各種傳感器來獲取作物生長環(huán)境各項(xiàng)參數(shù)，有線傳感器由于布線等操作繁瑣復(fù)雜，且易斷裂影響數(shù)據(jù)監(jiān)測，相比之下無線傳輸更加安全便捷。近年來，國內(nèi)也將無線傳輸技術(shù)融入智能灌溉系統(tǒng)進(jìn)行研究，張?jiān)隽值萚10]采用Citect組態(tài)軟件，無線傳感網(wǎng)絡(luò)和GPRS模塊設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了一套農(nóng)田遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)，系統(tǒng)通過前端監(jiān)控及傳感設(shè)備將生長環(huán)境數(shù)據(jù)與環(huán)境視圖傳送至電腦終端，可實(shí)時(shí)觀測田間作物的生長情況，系統(tǒng)相較于普通灌溉節(jié)水20%左右，實(shí)現(xiàn)了灌溉的在線自動(dòng)監(jiān)控和作物的精量灌溉。

Lora通信技術(shù)是一種短距離無線通信技術(shù)，具有功耗低、傳輸距離遠(yuǎn)、部署簡單、通信節(jié)點(diǎn)布置靈活等優(yōu)勢，能適用于作物生長環(huán)境較為復(fù)雜的場所。孟祥等[11]開發(fā)了基于Lora無線通信技術(shù)的農(nóng)田智能化灌溉系統(tǒng)，系統(tǒng)采用同步喚醒技術(shù)的無線作物感知網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定，通過智能決策單元依據(jù)實(shí)時(shí)作物信息和數(shù)據(jù)庫計(jì)算出灌溉量和灌溉時(shí)間，遠(yuǎn)程控制灌溉輸出模塊，精確控制作物在不同生長期的土壤含水率，在藍(lán)莓試驗(yàn)田和玉米試驗(yàn)田試驗(yàn)測試得到含水率均方差分別為1.80和4.83，均低于傳統(tǒng)灌溉方式。顧飛龍[12]結(jié)合傳感器、遠(yuǎn)距離無線傳輸?shù)燃夹g(shù)等設(shè)計(jì)了一款基于LoRa的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)，通過對(duì)田間搜集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，結(jié)合算法分析，預(yù)測出灌溉水量，實(shí)現(xiàn)了作物灌溉水量的精準(zhǔn)控制。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法是近年來新興的一種人工智能算法，隨著研究的不斷深入，在模式識(shí)別、自動(dòng)控制、預(yù)測估計(jì)等領(lǐng)域已經(jīng)有了完整的知識(shí)體系，解決了很多過去難以解決的世紀(jì)問題，表現(xiàn)出了良好的智能特性。隨著智能灌溉預(yù)測算法的發(fā)展，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用于灌溉預(yù)測的例子也層出不窮。孫博瑞等[13]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，設(shè)計(jì)了一種在智能灌溉系統(tǒng)，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法確定平均氣溫、太陽輻射、氣壓與作物需水量間的關(guān)聯(lián)度系數(shù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)灌溉水量預(yù)測。實(shí)驗(yàn)的平均絕對(duì)誤差為3.02%，預(yù)測精度較高，提升了水資源的利用效率。由此可見，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)智能灌溉系統(tǒng)灌溉水量預(yù)測的精度提升巨大，發(fā)展前景光明。

2.3 模糊控制理論

智能灌溉系統(tǒng)主要通過將田間各種收集數(shù)據(jù)與本地?cái)?shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對(duì)比，作出灌溉控制決策，模糊控制理論較符合當(dāng)前灌溉決策的判斷機(jī)理。系統(tǒng)以田間作物的長期生長參數(shù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，采用模糊性控制規(guī)則構(gòu)建灌溉模型，計(jì)算預(yù)測水量，通過計(jì)算機(jī)等智能化控制灌溉。近年來國內(nèi)對(duì)模糊控制理論在智能灌溉系統(tǒng)的可行性做了諸多研究。黃淼等[14]基于天氣預(yù)測裝置，設(shè)計(jì)一種智能灌溉模糊控制系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)土壤濕度數(shù)值及天氣預(yù)測數(shù)據(jù)，采用模糊規(guī)則推理法預(yù)測灌溉水量，完成智能灌溉控制，提高水資源利用率，有較好的實(shí)用性。

2.4 專家系統(tǒng)控制

專家系統(tǒng)是將不同專家在某一領(lǐng)域的處理經(jīng)驗(yàn)整理存儲(chǔ)到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，通過指導(dǎo)計(jì)算機(jī)進(jìn)行練習(xí)、判斷，實(shí)現(xiàn)專家級(jí)的智能決策，幫助普通用戶解決當(dāng)前問題[15]。朱煥立等[16]以專家系統(tǒng)為數(shù)據(jù)支撐，研發(fā)了一種智能灌溉控制系統(tǒng)，系統(tǒng)可以根據(jù)氣候條件、作物生長環(huán)境信息、土壤溫濕度變化等參數(shù)，作出水量預(yù)測及灌溉決策，為農(nóng)田智能灌溉系統(tǒng)提供了一種新思路。陳健等[17]研發(fā)設(shè)計(jì)了基于網(wǎng)絡(luò)與農(nóng)村物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蘋果精準(zhǔn)管理專家管理系統(tǒng)，系統(tǒng)通過傳感設(shè)備完成對(duì)生長環(huán)境的光照、溫度、墑情、肥料、二氧化碳濃度等5大環(huán)境因子的數(shù)據(jù)監(jiān)測，通過當(dāng)前搜集數(shù)據(jù)計(jì)算蘋果的未來需水量，并設(shè)計(jì)了果園日志、病蟲害查詢等模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)果園的精準(zhǔn)管理。

智能灌溉系統(tǒng)也可用于優(yōu)化山區(qū)內(nèi)作物的傳統(tǒng)灌溉方式，山區(qū)內(nèi)的柑橘不易人工澆灌，浪費(fèi)了大量的人力物力，工藝技術(shù)也存在問題，導(dǎo)致水資源使用率較低，柑橘生長狀況一般等問題。楊偉志等[18]設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的山區(qū)柑橘智能灌溉系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過布置監(jiān)控裝置，傳感裝置，實(shí)時(shí)監(jiān)控作物生長畫面及環(huán)境參數(shù)，并根據(jù)作物不同生長時(shí)段需水量和天然降水狀況，把控土壤濕度在適宜作物的生長區(qū)間內(nèi)，保證作物健康生長。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明系統(tǒng)的運(yùn)行良好，水量預(yù)測精準(zhǔn)度提高，作物生長率提升。

3 智能灌溉系統(tǒng)當(dāng)前問題及未來前景

3.1 面臨的問題

智能灌溉系統(tǒng)雖然使用便捷，自動(dòng)化程度高，但后期管理及維護(hù)等成本較高且前期投資巨大，軟件硬件價(jià)格昂貴，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出普通農(nóng)戶的預(yù)算，想要進(jìn)行大面積推廣使用，需要降低生產(chǎn)成本，盡量購置物美價(jià)廉的設(shè)備來降低實(shí)用成本，同時(shí)也要當(dāng)?shù)卣炔块T出臺(tái)相關(guān)政策幫助扶持。

目前大部分的智能灌溉系統(tǒng)功能相對(duì)簡單，灌溉預(yù)測算法的研究不夠深入，考慮因素不夠全面，環(huán)境數(shù)據(jù)單一，直接影響系統(tǒng)水量預(yù)測的準(zhǔn)確性。

系統(tǒng)中負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)的傳感器埋于地下，隨著時(shí)間的增長，土壤的溫度、鹽分等因素會(huì)影響傳感器的精度，導(dǎo)致其數(shù)據(jù)誤差增高，數(shù)據(jù)的有效性降低。直接影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確傳輸，導(dǎo)致系統(tǒng)控制、決策執(zhí)行的準(zhǔn)確性、可靠性降低。

3.2 未來發(fā)展前景

智能灌溉系統(tǒng)由于有復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理及算法預(yù)測導(dǎo)致其有較強(qiáng)的專業(yè)性，對(duì)普通用戶并不友好，若能將智能灌溉系統(tǒng)化繁為簡，將預(yù)測算法、數(shù)據(jù)處理等復(fù)雜功能封裝到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，使用戶只需通過手機(jī)等移動(dòng)端簡單直觀地根據(jù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)控制系統(tǒng)決策，減少用戶操作的復(fù)雜度，將對(duì)系統(tǒng)推廣有很大幫助。

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要方向，實(shí)現(xiàn)灌溉設(shè)施智能化、自動(dòng)化是我國農(nóng)田灌溉未來發(fā)展的重點(diǎn)內(nèi)容。如何綜合全面地考量作物環(huán)境各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)，更加全面地分析作物生長狀態(tài)，運(yùn)用算法、模型等智能思想，實(shí)現(xiàn)灌溉系統(tǒng)的精準(zhǔn)化、科學(xué)化，將是未來系統(tǒng)優(yōu)化研究的主要方向。

我國未來的農(nóng)業(yè)發(fā)展將逐漸從粗放管理型轉(zhuǎn)為精準(zhǔn)調(diào)控型，在提高系統(tǒng)精準(zhǔn)度的同時(shí)降低能源消耗，如利用太陽能、風(fēng)能等新能源實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)正常運(yùn)作，將大大提高灌溉系統(tǒng)的普適性，利用系統(tǒng)推廣和可持續(xù)發(fā)展。隨著科技的進(jìn)步，智能環(huán)保、高效精準(zhǔn)、低耗節(jié)能的標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)代化智能灌溉系統(tǒng)必將成為主流的現(xiàn)代化灌溉模式，為我國建設(shè)美好生態(tài)文明的農(nóng)業(yè)強(qiáng)國提供重要支撐。