□文/葉星 姚富龍 王子昊

土壤墑情指的是土壤中的水分情況，是最為常見的土壤信息。只有全面了解土壤墑情，才能開展合理的施肥、灌溉、排水等工作。土壤墑情監(jiān)測技術是推廣節(jié)水農(nóng)業(yè)的新技術，可以測定出農(nóng)田土壤中的水分，為相關人員決策提供一定指導。

一、土壤墑情監(jiān)測技術的研究意義

（一） 推進農(nóng)業(yè)結構調(diào)整。通過準確監(jiān)測土壤的水分狀況，農(nóng)業(yè)決策者能夠更全面地了解不同地區(qū)土壤的適用性，為合理優(yōu)化作物的種植結構提供了重要依據(jù)。在干旱地區(qū)應用土壤墑情監(jiān)測技術可以反映出適合耐旱作物的土壤條件，從而減少對水資源的過度依賴，提高農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟效益。在水資源相對充足的地區(qū)，可根據(jù)土壤墑情數(shù)據(jù)調(diào)整農(nóng)作物的種植方式，確保資源的有效利用，減少農(nóng)業(yè)對環(huán)境的不利影響，從而促進農(nóng)業(yè)結構的可持續(xù)調(diào)整和發(fā)展［1］。

（二） 為農(nóng)業(yè)技術服務提供依據(jù)。現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術的發(fā)展越來越依賴于精確的數(shù)據(jù)和信息，為制定有效的決策和管理提供支持。土壤墑情監(jiān)測技術為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)專業(yè)人士提供了準確的土壤水分數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于確定灌溉、施肥和作物生長的最佳時機，使農(nóng)業(yè)技術的應用更加精準，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，減少農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的浪費和資源消耗。

（三） 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。通過監(jiān)測墑情狀況，可以更精確地控制灌溉和施肥的時間和水量，更好地滿足作物生長的需求，有助于減少資源浪費、降低資源成本、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。農(nóng)民能夠更好地適應不同氣象條件，減少作物因缺水或過度灌溉而受到的壓力，確保糧食供應的穩(wěn)定性。

二、土壤墑情監(jiān)測技術研究發(fā)展歷程

（一） 初期監(jiān)測研究階段。此階段主要采用傳統(tǒng)的土壤采樣和實驗室分析方法。過程非常費時費力，而且無法提供實時的土壤墑情數(shù)據(jù)［2］。由于數(shù)據(jù)獲取的難度和成本較高，缺乏高度自動化和數(shù)字化的工具。這種方法的應用范圍受到了限制，因此，在初期階段，土壤墑情監(jiān)測主要用于科研領域，而在農(nóng)業(yè)實際應用中并不常見。這一階段的研究主要側重于開發(fā)基礎的監(jiān)測方法和技術，為后續(xù)的發(fā)展奠定了基礎。

（二） 研究發(fā)展階段。隨著科技的進步，土壤墑情監(jiān)測技術進入了研究發(fā)展階段。研究人員主要通過電阻法測量土壤含水率，這種方法對土壤的影響比較小，測量精度也有所提高。這一階段很多研究人員引入了先進的技術和工具，提高了監(jiān)測的準確性和實時性。其中，李芳花等通過計算機技術與通信技術集成，根據(jù)墑情檢測的遙感模型，利用極軌氣象衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)源、地面監(jiān)測墑情數(shù)據(jù)等，開發(fā)了墑情信息管理系統(tǒng)。另外，一些研究人員將傳感器技術、遙感技術、大數(shù)據(jù)分析等應用到土壤墑情監(jiān)測中。其中，傳感器技術的引入使得土壤墑情監(jiān)測更加自動化和數(shù)字化。各種類型的土壤墑情傳感器可以直接測量土壤中的水分含量和水勢，從而提供了實時數(shù)據(jù)，使監(jiān)測更加方便和可靠。衛(wèi)星和遙感技術的發(fā)展使得農(nóng)戶可以從空間獲取土壤墑情數(shù)據(jù)。這種技術可以覆蓋廣大地區(qū)，提供大范圍的土壤墑情監(jiān)測，有助于實現(xiàn)全面的農(nóng)田管理。隨著大數(shù)據(jù)技術的興起，土壤墑情數(shù)據(jù)的處理和分析變得更加高效。大數(shù)據(jù)分析可以幫助農(nóng)業(yè)決策者更好地理解土壤墑情數(shù)據(jù)，制定更科學的農(nóng)業(yè)管理策略。此外，還有研究者對多學科交叉展開研究，認為土壤墑情監(jiān)測技術的發(fā)展受益于多學科交叉研究，包括土壤科學、水文學、氣象學和信息技術等領域的融合，極大豐富了監(jiān)測技術的理論基礎。

三、土壤墑情監(jiān)測技術的發(fā)展趨勢

（一） 大尺度數(shù)據(jù)與單尺度數(shù)據(jù)結合。在未來發(fā)展中，土壤墑情監(jiān)測技術將更加依賴多源數(shù)據(jù)的融合，將多種數(shù)據(jù)源結合起來，實現(xiàn)對土壤墑情的全面監(jiān)測和更準確的分析，如衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲衅鳌庀髷?shù)據(jù)等。通過將這些不同尺度和類型的數(shù)據(jù)融合，將幫助農(nóng)業(yè)決策者更全面地了解土壤墑情的動態(tài)變化，從而制定出更為科學的農(nóng)業(yè)管理決策［3］。

（二） 土壤墑情實時監(jiān)測與預測。隨著科學技術的發(fā)展，監(jiān)測系統(tǒng)將更加強調(diào)實時數(shù)據(jù)的收集和傳輸，便于農(nóng)民和農(nóng)業(yè)決策者及時了解土壤水分狀態(tài)。此外，預測技術將不僅僅關注短期天氣預報，還會關注更長時間范圍內(nèi)的土壤墑情變化趨勢，使農(nóng)民能夠更早地采取措施，更好地適應不同的氣象和水文條件，進一步降低作物受到極端天氣事件影響的風險，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因災害造成的損失。

（三） 多參數(shù)、多信息融合。未來的土壤墑情監(jiān)測更加注重多參數(shù)和多信息的融合，除了關于水分含量數(shù)據(jù)之外，還會關注土壤質(zhì)地、溫度、pH 值、作物生長情況等多方面的數(shù)據(jù)。這些多參數(shù)數(shù)據(jù)的融合將為農(nóng)業(yè)決策者提供更全面、多維度的土壤墑情信息，促使他們更精確地理解土壤的水分動態(tài)和植物需水情況。此外，這種多信息融合也有助于他們更全面地評估土壤的健康狀況，為農(nóng)業(yè)管理提供更多的決策支持。

（四） 傳感器與機器學習結合。傳感器技術的不斷改進將提高數(shù)據(jù)的采集效率和準確性。同時，機器學習算法將用于數(shù)據(jù)分析和模型建立，更好地理解土壤墑情數(shù)據(jù)的模式和趨勢，使監(jiān)測系統(tǒng)更加智能化和自動化，能夠自動檢測異常情況并提供實時警報。傳感器與機器學習的結合將提高數(shù)據(jù)分析的效率，為農(nóng)業(yè)決策者提供更及時和精確的信息，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。

四、結語

綜上所述，通過不斷的研究和技術創(chuàng)新，農(nóng)業(yè)決策者可以更好地利用土壤墑情信息，推動農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化、智慧化發(fā)展。未來土壤墑情監(jiān)測技術將繼續(xù)發(fā)展，為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展作出更大的貢獻。