農(nóng)業(yè)工程

李明智，趙學(xué)偉，鄧長(zhǎng)輝，等

農(nóng)業(yè)工程

蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)改進(jìn)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

李明智，趙學(xué)偉，鄧長(zhǎng)輝，等

目的：蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)作業(yè)模式主要依靠人工完成，作業(yè)流程繁瑣、工作效率低、扇貝縮邊死亡現(xiàn)象嚴(yán)重，且在搬運(yùn)過(guò)程中極易發(fā)生人員滑倒、踩踏扇貝等現(xiàn)象，致使碎貝率高。該研究從蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)作業(yè)方式、轉(zhuǎn)運(yùn)船舶甲板作業(yè)形式以及安全生產(chǎn)等方面考慮，為蝦夷扇貝采捕船與運(yùn)輸船設(shè)計(jì)了可拆裝式揀貝作業(yè)平臺(tái)、對(duì)沖洗式傳送裝置與可折疊式轉(zhuǎn)運(yùn)籠箱等，取代原來(lái)人工作業(yè)方式，優(yōu)化轉(zhuǎn)運(yùn)作業(yè)模式，提高轉(zhuǎn)運(yùn)效率與扇貝成活率。方法：采用海上生產(chǎn)對(duì)比試驗(yàn)，試驗(yàn)歷時(shí)5個(gè)月（2013年8—12月份），每月試驗(yàn)4次。將試驗(yàn)運(yùn)輸船遼長(zhǎng)漁運(yùn)18023的4個(gè)活水艙標(biāo)記為1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)、4號(hào)活水艙，其中1號(hào)與2號(hào)活水艙存放改造前的籠箱，共裝入1400箱，每箱裝扇貝16 kg，合計(jì)約22.4 t；3號(hào)與4號(hào)活水艙存放改造后的籠箱，共裝入64箱，每箱裝扇貝350 kg，合計(jì)約22.4 t。為了提高試驗(yàn)效率，為1號(hào)、2號(hào)與3號(hào)、4號(hào)活水艙共配備了16艘112 kW采捕船，其中8艘配備甲板揀貝作業(yè)系統(tǒng)與可折疊式裝貝籠箱，另外8艘采用原作業(yè)模式，配備原始籠箱。整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程中分別統(tǒng)計(jì)每艘采捕船的揀貝時(shí)間與運(yùn)輸船兩組活水試驗(yàn)艙的裝卸貝時(shí)間。為了對(duì)比2種作業(yè)模式對(duì)蝦夷扇貝品質(zhì)的影響，待扇貝運(yùn)至凈化暫養(yǎng)中心后，分別對(duì)1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)、4號(hào)活水艙中的扇貝進(jìn)行篩選工作，去除破損與縮邊死亡的扇貝，之后統(tǒng)計(jì)碎貝率與縮邊死亡率。結(jié)果：改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)較原轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)在提高工作效率方面效果顯著。經(jīng)5個(gè)月海上生產(chǎn)對(duì)比試驗(yàn)測(cè)得，原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)每艘采捕船用于揀貝裝箱及下艙的平均時(shí)間約為2.52 h，運(yùn)輸船裝卸貝平均時(shí)間約為1.5 h（裝卸1、2號(hào)活水艙），需配備的工作人數(shù)120人，其中采捕船每艘所需工作人員10人（共計(jì)80人），運(yùn)輸船配備船員（裝卸貝時(shí)也需投入工作）10人，流動(dòng)工作人員30人（專(zhuān)門(mén)負(fù)責(zé)協(xié)助船員進(jìn)行裝卸貝作業(yè)）；改造后的蝦夷扇貝轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)，采捕船安裝甲板揀貝作業(yè)系統(tǒng)并為作業(yè)船舶配備可折疊式籠箱，優(yōu)化了蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)作業(yè)模式，作業(yè)人數(shù)由120人減少至74人，其中采捕船每艘減少2人，運(yùn)輸船裝卸貝時(shí)采用吊機(jī)工作，故無(wú)需流動(dòng)人員，作業(yè)人數(shù)減少30人；每艘采捕船揀貝裝箱及下艙的平均時(shí)間為1.92 h，運(yùn)輸船裝卸貝平均時(shí)間為0.98 h（裝卸3、4號(hào)活水艙），較原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)作業(yè)效率分別提高了31.3%和53.1%。采用原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)運(yùn)輸，扇貝的平均縮邊及死亡率約為3.35%，且5個(gè)月扇貝縮邊及死亡率差異顯著（P＜0.05）；采用改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)運(yùn)輸，扇貝的平均縮邊及死亡率約為1.92%，且5個(gè)月扇貝縮邊及死亡率無(wú)顯著差異（P＞0.05），與原轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)相比扇貝縮邊及死亡率差異顯著（P＜0.05），平均可降低約1.43%。采用原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)運(yùn)輸，平均碎貝率約為2.83%，且5個(gè)月試驗(yàn)測(cè)得碎貝率差異顯著（P＜0.05）；改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)平均碎貝率約為0.84%，且5個(gè)月試驗(yàn)測(cè)得碎貝率無(wú)顯著差異（P＞0.05），較原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)平均碎貝率降低約1.99%。以扇貝平均轉(zhuǎn)運(yùn)量80 t/d，每年轉(zhuǎn)運(yùn)天數(shù)為300 d為例，扇貝按32元/kg計(jì)算，扇貝縮邊死亡率與碎貝率取5個(gè)月試驗(yàn)平均值。年總節(jié)省費(fèi)用體現(xiàn)在降低蝦夷扇貝縮邊死亡率與碎貝率節(jié)省的費(fèi)用以及勞動(dòng)力節(jié)省費(fèi)用兩方面，則年總節(jié)省費(fèi)用約為2853.6萬(wàn)元。結(jié)論：改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)為作業(yè)船舶配備了甲板揀貝作業(yè)系統(tǒng)與可折疊式裝貝籠箱，優(yōu)化了轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)的作業(yè)模式，作業(yè)人數(shù)由120人減少至74人，采捕船揀貝裝箱及下艙的平均時(shí)間與運(yùn)輸船裝卸貝平均時(shí)間較原蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)作業(yè)效率分別提高了31.3%和53.1%；采用改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)運(yùn)輸，扇貝的平均縮邊及死亡率約為1.92%，且5個(gè)月扇貝縮邊及死亡率無(wú)顯著差異（P＞0.05），與原轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)相比扇貝縮邊及死亡率顯著降低（P＜0.05），平均可降低約1.43%；改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)平均碎貝率約為0.84%，5個(gè)月測(cè)試結(jié)果無(wú)較大波動(dòng)，較原轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)平均碎貝率降低了約1.99%；改造后的蝦夷扇貝海上轉(zhuǎn)運(yùn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效果顯著，年總節(jié)省費(fèi)用約2853.6萬(wàn)元。

來(lái)源出版物：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014, 30(16)：53-60

入選年份：2014

基于物元分析的土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

黃輝玲，羅文斌，吳次芳，等

摘要：目的：隨著水土流失、土壤沙化、草場(chǎng)退化和森林減少等土地生態(tài)問(wèn)題的日益突出，土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)成為了土地可持續(xù)利用研究的重要課題之一。針對(duì)綜合指數(shù)評(píng)價(jià)存在的信息屏蔽和主觀性問(wèn)題，該文采用物元分析法，對(duì)河北省2005年到2007年各年的土地生態(tài)安全狀況進(jìn)行比較，提取了各單個(gè)指標(biāo)提供的分異信息，提高了等級(jí)判定的客觀性和科學(xué)性。方法：采用“經(jīng)濟(jì)（economy）—環(huán)境（environment）—社會(huì)（Society）”模式，來(lái)構(gòu)建土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用專(zhuān)家咨詢法和層次分析法（AHP）確定各指標(biāo)權(quán)重。劃分土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的等級(jí)，參照全國(guó)平均水平、國(guó)家環(huán)?？偩帧渡鷳B(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)（試行）》標(biāo)準(zhǔn)值、國(guó)際通行標(biāo)準(zhǔn)取值、河北省平均水平等，建立土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的經(jīng)典域物元矩陣和節(jié)域物元矩陣。數(shù)據(jù)主要來(lái)自于河北經(jīng)濟(jì)年鑒、河北農(nóng)村年鑒和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。確定關(guān)聯(lián)函數(shù)及關(guān)聯(lián)度，計(jì)算綜合關(guān)聯(lián)度并確定評(píng)價(jià)等級(jí)。該方法即可以計(jì)算各指標(biāo)對(duì)應(yīng)各評(píng)價(jià)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度，以判定該指標(biāo)的安全級(jí)別，也可求出所有指標(biāo)的綜合關(guān)聯(lián)度，以判定2005年、2006年和2007年河北省土地生態(tài)安全級(jí)別。結(jié)果：運(yùn)用物元模型對(duì)河北省2005年、2006年和2007年土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：（1）2005年、2006年河北省土地生態(tài)安全級(jí)別為臨界安全，2007年河北省土地生態(tài)安全級(jí)別為較安全，整體上呈現(xiàn)出由臨界安全向較安全躍升的趨勢(shì)。從以上分析中可以看出，自2004年之后的河北省的生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策和措施起到了積極的作用，雖然2006年比照2005年的土地生態(tài)安全略有下降，總體上3年來(lái)土地生態(tài)安全等級(jí)在提升，但為了促使2007年的安全等級(jí)穩(wěn)定在較安全狀態(tài)，仍需進(jìn)一步鞏固已取得的成果。（2）根據(jù)單個(gè)指標(biāo)提供的分異信息，滑坡、泥石流治理面積、人均GDP、經(jīng)濟(jì)密度、機(jī)耕面積占比、第三產(chǎn)業(yè)占國(guó)民生產(chǎn)總值比重、城市化水平和萬(wàn)元GDP能耗在2007年比2005年、2006年出現(xiàn)不同等級(jí)的上升趨勢(shì)，說(shuō)明以上指標(biāo)對(duì)河北省土地生態(tài)安全水平的提升有重要的貢獻(xiàn)。而人均耕地面積、農(nóng)藥施用量和工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率在2005年后呈現(xiàn)下降勢(shì)頭，成為制約河北省土地生態(tài)安全水平提升的因素。（3）物元模型能夠揭示單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分異信息，表明物元分析方法適用于土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)。結(jié)論：物元分析法將土地生態(tài)安全物元、土地生態(tài)安全特征和特征量值作為物元，結(jié)合本區(qū)域?qū)嶋H狀況、專(zhuān)家意見(jiàn)得到模型的經(jīng)典域、節(jié)域、權(quán)重、關(guān)聯(lián)度，從而建立起土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的物元評(píng)判模型，不僅克服了評(píng)價(jià)過(guò)程中人為因素的影響，而且對(duì)參評(píng)因子進(jìn)行量化處理，提高了土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)的精度。依據(jù)研究成果，建議下一階段政府環(huán)保工作的重點(diǎn)為：一方面是不斷提高人民的生活水平，增加農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)的工作面積，加大治理滑坡、泥石流受災(zāi)地區(qū)的力度，降低萬(wàn)元GDP能耗，鞏固已取得的成果；另一方面在于控制人口增長(zhǎng)、大力保護(hù)耕地、不斷提高科技水平和增加投入，以提高工業(yè)廢水達(dá)標(biāo)率，并引導(dǎo)農(nóng)民合理施用農(nóng)藥。

來(lái)源出版物：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(3)：316-322

入選年份：2015

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冬小麥耗水預(yù)測(cè)

陳博，歐陽(yáng)竹

摘要：目的：基于大田實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力，探索建立利用較少氣象資料、反映作物生物特性、計(jì)算簡(jiǎn)便、精度可靠的冬小麥耗水量預(yù)測(cè)模型。方法：根據(jù)中國(guó)科學(xué)院禹城農(nóng)業(yè)試驗(yàn)站2003—2006年冬小麥季的氣象資料和大型稱(chēng)重式蒸滲儀觀測(cè)資料，把實(shí)測(cè)作物系數(shù)作為作物因子指標(biāo)，建立以日最高溫度、日凈輻射、實(shí)測(cè)表層60 cm土壤含水率、日序數(shù)和作物系數(shù)為輸入因子，蒸滲儀實(shí)測(cè)蒸散量為輸出因子的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為5-9-1，網(wǎng)絡(luò)中間層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用S型正切函數(shù)Tansig，輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)采用線性函數(shù)Purelin，訓(xùn)練函數(shù)為基于Bayes算法的Trainbr。以2003—2004和2006年數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練樣本建立模型，以2005年數(shù)據(jù)作為模型檢驗(yàn)樣本，對(duì)模型性能和效果進(jìn)行驗(yàn)證。模型預(yù)測(cè)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括相對(duì)誤差的絕對(duì)值K、預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的均方根誤差RMSE和Nash-Sutcliffe效率指數(shù)E。結(jié)果：冬小麥耗水量預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練值和目標(biāo)值的均方根誤差RMSE為1.01 mm，Nash-Sutcliffe效率指數(shù)E為0.830，訓(xùn)練值和目標(biāo)值的復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.8303，模擬結(jié)果較好。模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的均方根誤差RMSE為0.88 mm，Nash-Sutcliffe效率指數(shù)E為0.865，預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9265，模型預(yù)測(cè)效果良好。模型預(yù)測(cè)值平均相對(duì)誤差為13.1%，相對(duì)誤差絕對(duì)值K小于20.0%的檢驗(yàn)樣本數(shù)所占比例為81.8%，最大相對(duì)誤差為28.3%，最小相對(duì)誤差為0.6%，精度高于過(guò)去禹城地區(qū)建立的SPAC模型模擬精度。模型對(duì)冬小麥耗水量較高時(shí)段的模擬和預(yù)測(cè)誤差較大，主要是由于冬小麥低耗水量數(shù)據(jù)占比大，造成樣本數(shù)據(jù)分布不均勻，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果不穩(wěn)定。對(duì)模型的5個(gè)輸入因子進(jìn)行主成分分析表明，影響冬小麥日耗水量大小的最主要因子是代表作物生長(zhǎng)發(fā)育狀況的日序數(shù)n和表層60 cm土壤含水率W。結(jié)論：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冬小麥耗水預(yù)測(cè)模型對(duì)禹城地區(qū)冬小麥耗水特性模擬可靠，預(yù)測(cè)精度較高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用Trainbr訓(xùn)練函數(shù)，有效提高了模型的泛化能力，增強(qiáng)了模型預(yù)測(cè)性能。

來(lái)源出版物：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(4)：81-86

入選年份：2015

基于3S技術(shù)聯(lián)合的農(nóng)田墑情遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

李楠，劉成良，李彥明，等

摘要：目的：農(nóng)田墑情信息是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)施肥、精確灌溉的重要科學(xué)依據(jù)。目前國(guó)內(nèi)墑情監(jiān)測(cè)在大尺度上依賴(lài)于遙感技術(shù)，難以實(shí)現(xiàn)墑情信息的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)；小范圍內(nèi)主要依靠人工定點(diǎn)測(cè)量，無(wú)法實(shí)現(xiàn)墑情數(shù)據(jù)的自動(dòng)傳輸；現(xiàn)有基于網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)的墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還存在功能簡(jiǎn)單，信息采集自動(dòng)化程度不高，信息共享和決策支持層次較低等問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確地采集墑情信息，研究開(kāi)發(fā)了基于3S（GPS/GIS/GPRS）技術(shù)聯(lián)合的農(nóng)田墑情遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。方法：系統(tǒng)總體由3層網(wǎng)絡(luò)組成：底層為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，中層為GSM/GPRS/GPS網(wǎng)絡(luò)，上層為Internet網(wǎng)絡(luò)。底層和中層通過(guò)設(shè)置網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)連接，中層和上層則利用公共電信網(wǎng)關(guān)連接，系統(tǒng)通過(guò)農(nóng)田信息監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和遠(yuǎn)程服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，在小范圍內(nèi)由傳感器節(jié)點(diǎn)基于ZigBee通訊協(xié)議組成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，在大尺度上通過(guò)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)集成GPS網(wǎng)絡(luò)，利用GSM/GPRS網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與Internet的信息交互，完成了墑情數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、無(wú)線傳輸和準(zhǔn)確定位。系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了太陽(yáng)能自供電的長(zhǎng)壽命無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，開(kāi)發(fā)了服務(wù)器端農(nóng)田墑情信息管理系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)了Web方式下的參數(shù)遠(yuǎn)程設(shè)置和信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，完成了墑情信息系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)（GIS）、氣象信息系統(tǒng)以及決策支持系統(tǒng)等多系統(tǒng)的整合。結(jié)果：開(kāi)發(fā)了基于3S技術(shù)聯(lián)合的農(nóng)田墑情遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)已在河南省新鄉(xiāng)封丘縣試運(yùn)行，共設(shè)8個(gè)測(cè)站，每個(gè)測(cè)站布置4個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，可采集的墑情信息參數(shù)包括：土壤水勢(shì)、土壤含水率、氣溫、相對(duì)濕度和地下水位。數(shù)據(jù)采樣間隔設(shè)定為30 min。采集數(shù)據(jù)可經(jīng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)傳送至遠(yuǎn)程服務(wù)器端。安裝在服務(wù)器端的管理軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、顯示、統(tǒng)計(jì)分析、查詢和打印等功能。該系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：（1）采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和GPRS網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸方式，只在網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)集成GPRS模塊，既實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸，又解決了因?qū)PRS模塊部署在眾多墑情監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)引起的成本過(guò)高問(wèn)題。（2）由兩級(jí)能量存儲(chǔ)器組成的太陽(yáng)能自供電模塊有效地延長(zhǎng)了監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的使用壽命。（3）通過(guò)與服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)的交互，實(shí)現(xiàn)了Web方式下客戶端對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置功能。（4）集成GIS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了具有空間屬性的墑情數(shù)據(jù)的可視化管理。結(jié)論：該研究采用的技術(shù)原理具有高度的通用性，完全可以應(yīng)用于其他相關(guān)領(lǐng)域的信息監(jiān)測(cè)過(guò)程。盡管系統(tǒng)在諸如傳感器節(jié)點(diǎn)通訊的可靠性、各節(jié)點(diǎn)能源供應(yīng)的穩(wěn)定性等方面還需完善，但該系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)了多種通訊技術(shù)在農(nóng)田信息監(jiān)測(cè)中的綜合應(yīng)用。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，孤立的土壤墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已不能滿足要求，加強(qiáng)多系統(tǒng)之間的集成研究，發(fā)揮多系統(tǒng)綜合優(yōu)勢(shì)，才能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策提供準(zhǔn)確的科學(xué)依據(jù)，在這方面還需要進(jìn)行進(jìn)一步研究。

來(lái)源出版物：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2010, 26(4)：169-174

入選年份：2015

“痕量灌溉”理論支撐與技術(shù)特點(diǎn)的質(zhì)疑

張國(guó)祥，趙愛(ài)琴

摘要：目的：近年來(lái)，有文獻(xiàn)提出“痕量灌溉”的概念，即：微灌系統(tǒng)無(wú)需提供動(dòng)力或在1～2 m水壓下，基于毛細(xì)管原理和膜過(guò)濾技術(shù)，由微灌纖維束、土壤及作物根系形成毛細(xì)管系統(tǒng)，根據(jù)作物需水狀況，通過(guò)毛細(xì)管系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了依據(jù)作物需水多少的“自適應(yīng)”灌溉，并解決了灌水器堵塞問(wèn)題。該文基于現(xiàn)有理論、試驗(yàn)資料及微灌實(shí)踐，針對(duì)文獻(xiàn)中“痕量灌溉”的原理，分析其合理性，討論這種技術(shù)是否有合理的理論支撐，是否能達(dá)到其所述效果。方法：對(duì)痕量灌溉自適應(yīng)灌溉的控水和防堵原理進(jìn)行深入理論分析，采用已發(fā)表試驗(yàn)資料進(jìn)行佐證。結(jié)果：研究發(fā)現(xiàn)：（1）根據(jù)毛細(xì)管現(xiàn)象的基本特征、痕灌灌水器及小流量點(diǎn)水源的實(shí)際，毛細(xì)管力不可能成為灌溉系統(tǒng)的基礎(chǔ)力。原因如下：痕灌灌水器的纖維束長(zhǎng)度僅約5 mm，根據(jù)毛細(xì)管現(xiàn)象的基本特征，其毛細(xì)管力最大為管內(nèi)5 mm高水柱的質(zhì)量，與已有研究中痕灌水壓1～2 m相比，僅占0.25%～0.5%，與微灌管進(jìn)口水頭為5、7.5和10 m相比，更是微不足道。（2）痕量灌溉能實(shí)現(xiàn)與作物需水相匹配的“自適應(yīng)灌溉”，缺乏依據(jù)。痕量灌溉自適應(yīng)指灌水器出水口的毛細(xì)管束結(jié)構(gòu)，通過(guò)毛細(xì)管現(xiàn)象，實(shí)現(xiàn)其出水量與作物需水量相匹配。由于毛細(xì)管力不可能是其基礎(chǔ)力，因而，靠它實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)灌溉也毫無(wú)根據(jù)；已有試驗(yàn)資料表明作物耗水強(qiáng)度與灌水流量變化不一致，有的產(chǎn)量低于滴灌，不支持痕量灌溉實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)灌溉。（3）濾膜及纖維束滴頭流道可以長(zhǎng)久不堵塞的結(jié)論，顯得過(guò)于草率。（1）對(duì)痕量灌溉ISO短周期堵塞測(cè)試程度的試驗(yàn)結(jié)果的解讀有誤，該標(biāo)準(zhǔn)不是用來(lái)評(píng)價(jià)灌水器抗堵性能的依據(jù)。而且其結(jié)果表明，隨試驗(yàn)階段進(jìn)展，控水頭流量漸增，這可能說(shuō)明纖維束間流道出現(xiàn)了堵塞點(diǎn)，堵塞點(diǎn)上游水壓大幅增大，堵塞點(diǎn)周?chē)w維在水壓力推動(dòng)下滑出灌水器，從而增大了過(guò)流面積，這種局部堵塞陸續(xù)發(fā)生，致使出現(xiàn)流量漸增結(jié)果。（2）膜過(guò)濾條件下，濾膜孔徑越小，對(duì)化學(xué)堵塞越敏感，被攔截的物理雜質(zhì)也越多，攔截雜質(zhì)中的黏粒會(huì)降低濾膜上游沉積物的透水性。在冬天停灌時(shí)，可能產(chǎn)生溶質(zhì)析出，為膜上游面沉積物固結(jié)提供了條件。痕灌系統(tǒng)需要在地下長(zhǎng)期工作，隨時(shí)間推移，發(fā)生膜堵塞幾率會(huì)越來(lái)越大，堵塞風(fēng)險(xiǎn)較大。（3）痕灌纖維束間隙是最小的，一旦管內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)壓，會(huì)發(fā)生負(fù)壓吸泥現(xiàn)象。黏粒會(huì)隨水吸入纖維束間流道，并在停灌期間失水，堵塞流道。結(jié)論：根據(jù)國(guó)際微灌界的共同認(rèn)知，流量不大于12 L/h的灌水器統(tǒng)稱(chēng)為滴頭，痕量灌溉應(yīng)歸屬于地下滴灌，只是用了膜過(guò)濾和纖維束結(jié)構(gòu)的滴頭。痕量灌溉作為新提出來(lái)的灌水技術(shù)，其理論和技術(shù)本身存在諸多問(wèn)題，目前最需要的是補(bǔ)做技術(shù)原理的小面積試驗(yàn)驗(yàn)證。

來(lái)源出版物：農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2015, 31(6)：1-7

入選年份：2015