基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水肥一體化智能管理系統(tǒng)

姜巖　段杰　王茂勵

摘要 為實現(xiàn)蔬菜大棚數(shù)字化管理，設(shè)計了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的水肥一體化智能管理系統(tǒng)。傳感器采集蔬菜大棚土壤溫濕度、空氣溫濕度、光照條件等環(huán)境信息，然后將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器，云平臺對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，分析制定蔬菜需水量，氮、磷、鉀混合比例和施肥時間等管理計劃。經(jīng)試驗，基于數(shù)字化管理施肥，2017年植株氮、磷、鉀積累量分別增加了13.9%、6.2%、6.6%，對比人工經(jīng)驗控制和基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)字化管理施肥優(yōu)化了氮、磷、鉀肥配比，使蔬菜、水果對氮、磷、鉀養(yǎng)分吸收更充分。

關(guān)鍵詞 蔬菜大棚；水肥一體化；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；數(shù)字化管理；云平臺

中圖分類號 TP273+.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）16-0279-03

Intelligent System of Water and Fertilizer Based on Internet of Things Technology

JIANG Yan 1，2 DUAN Jie 1，2 * WANG Mao-li 1，2 ZHAO Jing-bo 1

（1 College of Automation Engineering，Qingdao University of Technology，Qingdao Shandong 266520；

2 Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Networks，Shandong Computer Science Center（National Supercomputer Center in Jinan），

Qilu University of Technology（Shandong Academy of Sciences））

Abstract To realize digital management of vegetable greenhouse environment，an intelligent water and fertilizer integration control system based on Internet of Things technology was designed.The sensors collect environmental information such as soil moisture，air temperature and humidity，and light conditions in a greenhouse，and then upload the information to the cloud server.The cloud platform collates and analyzes the data and formulates the management plan of vegetable water requirement，ratio of N、P、K and fertilizing time，and other control strategies.After experiments，based on recommended fertilization by the expert system，the nitrogen，phosphorus，and potassium accumulations of the plants in 2017 increased by 13.9%，6.2% and 6.6%，respectively.Comparisons were made on the basis of the results of artificial experience control and intelligent control based on the Internet of Things technology.By expert system recommended fertilization，the proportions of nitrogen fertilizer，phosphate fertilizer and potassium fertilizer were optimized，and the nutrient absorptions of nitrogen，phosphorus and potassium were more abundant in fruits and vegetables.

Key words vegetable greenhouse；integration of water and fertilizer；Internet of Things technology；digital management；cloud platform

隨著計算機科學(xué)、微電子技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)信息化技術(shù)的普及，以全球互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，被稱為“第三次信息技術(shù)革命”的物聯(lián)網(wǎng)正在興起。網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展給人類科學(xué)和社會經(jīng)濟帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計，20世紀(jì)80年代以來，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟貢獻(xiàn)率接近40%，物聯(lián)網(wǎng)將改造現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來適應(yīng)新的應(yīng)用環(huán)境和社會網(wǎng)絡(luò)，從而帶來巨大的市場價值，為社會經(jīng)濟發(fā)展提供了強勁動力[1-2]。

目前，我國設(shè)施農(nóng)業(yè)建設(shè)面積世界第一，但主要是以日光溫室單體大棚為主，設(shè)施配套設(shè)備簡單，高科技含量比較低，環(huán)境可控度低，抵御自然惡劣環(huán)境的能力低，高水平的現(xiàn)代化蔬菜大棚占設(shè)施農(nóng)業(yè)總面積的0.14%，現(xiàn)代化裝備技術(shù)水平、先進(jìn)的管理理念、人均管理面積、生產(chǎn)勞動效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于世界發(fā)達(dá)國家。美國、日本、荷蘭等農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)國家，通過對種苗培育、水肥管理、環(huán)境調(diào)控、土壤特性演變、產(chǎn)前產(chǎn)后處理、流通物流等各個環(huán)節(jié)的深入研究，已經(jīng)實現(xiàn)了適合各國農(nóng)業(yè)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)化、工廠化栽培體系，保證農(nóng)業(yè)向著高效、平穩(wěn)、節(jié)能的方向良性發(fā)展[3]。近年來，隨著我國社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，環(huán)境問題和食品安全問題逐漸成為社會發(fā)展進(jìn)程中突出的矛盾，研究現(xiàn)代化設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)裝備，對我國經(jīng)濟發(fā)展、優(yōu)化生態(tài)環(huán)境、減少食品安全問題具有重要意義。

傳統(tǒng)種植使用的水肥一體機具有控制施肥比例、施肥時間、肥前澆水等功能[4-5]。其優(yōu)點是可以節(jié)約用水，肥液利用率高；缺點是水肥控制和決策由個人憑經(jīng)驗操作，缺少理論依據(jù)，水肥不能被充分利用。隨著新技術(shù)的快速發(fā)展，包括無線通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)、農(nóng)業(yè)自動化和信息化進(jìn)程的不斷深入，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將農(nóng)業(yè)數(shù)字化管理技術(shù)與現(xiàn)代溫室大棚栽培工藝相融合，將智能設(shè)施、智能裝備、智能系統(tǒng)、種植需求相結(jié)合，以期提高水肥利用率、提高農(nóng)作物產(chǎn)量、減少環(huán)境污染、提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化設(shè)施科技含量[6-7]。

1 水肥一體化硬件模型

1.1 系統(tǒng)組成

水肥機的結(jié)構(gòu)如圖1所示，整個系統(tǒng)的核心裝置為混合管，混肥管中的營養(yǎng)液由進(jìn)水和文丘里管吸入的肥液組成，共有4個肥料輸入和1個混肥輸出。輸入分別為氮肥、磷肥、鉀肥、pH調(diào)解液，輸出為混合后的營養(yǎng)液，由主循環(huán)泵加壓送至田間管網(wǎng)。在混肥管側(cè)壁中安裝了2個EC、pH傳感器，采用2個傳感器可以使混肥過程形成1個閉環(huán)控制，傳感器采集的數(shù)據(jù)可以驗證肥液指標(biāo)是否達(dá)到要求。灌溉狀態(tài)下，不銹鋼離心泵一方面可以為整個灌溉區(qū)域提供必要的供水壓力，另一方面可以間接增大管路內(nèi)文丘里吸肥裝置的吸力?？刂破鞑捎梦鏖TPLC（S7-200），并嵌入模糊和分段PI控制策略。主控制器根據(jù)EC、pH傳感器檢測到的數(shù)據(jù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)云平臺管理的作物品種、作物長勢、溫室環(huán)境因子等數(shù)據(jù)，動態(tài)管理施肥方案、肥液配比、施肥時間，為蔬菜、水果的生長提供物質(zhì)基礎(chǔ)。

1.2 文丘里施肥器數(shù)學(xué)模型

施肥裝置是智能水肥一體機的核心部件，其性能對每一次施肥起到關(guān)鍵作用，因而施肥裝置需具有較好的穩(wěn)定性。目前，國內(nèi)比較普遍的施肥裝置有差壓式施肥罐、比例施肥器、文丘里施肥器、磁力施肥泵等。由于差壓式施肥器體積龐大、混肥不均勻，逐漸被其他種類的施肥器替代。文丘里施肥器因其結(jié)構(gòu)簡單、運行穩(wěn)定、成本低而應(yīng)用最為廣泛。比例施肥器利用水的壓力驅(qū)動泵內(nèi)活塞做往復(fù)運動，驅(qū)動吸肥，吸肥比例可由機械旋鈕調(diào)節(jié)，混肥精度較高，但對過濾設(shè)備要求較高且價格昂貴，大面積推廣受到限制。磁力施肥泵混肥濃度均勻但是成本較高，運行不穩(wěn)定且易發(fā)生故障。綜上分析，宜將文丘里吸肥裝置作為水肥一體機的施肥裝置。

文丘里吸肥器運行機理：當(dāng)有壓流體經(jīng)進(jìn)口段進(jìn)入文丘里吸肥器中，經(jīng)過收縮段時由于管徑變小導(dǎo)致工作流體一部分壓力轉(zhuǎn)化為動能，流體速度在喉管處達(dá)到最大，高速流體在喉管處形成真空負(fù)壓區(qū)，待負(fù)壓達(dá)到一定值后將肥液吸進(jìn)吸肥器中，混合后的流體將部分能量傳遞給肥液，進(jìn)入擴大段后由于管徑增加，一部分動能再次轉(zhuǎn)化為壓力，混合流體在出口段流速降低、壓力增加，完成吸肥工作。文丘里吸肥器主要由進(jìn)口段、收縮段、喉管、擴大段、出口段組成，其機構(gòu)如圖2所示。

文丘里吸肥器屬于精密儀器，其涉及的參數(shù)有很多，倒角、公差、材質(zhì)特性等參數(shù)同樣會影響文丘里吸肥器的設(shè)備特性，本文將不予重點闡述。文丘里吸肥器的重點參數(shù)關(guān)系如下：

tan？琢=（din-d1）/2a

tan？茁=（dout-d1）/2c

？啄1=d1/din

？啄2=b/d1

式中，？啄1為收縮比，即喉管內(nèi)徑與進(jìn)口段內(nèi)徑之比；？啄2為喉管長徑比，即喉管長度與喉管內(nèi)徑之比。

2 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)基本構(gòu)成和智能化控制系統(tǒng)設(shè)計

2.1 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)基本構(gòu)成

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以分為4層結(jié)構(gòu)：第1層為終端，主要包括信息采集終端、信息監(jiān)控終端、水肥自動化控制終端；第2層為數(shù)據(jù)傳輸層，包括網(wǎng)關(guān)與終端設(shè)備的數(shù)據(jù)交流、網(wǎng)關(guān)與云平臺的數(shù)據(jù)交換；第3層為物聯(lián)網(wǎng)云平臺數(shù)據(jù)分析處理層；第4層為用戶管理層。該系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖3所示。

2.2 物聯(lián)網(wǎng)智能化控制系統(tǒng)設(shè)計

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端采集設(shè)備主要由傳感器組成，包括土壤溫濕度傳感器、空氣溫濕度傳感器、光照傳感器等。各信息采集節(jié)點分別采集大棚內(nèi)的土壤水勢墑情及各項環(huán)境參數(shù)，這些信息通過數(shù)據(jù)傳輸層傳輸?shù)奖O(jiān)控中心，監(jiān)控中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理并發(fā)出控制命令，控制命令由控制柜管理控制器執(zhí)行，最后實現(xiàn)蔬菜大棚內(nèi)自動化灌溉與環(huán)境調(diào)控為一體的遠(yuǎn)程化、智能化控制（圖4）。

2.3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息采集端設(shè)計

目前常用的5種短距離無線通訊模塊為藍(lán)牙技術(shù)、Z-Wave技術(shù)、ZigBee技術(shù)、紅外技術(shù)、WiFi技術(shù)，分別屬于802.11 a標(biāo)準(zhǔn)、802、116標(biāo)準(zhǔn)、802.11 g標(biāo)準(zhǔn)、802.15.4、IEEE802.15.1。藍(lán)牙技術(shù)通訊距離較短，對蔬菜大棚監(jiān)測時需要的設(shè)備較多；Z-Wave技術(shù)通訊頻率過低，數(shù)據(jù)傳輸速度受到限制；紅外技術(shù)通訊距離過短；WiFi技術(shù)待機時間過短。通訊速率較快、通訊距離較長、待機時間長的ZigBee技術(shù)是短距離無線通訊模塊的首選。

ZigBee網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)方式有3種，分別為星型、簇狀形、網(wǎng)狀型（圖5）。星型組網(wǎng)方式比較簡單且管理方便，但由于溫室蔬菜大棚對無線信號有一定的屏蔽作用，因而星型網(wǎng)絡(luò)不適合應(yīng)用在溫室大棚里；而網(wǎng)狀型組網(wǎng)方式由于數(shù)據(jù)包要經(jīng)過多個節(jié)點，容易丟失數(shù)據(jù)。因此，相較之下，宜選擇簇狀型組網(wǎng)方式。

3 試驗

3.1 試驗地概況

試驗地點為淄博市張店村，供試土壤為砂質(zhì)潮土，試驗對象為草莓，土壤基本養(yǎng)分性狀見表1。

3.2 試驗設(shè)計

試驗共設(shè)計了6種不同的處理，分別為：IOT，為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)推薦氮、磷、鉀混肥比例及用量；IOT-N，為在IOT基礎(chǔ)上不施氮肥；IOT -P，為在IOT基礎(chǔ)上不施磷肥；IOT -K，為在IOT基礎(chǔ)上不施鉀肥；FP，為農(nóng)民的習(xí)慣施肥；CK，為不施任何肥料。2016年、2017年不同處理的施肥量如表2所示。

3.3 結(jié)果與分析

收獲時將種植區(qū)域以10 m2為單位進(jìn)行劃分，分區(qū)后對單位種植面積的草莓進(jìn)行稱重和營養(yǎng)分析，再結(jié)合2016年和2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，結(jié)果如表3所示?？梢钥闯?，2016年、2017年草莓分別增產(chǎn)7.00%～18.59%和4.00%～18.32%；IOT處理產(chǎn)量最高，較FP處理分別增產(chǎn)3.9%、7.3%，平均增產(chǎn)5.6%；IOT處理和 FP處理間營養(yǎng)含量和產(chǎn)量均無明顯差異?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)推薦的施肥，2016年氮、磷、鉀積累量分別增產(chǎn) 18.6%、11.9%、16.4%；2017年氮、磷、鉀積累量分別增產(chǎn)13.9%、6.2%、6.6%。由此可知，氮肥是草莓增產(chǎn)的主要因子，其次是磷肥。合理分配氮肥、磷肥的比例是關(guān)鍵。

4 結(jié)論

物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng)將蔬菜大棚的基礎(chǔ)信息、氣象資料、土壤特性資料等信息作為模型庫的輸入，經(jīng)過物聯(lián)網(wǎng)云平臺數(shù)據(jù)分析、運算后，制定出針對不同農(nóng)戶個性信息的施肥方案。試驗表明，2016年、2017年物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)推薦氮、磷、鉀混肥比例及用量較農(nóng)戶習(xí)慣施肥分別增產(chǎn)3.9%和7.3%，維生素含量增加9.3%和9.8%，基于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)推薦的施肥方案優(yōu)化了氮、磷、鉀配肥比，促進(jìn)了蔬菜、水果對氮、磷、鉀的吸收，具有增產(chǎn)增收、增加維生素含量的作用。水肥一體機的設(shè)計可為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供硬件支持，通過接收云端控制命令實現(xiàn)施肥的自動化智能化。由于云計算產(chǎn)業(yè)日益普及，使用成本越來越低，隨之帶來的信息安全問題也在業(yè)界受到越來越多的關(guān)注。因此，未來將對物聯(lián)網(wǎng)信息安全問題展開探索。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 牛寅，張侃諭.基于云模型模糊推理的精準(zhǔn)施肥機pH值調(diào)節(jié)過程控制[J].農(nóng)業(yè)機械，2016，47（7）：58-64.

[2] WANG M，TANG Y，HAO H，et al.The design of agricultural machinery autonomous navigation system based on linux-ARM[C]//Advanced Info- rmation Management，Communicates，Electronic and Automation Control Conference，2017：1279-1282.

[3] 王宜倫，蘇瑞光，劉舉，等.養(yǎng)分專家系統(tǒng)推薦施肥對潮土夏玉米產(chǎn)量及肥料效率的影響[J].作物學(xué)報，2014，40（3）：563-569.

[4] 肖令祿，王澤宇.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計[J].河南科學(xué)，2017，35（10）：1574-1581.

[5] 趙宏才，趙曉杰，張興波，等.基于專家系統(tǒng)的黃瓜園區(qū)無線智能監(jiān)控系統(tǒng)研究[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017，45（17）：215-218.

[6] 余國雄，王衛(wèi)星，謝家興，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的荔枝園信息獲取與智能灌溉專家決策系統(tǒng)[J].農(nóng)業(yè)工程，2016，32（20）：144-152.

[7] 畢建新，陳雅，鄭建明.面向科學(xué)大數(shù)據(jù)的云計算平臺構(gòu)建研究[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2013，23（10）：72-75.