方程關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)牧學院,西藏 林芝 860000;2.吉林省農(nóng)業(yè)科學院,吉林 長春 130033;3.中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,吉林 長春 131012;)
我國是農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展至關重要。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)驗推測灌溉水量,導致灌溉精度提高緩慢。隨著我國對農(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)自動化設備也在逐步完善,如給傳統(tǒng)灌溉設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)和計算機技術(shù)一種自動化灌溉系統(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的研究內(nèi)容,當今主流的智能灌溉系統(tǒng)主要利用傳感設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,進一步提高了水資源的利用效率,達到增加農(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)之間的差別進行分析和對比。同時分析對比不同智能灌溉技術(shù)之間的優(yōu)勢及劣勢,最后對智能灌溉系統(tǒng)如何更好地契合農(nóng)戶使用提出展望。
一些發(fā)達國家在20世紀初就開始了對灌溉設備自動化控制的研究,從過去主要由人工完成的機械控制,到現(xiàn)在以計算機設備為主的智能灌溉系統(tǒng),關鍵技術(shù)已經(jīng)相當成熟,研究領域也處在世界先進水平。目前國外頂級智能灌溉技術(shù)已經(jīng)在農(nóng)業(yè)灌溉中實現(xiàn)了系統(tǒng)信息化、精準化、多能化的目標[2]。雖然我國起步較晚,但隨著國內(nèi)對于農(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,對農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)智能化的研究也在逐步加深,但與世界先進水平相比,仍有很大的努力空間。
發(fā)達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)合并實踐于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),其中控制自動化、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)都處于世界先進水平。20世紀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)過多次試驗對比得出,系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準確性與傳感器的精準度等因素密切相關的結(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]針對系統(tǒng)網(wǎng)絡傳輸?shù)哪芎男枨髥栴},選擇利用太陽能、風能等新型能源作為電力支撐,解決了系統(tǒng)電能供應短缺的問題。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,通過電腦終端實時監(jiān)控作物及生長環(huán)境的動態(tài)變化。K Srinivasa Raju[6]針對遺傳算法在灌溉預測上的作用進行了研究,經(jīng)過多次計算推導,證實了該算法在灌溉預測方面的有效性,并得到了最優(yōu)水量預測及當前作物的灌溉模型。Xiuqing Wang等[7]通過對傳感器收集到的數(shù)據(jù)信號分析、模擬、利用多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行計算預測,設計出了新型控制算法,并在對灌溉水量的控制預測方面取得了不錯的效果??傮w來說,國外在灌溉系統(tǒng)的智能化方面已經(jīng)發(fā)展到了相當完善的地步。
近年來,國內(nèi)才逐步開展對智能灌溉系統(tǒng)研發(fā),隨著國家對農(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)設計方面也取得了不錯的進展。崔天時等[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,對田間傳感器搜集的各項環(huán)境參數(shù)進行數(shù)據(jù)分析,最終得出所需灌水量,使得整個系統(tǒng)更加高效、精準。
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)實現(xiàn)智能灌溉系統(tǒng)遠程控制的發(fā)明也在逐步完善。關林芳等[9]研發(fā)了在手機端控制的智能灌溉系統(tǒng),采用手機4G網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,能對農(nóng)田各項環(huán)境參數(shù)進行實時監(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,提高了灌溉設備的工作效率,也減少了農(nóng)戶的人力成本。
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)境各項參數(shù),有線傳感器由于布線等操作繁瑣復雜,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)進行研究,張增林等[10]采用Citect組態(tài)軟件,無線傳感網(wǎng)絡和GPRS模塊設計,設計了一套農(nóng)田遠程數(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,可實時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,實現(xiàn)了灌溉的在線自動監(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、部署簡單、通信節(jié)點布置靈活等優(yōu)勢,能適用于作物生長環(huán)境較為復雜的場所。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,數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定,通過智能決策單元依據(jù)實時作物信息和數(shù)據(jù)庫計算出灌溉量和灌溉時間,遠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,在藍莓試驗田和玉米試驗田試驗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、遠距離無線傳輸?shù)燃夹g(shù)等設計了一款基于LoRa的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng),通過對田間搜集數(shù)據(jù)進行分析處理,結(jié)合算法分析,預測出灌溉水量,實現(xiàn)了作物灌溉水量的精準控制。
神經(jīng)網(wǎng)絡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,在模式識別、自動控制、預測估計等領域已經(jīng)有了完整的知識體系,解決了很多過去難以解決的世紀問題,表現(xiàn)出了良好的智能特性。隨著智能灌溉預測算法的發(fā)展,將神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)運用于灌溉預測的例子也層出不窮。孫博瑞等[13]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡算法,設計了一種在智能灌溉系統(tǒng),利用灰色關聯(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聯(lián)度系數(shù)等關鍵數(shù)據(jù),構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,實現(xiàn)灌溉水量預測。實驗的平均絕對誤差為3.02%,預測精度較高,提升了水資源的利用效率。由此可見,神經(jīng)網(wǎng)絡算法對智能灌溉系統(tǒng)灌溉水量預測的精度提升巨大,發(fā)展前景光明。
智能灌溉系統(tǒng)主要通過將田間各種收集數(shù)據(jù)與本地數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行分析對比,作出灌溉控制決策,模糊控制理論較符合當前灌溉決策的判斷機理。系統(tǒng)以田間作物的長期生長參數(shù)為基礎數(shù)據(jù),采用模糊性控制規(guī)則構(gòu)建灌溉模型,計算預測水量,通過計算機等智能化控制灌溉。近年來國內(nèi)對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]基于天氣預測裝置,設計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)值及天氣預測數(shù)據(jù),采用模糊規(guī)則推理法預測灌溉水量,完成智能灌溉控制,提高水資源利用率,有較好的實用性。
專家系統(tǒng)是將不同專家在某一領域的處理經(jīng)驗整理存儲到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中,通過指導計算機進行練習、判斷,實現(xiàn)專家級的智能決策,幫助普通用戶解決當前問題[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)設計了基于網(wǎng)絡與農(nóng)村物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蘋果精準管理專家管理系統(tǒng),系統(tǒng)通過傳感設備完成對生長環(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,通過當前搜集數(shù)據(jù)計算蘋果的未來需水量,并設計了果園日志、病蟲害查詢等模塊,實現(xiàn)對果園的精準管理。
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,浪費了大量的人力物力,工藝技術(shù)也存在問題,導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]設計了基于物聯(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,實時監(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。實驗結(jié)果證明系統(tǒng)的運行良好,水量預測精準度提高,作物生長率提升。
智能灌溉系統(tǒng)雖然使用便捷,自動化程度高,但后期管理及維護等成本較高且前期投資巨大,軟件硬件價格昂貴,遠遠超出普通農(nóng)戶的預算,想要進行大面積推廣使用,需要降低生產(chǎn)成本,盡量購置物美價廉的設備來降低實用成本,同時也要當?shù)卣炔块T出臺相關政策幫助扶持。
目前大部分的智能灌溉系統(tǒng)功能相對簡單,灌溉預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)水量預測的準確性。
系統(tǒng)中負責采集數(shù)據(jù)的傳感器埋于地下,隨著時間的增長,土壤的溫度、鹽分等因素會影響傳感器的精度,導致其數(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)的準確傳輸,導致系統(tǒng)控制、決策執(zhí)行的準確性、可靠性降低。
智能灌溉系統(tǒng)由于有復雜的數(shù)據(jù)處理及算法預測導致其有較強的專業(yè)性,對普通用戶并不友好,若能將智能灌溉系統(tǒng)化繁為簡,將預測算法、數(shù)據(jù)處理等復雜功能封裝到數(shù)據(jù)存儲庫,使用戶只需通過手機等移動端簡單直觀地根據(jù)關鍵數(shù)據(jù)控制系統(tǒng)決策,減少用戶操作的復雜度,將對系統(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,實現(xiàn)灌溉設施智能化、自動化是我國農(nóng)田灌溉未來發(fā)展的重點內(nèi)容。如何綜合全面地考量作物環(huán)境各項參數(shù)指標,更加全面地分析作物生長狀態(tài),運用算法、模型等智能思想,實現(xiàn)灌溉系統(tǒng)的精準化、科學化,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)為精準調(diào)控型,在提高系統(tǒng)精準度的同時降低能源消耗,如利用太陽能、風能等新能源實現(xiàn)系統(tǒng)正常運作,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。隨著科技的進步,智能環(huán)保、高效精準、低耗節(jié)能的標準現(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,為我國建設美好生態(tài)文明的農(nóng)業(yè)強國提供重要支撐。