基于模糊逻辑系统的灌溉时间的决策算法

针对智能灌溉决策供应系统,提出基于模糊逻辑系统的灌溉时间的决策算法(Fuzzy Logic-based decision algorithm for irrigation time,FI-DAIT)。智能灌溉决策供应系统的目的就是通过无线传感网络中的节点,感测农业参数,包括土壤温度和土壤湿度。再依据当前土壤湿度和上次观察时刻的土壤湿度,计算土壤湿度下降率。然后,将土壤温度和土壤湿度下降率作为模糊逻辑系统的输入,而模糊逻辑系统的输出就为灌溉时间。实验结果表明,FIDAIT算法能够准确地计算灌溉时间。     

作物灌水量随机模拟研究

针对降雨、蒸发蒸腾量的随机性,在制定作物灌溉计划时,将降雨、蒸发蒸腾量进行随机化处理,采用基于时间序列的随机水文学方法对降雨和蒸发过程进行了模拟,将随机模拟出的降水、蒸发蒸腾结果代入水量平衡方程,从而确定灌溉时间和灌水量。经过和实测序列进行对比,模拟值和实际值拟合较好,最大误差仅为4.74%,可为科学制定作物灌溉计划提供参考。     

河南省主粮作物需水量变化趋势与成因分析

河南省是我国粮食主产区,研究河南省主粮作物的灌溉需水变化规律可为水分高效管理和节水增粮提供实践参考。基于河南省18个气象站点1958—2013年逐日气象观测资料,根据FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量及冬小麦和夏玉米各生育期需水量,利用时间序列分析法和Arc GIS普通克里金插值法研究需水量时空变化特征,采用通径分析法研究作物需水量的变化成因。结果表明:河南省近56 a来年均参考作物蒸发蒸腾量为807.0 mm/a,日均蒸发蒸腾量为2.2 mm/d,呈波动减少趋势,其中西北和东南地区参考作物蒸发蒸腾量最大,豫西地区的参考作物蒸发蒸腾量跨度较大。冬小麦和夏玉米的净灌溉需水量分别为350~525 mm和243~368 mm,灌溉需求指数随经度和纬度的增加而增大,冬小麦生长对灌溉的依赖程度高于夏玉米。影响河南省主粮作物需水量的气象因子主要为气温、水汽压、日照、最高气温和风速。     

甘肃北部棉花灌溉保证率分析

甘肃地区水资源短缺,合理利用农业水资源对地区发展非常重要。根据甘肃瓜州1983-2012年30年的气象资料,计算出瓜州地区棉花作物的参考作物蒸发蒸腾量以及作物的实际蒸发蒸腾量,进而计算甘肃瓜州棉花作物多年灌溉需水量。通过调节灌水次数来调节灌溉供水量,以得出不同供水条件下的灌溉设计保证率,根据不同灌水次数对作物经济效益的影响,得到最大效益时的灌水量和灌溉设计保证率。分析结果表明,灌溉设计保证率在53%时经济效益最高,从而确定甘肃瓜州地区的最优灌水量为440mm,达到既保证效益又能做到节水灌溉的目的。     

基于Hargreaves的四川地区参考作物蒸发蒸腾量研究

参考作物蒸发蒸腾量是影响作物需水量的关键因素,对农业生产、灌溉指导等具有重要意义。利用四川省内11个国家级地面气象站点1991-2010年逐日气象观测数据,探讨基于Hargreaves的四川省蒸发蒸腾量估算方法。以Penman-Moanteith公式为标准对Hargreaves公式计算结果进行拟合,获取线性修正参数,并对修正后的Hargreaves公式进行验证,分析修正前后相对误差,运用Arc GIS探讨参考作物蒸发蒸腾量及修正参数的四川省内空间分布规律。结果表明利用线性拟合获得的修正参数可有效减小相对误差,四川省内蒸发蒸腾量自西向东在空间上呈现递减趋势。修正后的Hargreaves公式可反映参考作物蒸发蒸腾量实际状况,为作物需水量、农业水资源利用及农田灌溉提供理论指导。     

基于CROPWAT的泾惠渠灌区玉米和棉花灌溉需水量时空分布研究

基于泾惠渠灌区30a的气象资料,采用CROPWAT模型分析了泾惠渠灌区作物蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,并运用SPSS软件,计算了灌区作物需水量与气象因子的相关系数。分析表明:玉米蒸发蒸腾量平均值为524.33mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬到8月下旬;棉花蒸发蒸腾量平均值为869.13mm,峰值出现时间与玉米一致;灌区玉米在抽雄-开花期灌溉需水量为130.12mm,籽粒形成-乳熟期灌溉需水量为359.32mm,9月下旬以后,灌溉需水量下降;棉花生育期需水量空间分布比较均匀,平均值为869 mm,整个灌区灌溉需水量平均值为453.6mm,棉花苗床期灌溉需水量开始增加,花铃期达到最大值,吐絮期灌溉需水量减小;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,与日照时数相关性较大。     

基于模糊控制的智能灌溉控制系统

根据灌溉系统不易建立精确数学模型的特点，设计了基于模糊控制技术的智能灌溉控制系统c系统以土壤水分误差和误差变化率为输入，以灌溉时间长度为输出，通过对输入变量的模糊化、模糊推理和模糊决策，获得了作物的灌溉时间长度。实际运行表明，该系统能根据土壤水分适时、适量灌溉，有效地实现了节水灌溉。     

河西绿洲灌区主要作物需水量及作物系数试验研究

利用Penman-Monteith公式计算了甘肃张掖绿洲主要作物各生育期参考作物蒸散量,利用农田水量平衡方程及土壤水分胁迫系数计算了作物实际蒸发蒸腾量,并计算比较了充分灌溉和非充分灌溉条件下不同生育期作物需水特征,确定了非充分灌溉条件下主要作物的作物系数。结果表明,非充分灌溉条件下,主要作物各生育期需水规律和充分灌溉具有一致变化趋势。非充分灌溉条件下,小麦、玉米、马铃薯全生育期作物系数平均值分别为0.81、0.7和0.73。在全生育期当中,随生育期的延续,主要作物叶面蒸腾比例逐渐增大,棵间蒸发逐渐减少。     

基于CatBoost的温室日参考作物蒸发蒸腾量估算模型研究

参考作物蒸发蒸腾量(Reference Evapotranspiration,ET₀)是估算作物需水量、制定灌溉制度、提高用水效率,实现农业节水的重要参数。针对传统Penman-Monteith(P-M)公式计算作物蒸发蒸腾量需要参数多,计算复杂等问题,提出了一种基于支持分类特征的梯度提升决策树(CatBoost)算法估算温室日参考作物蒸发蒸腾量。以温室修正型Penman-Monteith公式计算的ET₀作为标准值,通过Pearson’s方法对输入参数与ET₀之间的相关性进行分析,组合不同输入特征向量。当输入参数组合为3参数,即平均室内温度、平均相对湿度、累积太阳辐射时,CatBoost性能最优,测试集估算精度MAE为0.220 mm/d,RMSE为0.310 mm/d。进一步对比了6种其他机器学习模型(XGBoost、AdaBoost、随机森林、决策树、KNN、SVM)的估算精度,结果表明CatBoost模型具有最佳的估算精度和稳定性,能够较好地模拟参考作物蒸发蒸腾量。构建的日参考作物蒸发蒸腾量估算模型为水肥精准化管理、灌溉控制系统研发提供了一种新的思路。     

基于精确灌溉的气象数据采集器的设计

为了测量作物蒸发蒸腾量实现精确灌溉,必须对影响作物生长的气象因子,如温度、湿度、光照度、风速和气压等参数进行采集。大量研究表明,温度对蒸腾量的影响最为显著,湿度与光照度次之,风速与气压的影响最小[1]。针对上述情况,基于AVR单片机Atmega128、温湿度传感器SHT11、环境光传感器BH1750和SD卡设计一款气象数据采集装置,能够实时地对环境的温度、湿度和光照度进行采集、显示和存储。经试验测试,该装置具有良好的稳定性。     

泾惠渠灌区作物需水量特征及影响因素

通过CROPWAT模型分析泾惠渠灌区冬小麦和玉米蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,同时运用SPSS软件,计算灌区作物需水量与气象因子的相关系数,分析结果表明:冬小麦整个生育期蒸发蒸腾量平均值为634.04 mm,蒸发蒸腾量最高峰出现在4月中旬—5月中旬,灌区各分区蒸发蒸腾量趋势基本一致;玉米蒸发蒸腾量平均值为525.22 mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬—8月下旬,其中三原最大为535.97 mm,富平最小为514.68 mm;灌区冬小麦在播种—越冬期灌溉需水量最低,返青—拔节期需水量增加;灌区玉米在拔节—抽雄期需水量增加,灌溉平均需水量为133.04 mm;7月—8月为籽粒形成乳熟期,需水量为359.15 mm,至9月下旬,玉米灌溉需水量下降;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,气温、日照时数和相对湿度是影响作物需水量的主要因素.     

泾惠渠灌区作物需水量特征及影响因素分析

通过CROPWAT模型分析泾惠渠灌区冬小麦和玉米蒸发蒸腾量及灌溉需水量的变化,同时运用SPSS软件,计算灌区作物需水量与气象因子的相关系数,分析结果表明:冬小麦整个生育期蒸发蒸腾量平均值为634.04 mm,蒸发蒸腾量最高峰出现在4月中旬—5月中旬,灌区各分区蒸发蒸腾量趋势基本一致;玉米蒸发蒸腾量平均值为525.22 mm,蒸发蒸腾量高峰期出现在7月中旬—8月下旬,其中三原最大为535.97 mm,富平最小为514.68 mm;灌区冬小麦在播种—越冬期灌溉需水量最低,返青—拔节期需水量增加;灌区玉米在拔节—抽雄期需水量增加,灌溉平均需水量为133.04 mm;7月—8月为籽粒形成乳熟期,需水量为359.15 mm,至9月下旬,玉米灌溉需水量下降;灌区作物需水量与气温呈正相关,与降水呈负相关,与风速和相对湿度相关性较小,气温、日照时数和相对湿度是影响作物需水量的主要因素.     

参考蒸发蒸腾量测定仪器的研究与开发

分析了现有作物需水量测定方法与计算方法在我国应用于灌溉预报时的局限性。根据土壤的蒸发机制与植物的蒸腾机理,按照参考蒸发蒸腾量(ET0)的定义,利用生物膜技术,研制了1种参考蒸发蒸腾量的测定仪器。该仪器可较好地模拟土壤蒸发与植物蒸腾的自然物理过程,仪器的试验结果显示,仪器的水位变化可与ET0有着很好的线性关系,若以此计算作物需水量,能满足灌溉预报精度要求。仪器使用方便、维护简单、价格低廉,将有良好的商品化开发及广阔的市场应用前景。     

丘陵地区蓝莓园智能灌溉决策系统设计

针对丘陵地区蓝莓园灌溉过程中水资源浪费严重、劳动力严重短缺的问题,基于物联网技术,研究并设计了一套智能灌溉决策系统。系统包括信息采集模块、无线通信模块、智能决策模块和灌溉执行模块。信息采集模块通过布设的土壤水分传感器和小型气象站实时采集蓝莓园土壤墒情信息和环境信息（风速、降雨量、温度、湿度）;无线传输模块将信息采集模块采集到的数据实时发送到服务器端进行分析处理,并将智能决策模块的计算结果传送给灌溉执行模块;智能决策模块中,基于前期采集的历史数据使用彭曼公式和土壤水平衡公式建立灌溉决策模型,实现蒸腾量和灌溉量的计算以及实时监控与报警,该模型可根据实时获取的数据,确定是否需要灌溉及最优的灌溉量;灌溉执行模块根据接收到的灌溉信息及实际的灌溉速度计算灌溉时间,进行远程灌溉;以Visual Studio软件为平台,设计了系统上位机的监控界面,可实现土壤和环境参数的实时检测和存储、作物需水状况的分析管理以及实时预警和灌溉决策。试验结果表明,该智能灌溉决策系统可在无人干预的情况下,根据传感器采集的信息自行判断作物需水情况,当系统认为作物需要灌溉时自行驱动灌溉装置完成灌溉,从而实现蓝莓园的远程精确灌溉,节省了人力物力,有效提高了灌溉水的利用率。     

西北干旱地区葡萄园作物耗水规律研究

通过大田试验,分析土壤蒸发、作物蒸腾和总耗水的变化。结果表明,葡萄园土壤蒸发、作物蒸腾和总耗水平均日变化均呈"钟型"曲线;全生育期葡萄园耗水420 mm,其中土壤蒸发量193 mm,占46%,作物蒸腾量227mm,占54%;日均总耗水、土壤蒸发和作物蒸腾分别为2.32、1.08、1.24mm/d。微型蒸渗仪结合茎流计测定的耗水与涡度相关仪测定的在小时和日尺度上均比较接近,差异不足10%;灌溉和降雨使土壤蒸发加剧,作物蒸腾对灌溉的响应滞后于土壤蒸发,而对降雨无明显响应。     

基于Penman-Monteith方程的温室茶树蒸腾蒸发模型研究

作物需水量是确定灌溉用水定额的基础,其关键参数是作物的蒸腾蒸发量(腾发量)。以PenmanMonteith方程为基础,借鉴P-M温室修正式的计算方法,提出了基于常规气象数据和茶树生长发育指标的温室茶树蒸腾蒸发模型ET0(Tea)。在试验期间,选取茶园温室2016年3月10日-4月10日的气象数据,利用P-M温室修正式和温室茶树蒸腾蒸发模型ET0(Tea)对作物腾发量进行逐日统计,并用水量平衡原理验证,结果表明ET0(Tea)与实测值的变化趋势较为一致,误差相对较小,且在晴天条件下比阴天效果更好。我们提出的ET0(Tea)计算精度较高,在理论和实践上均具有较好的可行性,可作为北方温室茶树灌溉决策的重要依据。     

作物需水量模糊决策系统的设计与研究

设计了由作物蒸腾量和土壤湿度共同来确定作物需水量的模糊推理系统。该系统以作物蒸腾量和土壤水势为输入，以作物需水量为输出，通过对输入变量的模糊化、模糊推理和解模糊化，获得了在一定的作物蒸腾量和土壤水势下作物的需水量。仿真实验结果表明，该系统能快速、准确地计算出作物的需水量，因而应用到灌溉管理工程中很有实用价值。     

日光温室膜下滴灌番茄作物系数试验研究

作物系数是在没有实测需水量资料情况下,用参考作物蒸发蒸腾量来估算实际作物蒸发蒸腾量方法中重要的参数之一。根据实测气象数据计算出的参考作物蒸发蒸腾量和时域反射仪测得的番茄需水量,利用单作物系数法得到番茄作物系数Kc。通过对作物需水量和作物系数Kc的变化及影响因素进行分析,结果表明：温室膜下滴灌番茄作物需水量与温度、辐射呈正相关,而作物系数Kc与温度、辐射的线性关系不明显。对已求作物系数的可靠性进行验证,结果表明模型预测值和实测值的相对误差为8.2%,模型有效性指数达到89.3%,模型合理有效。研究成果对日光温室膜下滴灌作物需水量的计算及其灌溉制度的制定具有一定的参考价值。     

江西省双季稻蒸发蒸腾量空间分布规律及影响因素分析

蒸发蒸腾量是水利工程规划设计、水资源规划和农田灌溉用水管理的重要依据。以江西省长系列灌溉试验资料为基础,结合分析计算方法,以50%水文频率年水稻蒸发蒸腾量为代表,分析了江西省水稻蒸发蒸腾量空间分布规律及原因,采用网格无关法进行等值线图绘制。结果表明,早、晚稻全生育期蒸发蒸腾量差异较大,晚稻明显高于早稻,幅度达33.8%;早稻高海拔山区蒸发蒸腾量较低,但赣中、赣南一带蒸发蒸腾量总体较高;晚稻同样高海拔山区蒸发蒸腾量较低,但高值区分布比较分散,赣北、赣中、赣南均有部分区域;水稻蒸发蒸腾量与海拔高度及年平均降雨量呈负相关,与生育期内参考作物蒸发蒸腾量呈现正相关。     

参考作物蒸发蒸腾量的气象因子响应模型

基于江苏省南通市2000～2004年的旬气象资料,用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸发蒸腾量,研究了参考作物蒸发蒸腾量与最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、日照时数、风速和气压等气象因素间的关系,建立了参考作物蒸发蒸腾量的响应模型.结果表明,参考作物蒸发蒸腾量与"温度因子"的关系最强,其次为"湿度和日照因子","风速因子"也有一定的影响,"气压因子"影响作用则稍弱;建立的气象因子响应模型模拟精度较高,可以简化参考作物蒸发蒸腾量计算.