水分亏缺程度对变量灌溉水分传感器埋设位置预判的影响

基于土壤黏粒含量遴选可代表平均土壤含水率的点位,是确定变量灌溉系统土壤水分传感器网络埋设位置的重要方法。为了评估水分亏缺程度对传感器埋设位置的影响,该研究通过在不同土壤可利用水量管理区内设置不同的水分亏缺灌溉处理,基于土壤含水率时间稳定性原理,分析了水分亏缺程度和土壤性质对冬小麦主要根系层内土壤含水率空间分布结构相似性和直接代表平均土壤含水率点位的影响。结果表明,受土壤性质和水分亏缺程度的影响,在土壤砂粒含量随土层深度增加而增大的1区,土壤含水率空间分布结构相似性仅在2016年的雨养处理达到了显著水平(P0.05),而在土壤剖面质地均匀的2区,2016年的雨养和高、中、低水分亏缺处理和2017年的中、低水分亏缺处理均达到了显著水平(P0.05)。在冬小麦主要根系层内,不同土壤性质管理区直接代表平均土壤含水率点位占总测点数的比例基本相等。受水分亏缺程度的影响,1区直接代表平均土壤含水率的测点比例随水分亏缺程度减小而增加,2区则呈先减小后略有增加趋势。除2016年高水分亏缺处理外,0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6 m土层代表平均土壤含水率点位的黏粒含量与该土层平均黏粒含量之间均存在显著的线性关系(P0.05),2 a拟合系数变化范围为0.66~1.03,且2017年拟合系数随土壤水分亏缺程度增加呈增大趋势。因此,在砂壤土地块变量灌溉管理区内,基于管理区平均土壤黏粒含量进行土壤水分传感器埋设位置遴选时,需根据拟采用的水分亏缺管理模式对拟合系数进行修正。     

滴灌均匀性对土壤水分传感器埋设位置的影响

合理选择土壤水分传感器埋设位置以减少监测点密度和成本,是基于无线传感器网络制定灌溉处方图亟待解决的一个关键问题。该研究基于土壤含水率时间稳定性原理,将直接代表平均土壤含水率的点位用于土壤水分传感器布设位置点的选取,在水平方向分布均匀,垂直剖面土壤颗粒组成变异程度随土层深度增加的粉壤土田块内分析了低、中、高灌水均匀系数(分别为0.6、0.8和0.97)对春玉米主要根系层土壤含水率空间分布均匀性和时间稳定性的影响。结果表明,春玉米生育期内,随灌水均匀系数降低,土壤含水率空间分布均匀度降低,但低、中、高灌水均匀系数处理的土壤含水率均匀系数均大于0.81;低、中、高灌水均匀系数处理的平均Spearman秩相关系数均达到了显著水平(P0.05),但土壤含水率空间分布结构相似性随灌水均匀度的增加而减小;对高灌水均匀系数处理,0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8 m土层直接代表平均土壤含水率的测点比例分别为83%、78%、53%和86%。随灌水均匀系数降低,各土层直接代表平均土壤含水率的测点数量减少,说明土壤水分传感器随机布设引起的测量误差将随滴灌灌水均匀度的减小而增大。     

电介质型水分传感器测定栽培基质含水率的标定模型

土壤与基质的理化特性相差较大,土壤水分传感器测定基质含水率时有较大误差,不能直接用于基质含水率测定。为实现栽培基质水分快速检测,在不同配比的基质中采用电介质型EC-5土壤水分传感器进行了适应性测试。试验研究了温度、体积质量和电导率对传感器输出值的影响,采用多项式和线性回归处理方法,建立了基于温度、体积质量影响下的基质含水率标定模型。试验表明,经标定后,EC-5电介质型土壤水分传感器的测定含水率与实际含水率之间有较好的线性关系（R2＞0.9791）,且最大误差小于13%,因此,EC-5电介质型土壤水分传感器经标定后可作为基质的快速检测设备。     

EC-5和5TE土壤水分传感器的多因素性能测试与校正

摘要：含水率、电导率及表层温度等土壤墒情信息是进行农牧业精确灌溉作业的基础。无线传感器网络是目前广泛采用的监测土壤墒情的有效方法,其对传感器有着低成本、低功耗和可靠性的要求。针对网络整体需求,本文在对比不同土壤水分传感器后选定并测试了土壤水分传感器EC-5和5TE的工作性能。结果表明：EC-5和5TE的电工作特性均受温度、电导率和pH影响。5TE受电导率的影响要比受温度或pH的影响大,应用校正模型,三者相关决定系数R2依次可达0.918、0.971和0.906;EC-5具有与5TE一样的温度稳定性,但其受电导率或pH的影响效果与5TE的相反,校正模型相关决定系数R2分别为0.977、0.944和0.978。此外,虽然5TE自带的电导率测定的可靠性很高,但其温度测定漂移较大,线性校正后相关决定系数R2为0.993。总的来说,5TE和EC-5已能满足无线传感器网络监测土壤墒情信息的需求,但有必要根据本试验结果提供的对温度、电导率和pH的校正模型对其进行补偿校正。     

玉米水分管理动态知识模型的设计与实现

农田水分管理与模型构建一直是农业生产的一个热点和难点问题。运用知识模型的构建原理，将系统分析方法和数学建模技术应用于玉米水分管理专家知识表达体系中，根据土壤水分平衡原理，分阶段定量灌溉与玉米和环境影响因子之间的关系，建立了具有系统性和适用性的玉米水分管理动态知识模型，可用于设计不同地区不同降雨年型玉米生育期所需的灌溉定额和灌水定额。利用北京昌平、山东泰安、辽宁沈阳3个不同地区的常年气象资料和玉米品种农大108的品种特征资料对不同生态点常年气候条件下玉米水分管理模型进行了检验；利用北京昌平区不同降雨年型气象     

沼液滴灌系统灌水器堵塞模型构建及系统参数优化

在沼液滴灌工程实际生产应用中,为有效预防灌水器发生堵塞,提高沼液滴灌系统运行的可靠性,该文以实际沼气工程发酵剩余的沼液为试验样本,从满足作物生长需求、合理调控系统运行模式的角度出发,以沼液滴灌系统水肥配比、灌水压力、滴头流量为影响因素,以灌水器的平均相对流量和首次发生堵塞的时间为试验指标进行试验研究,建立了沼液滴灌系统灌水器堵塞预测模型。试验采用响应曲面法,利用Design-Expert8.0.6软件回归分析法和响应面分析法,建立了3个因素对沼液滴灌系统灌水器堵塞影响的数学模型,对所建立的数学模型进行了试验性验证。试验分析结果表明:水肥配比、灌水压力和滴头流量对沼液滴灌系统灌水器平均相对流量和首次发生堵塞时间的影响都是显著的,且影响主次顺序均为:滴头流量>水肥配比>灌水压力。在较大的水肥配比和滴头流量条件下,平均相对流量最大,首次发生堵塞时间最长;当灌水压力取适当的中间值时,灌水器抗堵塞性能较好。响应曲面法优化后获得的最佳综合堵塞模型指标为:水肥配比为3:1,灌水压力为0.14 MPa,滴头流量为12 L/h,在该条件下,平均相对流量为0.83,堵塞时间为55 h。经试验验证,实测值与模型理论值的平均相对误差小于4%,表明模型预测效果良好,能够较为准确地预测灌水器堵塞风险和首次发生堵塞的时间。     

考虑水分迁移及相变对温度场影响的渠道冻胀模型

冬季渠基冻土中水分迁移及相变产生的巨大潜热对温度场影响显著,由此,该文建立了考虑水分迁移与相变潜热的渠基土体冻胀模型。模型将冻土视为低温膨胀性材料,将相变潜热作为材料的等效热容加入热传导方程中;根据Clapeyron方程和达西定律建立饱和冻土冻结锋面处水分迁移表达式,并以迁移水相变潜热作为热传导方程热源项;采用COMSOL对模型算例求解,与不考虑相变和水分迁移的模型比较发现：相变作用对渠道温度场和变形场影响较大,考虑相变后,冻深推进缓慢,且冻深减小,衬砌板变形整体减小,较不考虑相变的模拟结果更接近实际情况,验证了本模型的合理性,为寒区工程冻胀设计提供参考。     

滴灌轮灌分组优化模型与算法

传统的轮灌组划分计算方式效率较低且难以获得较好方案.该研究首次采用智能算法来求解轮灌组划分问题,依据《微灌工程技术标准》及轮灌组划分原则,提出了基于流量均衡的数学模型及其约束条件.通过分析支管空间分布,确定了滴灌问题的邻域特征,在半径阈值范围内给出了最大限度查找关键路径的邻域搜索策略和不可行解修复算法,并采用传统遗传算...     

大面积水稻田无线传感器网络组网设计与优化

为解决大面积水稻田无线传感器网络能量消耗过快和丢包率严重等问题,该文提出了不同天线模式下的3种组网方案:配备全向天线的分环多跳网络、配备定向天线的多跳网络和配备混合天线的分簇多跳网络。第一组网络,处于不同环中配备全向天线节点采用多跳传输模式将数据包传输到基站;第二组网络,各级配备定向天线节点采用多跳传输模式将数据包传输至第一级节点;最后一组网络,借助于双簇头分簇思想,主簇头接受副簇头汇聚于成员节点的数据包与基站多跳通信。首先,介绍了3种网络拓扑结构间的差异;然后,从网络能耗角度,理论上分别计算了3组网络的能量消耗;仿真试验表明,混合天线分簇多跳组网方案相比定向天线多跳方案数据包个数提升了近10倍;相比全向天线分环多跳方案网络稳定周期延长了24.3%,网络寿命延长了28.2%;最后,采用无线通信模块nRF905射频芯片和TDJ-0825BKM1定向天线进行了水稻田组网试验,结果表明混合天线分簇多跳网络相比全向天线分环多跳网络丢包率降低了8.11%,平均存活时间效率提高了8.66%。该研究可为大面积水稻田无线传感器网络组网方案的设计提供参考。     

北疆膜下滴灌棉花产量及水分生产率对灌水量响应的模拟

膜下滴灌技术是一种节水高产的灌溉技术,在新疆棉花种植中得到了广泛的应用。灌溉是影响新疆棉花产量的重要因素。为研究棉花产量和水分生产率对灌水量的响应,该文首先采用2010年和2011年新疆棉花膜下滴灌田间试验数据验证二维土壤水与作物生长耦合模型模拟棉花产量和耗水量可靠性。结果表明,二维土壤水与作物生长耦合模型能够可靠地模拟土壤含水率、叶面积指数、地上部分干物质量、籽棉产量和耗水量。土壤含水率模拟值与实测值的标准均方根误差(normalized root mean square error,n RMSE)为4.6%~23.4%,一致性指数为0.677~0.974;叶面积指数和地上部分干物质量n RMSE分别为6.3%~15.7%和7.2%~14.1%;籽棉产量和耗水量的模拟值与实测值之间相对误差分别仅为1.1%~6.7%和0.3%~9.2%。利用率定和验证后的模型参数进一步模拟10种灌水量情景下的棉花籽棉产量和水分生产率,结果表明籽棉产量随着灌水量的增加而增加,二者呈抛物线关系,而水分生产率则随着灌水量的增加而减小。综合考虑产量和水分生产率,北疆地区膜下滴灌棉花优化灌水量为280~307 mm。该研究可为北疆地区棉花灌水实践提供科学依据。     

土壤墒情实时监测与精准灌溉系统的设计

为了及时、准确地给作物提供适宜的土壤水分条件,该研究利用拥有自主知识产权的土壤水分传感器、数据采集控制模块、数据传输模块、管道流量计等硬件以及自己编制的土壤墒情监测与精准灌溉控制软件,以灌溉小区为管理单元,布置土壤水分传感器与灌溉设备,实现了自动获取土壤含水量信息,根据作物不同生育期的适宜土壤水分上下限确定自动或手动启动、关闭灌溉系统;通过固定式喷灌、滴灌和渗灌方式,将水直接输送到作物根部,满足作物各生育期对水的需求,从而达到节约用水,提高产量,改善作物品质的功效。运行结果表明,该系统运行稳定、可扩展性强、低成本维护,其相对偏差与传统方法相比不到5%,是有效和适用的工具。     

地下滴灌毛管水头偏差率特性及与土壤水分均匀度的关系

毛管水头偏差率是确定毛管长度的主要技术指标。以正在运行的新疆棉田地下滴灌系统为试验对象,选取代表性毛管,实测正常灌溉过程中毛管首尾压力、流量和沿程土壤水分,研究地下滴灌毛管水头偏差率特性及其与土壤水分均匀度的关系。结果表明:在毛管设计工作水头为10 m条件下,测试毛管水头偏差率在0.58%~12.80%之间。同一管网中,不同毛管的水头偏差率各不相同且具有波动性,但同一支管位置处树状毛管与环状毛管之间的相对趋势稳定;在毛管设计工作水头为10 m条件下,支管入口压力对毛管水头偏差率的影响不显著(P0.05);毛管水头偏差率和毛管埋深层土壤水分均匀系数之间有强的负相关关系(P0.001),建立了水头偏差率和土壤水分均匀度之间的数学模型,经验证,85%毛管的绝对误差小于5%。研究可以为地下滴灌毛管长度设计与毛管工作状况评价提供参考。     

土壤水分剖面测量系统设计与应用性能检验

针对农田环境下观测不同作物根区土壤水分变化的实际需要,研制了一种可快速获取0～200 cm深度范围内土壤剖面含水率的传感器及其测量系统。其中水分传感器工作原理为基于电容边缘场效应测量电极周围介质的介电常数,与土壤接触采用PVC套筒式结构,深度测量为霍尔磁敏传感器阵列,测量系统数据处理平台为PDA。对于测量方法的理论研究,该文给出了传感器工作原理的解析分析,进一步提出了传感器应用性能检验的试验方法。结果表明,该传感器性能指标达到实际应用需求,具备应用推广价值。     

基于Sentinel多源数据的农田地表土壤水分反演模型构建与验证

土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该文基于Sentinel-1和Sentinel-2多源遥感数据,利用Oh模型、支持向量回归(support vector regression,SVR)和广义神经网络(generalized regression neural Network,GRNN)模型对土壤水分进行定量反演,以减小植被影响,提高反演精度。结果表明:通过水云模型去除植被影响后的Oh模型反演精度有所提高。加入不同植被指数的SVR和GRNN模型的反演效果总体优于Oh模型,基于SVR模型的多特征参数组合(双极化雷达后向散射系数、海拔高度、局部入射角、修改型土壤调整植被指数)反演效果最优,其测试集相关系数和均方根误差分别达到了0.903和0.015 cm~3/cm~3,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。     

基于无线传感器网络的农田信息采集节点设计与试验(简报)

研究基于ZigBee协议的无线传感器网络技术,结合嵌入式处理器开发了无线传感器网络节点和汇聚节点。网络节点规则分布在被监测区域,负责采集土壤水分信息,并自组成网,将信息发送给汇聚节点,实现对信息的动态显示和大容量存储;节点天线分别在0.5、1.0、1.5和2.0 m 4个高度下,对小麦苗期、拔节期和抽穗期3个典型的生长时期进行试验,得出无线电信号在小麦不同生长时期,最佳天线高度下的有效传输距离,为无线传感器网络在农业中的应用提供技术支持。     

垄沟集雨系统Laio土壤水分动态随机模型参数敏感性分析及优化

水文模型参数的敏感性分析、优化和验证对提高模型计算精度和效率具有重要意义。为探讨Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型)各参数在垄沟集雨系统的敏感性,同时,确定参数优化和模型验证的最佳方案,本文结合多因素敏感性分析法以及改进单纯形法(ISM)、粒子群优化算法(PSO)和混合粒子群优化算法(HPSO),利用中国气象局定西干旱气象与生态环境试验基地2012—2013年垄沟集雨燕麦生长季降雨、径流和土壤水分等实测数据,对垄沟集雨系统Laio模型的13个参数进行敏感性分析、优化和验证。结果表明,平均降水量α和凋萎系数s_w对土壤水分概率密度函数p(s)最敏感,p(s)对参数α的敏感性在低土壤含水率下更明显,对参数s_w的敏感性在高土壤含水率下更明显;3种算法(ISM、PSO和HPSO)的优化参数值均能对垄沟集雨系统土壤水分概率密度函数进行较好模拟,峰值(CPV)、峰值位置(PP)和95%置信区间(CI95%)实测值与模拟值的相对误差均小于10%,CM指数均大于0.5;同时,HPSO算法优化参数的模拟效果和收敛速度均显著优于PSO算法和ISM算法,能较显著克服ISM算法和PSO算法存在的缺陷。HPSO算法可作为垄沟集雨系统土壤水分动态随机模型参数优化的待选方案。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。