墒情监测站基座埋设对土壤水分分布的影响

为确定传感器埋设的合理位置,借助Hydrus-2D软件,对长、宽、高均为50 cm,顶面埋设在地面以下50 cm的基座,结合中国科学院南皮生态农业试验站冬小麦抽穗期的情况,建立了土壤水分运动模型,分别模拟了在有无基座的条件下各时期的土壤体积含水率,并计算了不同条件下因埋设基座而产生的偏差。结果表明,离基座越近,影响越明显。基座的埋设使得其周边土壤雨后的含水率偏大,灌前的含水率偏小。雨后的偏差主要表现在70 cm深度以下的土层,灌前的偏差主要表现在80 cm深度以内的土层。因此,在水平方向与基座的距离不小于70 cm的剖面上埋设传感器,含水率偏差的绝对值均控制在0.02以内,基座对含水率测量的影响可以忽略。     

基质培水分传感器埋设位置对温室番茄生长特性的影响

为研究实时控制灌溉系统的基质培水分传感器埋设位置对温室番茄生长特性的影响,以番茄圣尼斯红果7846为试验材料,采用随机区组试验设计,即将水分传感器距滴头水平距离(5、10、15 cm)和距滴头垂直距离(10、15 cm)结合后埋设,分析了不同处理对番茄的生长指标、光合指标、品质、产量、干物质及灌溉指标的影响。结果表明,T3处理(距滴头水平距离10 cm,距滴头垂直距离10 cm)生长指标较好,根系发达,根冠比最大,净光合速率较高,蒸腾速率较小,干物质积累最多,果实VC量显著高于其他处理。T4处理(距滴头水平距离10 cm,距滴头垂直距离15 cm)净光合速率和光能转化率均最高,糖酸比较高,但是,T4处理水分生产效率显著低于T3处理。综合分析,基质培水分传感器距滴头水平距离10 cm,距滴头垂直距离10 cm埋设较合理。     

蔬菜大棚墒情传感器垂向埋设位置研究

针对当前国内外墒情传感器分层布置的习惯及降低传感器埋设量的愿望,研究了蔬菜大棚墒情传感器在垂向上的代表性问题。以江苏省宿迁市宿城区番茄大棚为例,利用Hydrus-1D模型分别模拟番茄苗期、开花坐果期和盛果采摘期灌水之后15 d内的根系层内含水率分布变化的情况。根据模拟结果,将40 cm的主要根系层平均分为10个土层,通过对灌水后各个土层含水率与根系层平均含水率进行显著性检验,进一步将无显著性差异土层内各测点的含水率与根系层平均含水率进行比较。结果表明,10~16 cm深度区域的土壤含水率基本能够代表根系层的平均含水率。因此,蔬菜大棚内单个墒情传感器应当埋设在10~16 cm的深度范围。     

土壤理化特性对土壤剖面水分传感器性能的影响

针对土壤理化特性变异影响土壤剖面多点水分传感器测量误差的问题,面向土壤剖面水分测量,设计了一种高频电容式水分传感器,通过试验分析了土壤温度、电导率、容重等土壤理化特性变异对传感器输出电压的影响,采用统计回归处理方法,建立了基于温度影响下的土壤水分修正模型,并对传感器的性能进行了检验.试验结果表明:在5 ～45℃范围内,传感器输出电压随土壤温度升高而线性递增;电导率大于2 mS/cm时,传感器输出电压随电导率增大而逐渐减小;容重增加使得传感器输出电压呈减小趋势;在常温下此水分传感器测量值与传统干燥法测量值对比,两者决定系数R2=0.967 9,最大测量绝对误差4.70％,均方根误差为0.025 24.     

尿素对土壤水分传感器测量精度的影响

土壤水分的精准测量对节水灌溉、墒情监测、水肥一体化等领域具有重要意义,土壤氮含量会影响水分传感器的测量。为了消除这种影响,设计了不同尿素质量对不同水分含量土壤样本的监测实验,采用高灵敏度水分传感器并对尿素干扰下的输出电压进行监测,通过称重法监测土壤样本的含水率,使用LCR电桥测试仪监测土壤样本的电容和电阻。为了研究氮含量影响水分测量的机理,根据实验数据建立了三元三次多项式、BP神经网络、深度学习3种预测模型,并对预测结果进行误差分析。结果表明,相同土壤含水率条件下,尿素质量与土壤水分传感器输出值呈周期性的振荡关系。3种预测模型的平均绝对误差分别为0.77%、0.64%、0.75%,BP神经网络模型有98%误差集中在0~2%区间,误差峰值仅为2.07%,确立BP神经网络模型为最佳抗尿素干扰水分预测模型。     

基于土壤含水率垂向变化规律的水分传感器布设

对苜蓿地进行了土壤含水率连续采集试验.通过相关性分析,发现不同深度处的土壤含水率序列具有较高的线性相关性,层间距离越近相关性越高.用R型谱系聚类法,对8个土壤深度处的土壤含水率数据进行了聚类分类,给出了具体的分类方法.通过分析发现,分为3类时,在10、20和50cm处埋设土壤水分传感器.就能较好地监测0～100 cm的土壤水分状况.     

质地和根系深度对水分探头埋设的仿真模拟

利用Hydrus-1D模型模拟不同植物根系深度和不同土壤质地条件下的土壤水分动态与平衡,研究了根系分布深度和质地对控制灌溉土壤水分探头埋设深度的影响,并利用试验进行了验证. 土壤质地和植物根系分布深度对探头埋设深度有显著影响,砂壤土和壤土分别采用高频低灌量和低频率高灌量的方法.浅根系植物（10 cm）在砂壤土条件下探头埋设5 cm深度最佳,但是根系深度增大到30 cm,探头应该埋设到20 cm深度.对壤土而言,利用位于根系1/2至1/3处的探头控制灌溉. 太浅的埋设深度会导致灌溉频率增大,太深的埋设可能造成植物缺水.黏土条件下,结果较为复杂,探头的埋设深度需要田间试验研究. 研究结果表明：针对具体植物,因其需水规律和生理特征的不同,根据植物需水规律来调整探头的控制范围达到高效节水目的.     

基于XGBoost的土壤含水量传感器温度补偿模型研究

土壤含水量传感器数值测定的准确性是其应用于精准灌溉实现农业节水的前提,然而土壤温度的变化对土壤含水量传感器数值采集的偏差具有显著影响.研究的目的在于分析不同土壤温度对土壤含水量传感器测定影响,进一步提出基于XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的土壤含水量传感器温度补偿模型,并验证和对比其预测精度.研究中分别配制土壤含水量为10％、15％、20％、25％、35％的12组梯度湿土土样基准,记录传感器在各土样中0～45℃温度变化过程的读数,并将数据集划分后用于模型训练和测试.结果表明:同一土样基准中土壤含水量传感器读数随着土壤温度的升高而增加,各土样基准类别传感器读数最大值与最小值的变幅为[3.6％,7.9％],平均读数变幅为6.25％;所提出的XGBoost土壤含水量温度校正模型能够实现对传感器土壤含水量温度影响的补偿,对测试集的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)分别为0.013％、0.825％、1.165％和0.973.此外,与其他基于树和常用的机器学习模型对比结果显示研究提出的XGBoost温度校正模型具有最佳预测精度.     

基于NB-IoT的土壤墒情实时监测系统

为了解决传统通信方式存在的耗电大、费用高等问题以及实时准确监测土壤墒情,设计了一种基于NB-IoT的土壤墒情实时监测系统。将电容式土壤水分传感器采集的数据以规定格式通过BC28通信模块上传至监控中心,实现土壤墒情数据的远程传输、显示、查询,该系统在一定程度上提高了土壤墒情监测的工作效率,具有较好的推广前景和经济效益。     

基于阻抗的土壤墒情检测传感器模型

介绍了一种基于阻抗模型设计的土壤墒情传感器,根据土壤的含水率会影响到其介电系数的基本原理,设计了传感器的模型。在理论推导的基础上,又通过仿真试验来验证其准确性,最终得到一种效果明显、数据准确、价格低廉的传感器。通过仿真试验检测,其误差可以控制在±1.4%以内。     

农田土壤剖面水分探头布设及数据处理技术研究

通过分析定点埋设的SWR-2型土壤水分传感器采集的土壤水分数据,分析了农田土壤水分信息的时空变化规律及不同深度土层含水率间的相关关系。结果表明,冬小麦和夏玉米生长条件下农田土壤剖面适宜埋设的探头数目为1～4个,并提出了相应的水分探头布设方案及数据处理技术。     

干旱区不同冬灌定额对土壤水盐分布的影响研究

为了研究开孔河流域棉田不同定额冬灌对土壤水分及盐分的影响,缓解地区春季农业用水压力,探究棉田只冬灌的灌水模式是否能够满足棉花出苗阶段生理需水要求,通过大田试验,对比分析了各处理(1 200、1 800、2 400、3 000、3 600、4 200 m3/hm2)灌前与灌后不同时期0~100 cm土层水分、盐分的变化情况。结果表明,小定额灌水条件下耕作层水分易蒸发,保水效果不显著,返盐现象严重,脱盐作用较弱。经比较分析,冬灌定额为3 600 m3/hm2时,具有显著的保墒压盐的作用,可为返春后的棉花播种及出苗提供较好的水盐条件,可起到减少春灌定额或免除春灌的作用。     

泥沙级配对浑水灌溉下土壤水分增长过程的影响分析

通过在测坑中开展灌溉条件下2种含沙量4种泥沙级配组合下的浑水灌溉入渗试验,发现泥沙级配对土壤水分增长过程的影响显著:泥沙级配越细,相同灌溉入渗历时的累积入渗量和土壤含水量的增加量越小,与清水灌溉试验结果的差异性越大。同一含沙量浑水灌溉,泥沙级配越细,不同深度土壤含水量始变历时和增长拐点历时更长;同一泥沙级配浑水灌溉,含沙量越大,不同深度土壤含水量始变历时和增长拐点历时更长。相同入渗历时,浑水灌溉下的累积入渗量和土壤含水量变化量均较清水灌溉的小,土壤水分增长较清水缓慢;由于浑水中泥沙的阻渗和减渗作用,同一含沙量条件下,泥沙级配越细,灌水后相同入渗历时的土壤含水量变化量和累积入渗量越小;同一泥沙级配浑水,含沙量越大,灌水后相同入渗历时的土壤含水量变化量和累积入渗量越小。     

管式土壤水分传感器的性能测试

为了测量同一位置不同深度剖面的土壤水分,设计了一种基于驻波原理(SWR)的管式土壤剖面水分传感器,详细介绍了土壤水分传感器的工作原理和传感器的组成结构,并对传感器技术特性进行了深入的试验研究。在实验室用称重拌土法制作系列标准土柱,将传感器的测量值与称量计算的标准值进行比较,试验结果表明,SWR原理的管式土壤水分传感器在表层10cm以下测量时具有较高的测量精度,误差极限小于±2%(cm3/cm3);具有很好的重复性,重复性误差小于1%(cm3/cm3);验证了传感器测量的体积范围在围绕探头的直径150mm的圆柱体内。     

土壤脱水过程中结构与含水率间的定量关系

基于9种土壤脱水过程中土壤密度和含水率的跟踪实测数据,揭示了脱水过程中地表土壤密度随时间的变化过程,分析了土壤结构与含水率之间的定量关系。结果表明,土壤脱水过程中,土壤密度与含水率之间存在着较密切的二次函数相关关系;当含水率在某值以上时,土壤密度随含水率降低逐渐增大,而在此含水率值以下时,土壤密度随含水率降低而减小,但减小的幅度要小于增大的幅度,即灌水和脱水过程的综合作用结果是使土壤密度增大。     

蔬菜地土壤含水量对旋耕效果影响的试验研究

南方大田蔬菜种植生产周期短,一年四季不同品种蔬菜轮作4～6次,每次种植前均需对蔬菜地土壤进行耕作、起垄.由于蔬菜的浅根特性,以及将旋耕与起垄结合的作业方式效量高的特点,旋耕起垄机具是蔬菜地整地普遍使用的机具.为此,以日本洋马ER125G 旋耕起垄机为样本,在广东番禺农机中心试验研究旋耕起垄作业效果与土壤特性的关系.研究表明,旋耕起垄机的作业效果与土壤含水量密切相关.通过试验,确定了该旋耕起垄机在试验土壤能顺利工作的极限含水量,为其应用提供了依据.     

土壤墒情传感器布点算法研究

针对现代智能农业中存在的土壤墒情传感器布点的问题,提出了一种基于Delaunay三角剖分的传感器布点方法。该方法采用Delaunay三角剖分将区域三角网格化,考虑不同网格区域土壤的墒情和变异系数,对于变化剧烈的区域采用三角网格局部加密的方法,从而实现全方位的布点监测。使用MATLAB,对整个布点的过程进行了仿真,并通过实验验证了算法的可行性和可靠性。     

干旱区灌排条件下田间土壤盐分动

根据干旱地区实测的田间土壤含盐量、地下水埋深和矿化度以及灌溉量，分析了土壤盐分的时间动态变化及空间分布特征，确定了土壤盐分与地下水矿化度的线性正相关关系，建立了土壤盐分与地下水埋深和矿化度的统计模型。