农田灌溉节水物联监测技术研究与应用

郑振浩，程闯闯

(1.宁波市农村水利管理处，浙江 宁波 315000； 2.宁波弘泰水利信息科技有限公司，浙江 宁波 315000)

0 引 言

我国是一个农业大国，农业生产关系着国家的经济命脉，而水资源短缺问题是制约我国农业可持续发展的主要因素之一。传统的农田灌溉方式存在着耗水量大且灌溉利用系数低、水资源严重浪费等问题，在很大程度上加剧了我国农业水资源的供需矛盾[1]。农田灌溉水有效利用系数是各级政府部门工作的重要考核指标之一，以往的测算工作多以人工进行量水和系数计算，存在数据不准确、易被篡改、效率低下、监管难度大等缺点，缺乏准确有效的农田灌溉水有效利用系数量测手段一直是灌区主管部门和考核部门的相关工作难以开展的掣肘[2]。

随着科技的进步，先进技术在农田水利行业得到越来越广泛的应用，农业物联技术应运而生。该技术以精细动态方式管理生产生活，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然关系，近些年来已逐步在农业生产中推广应用但仍处于探索阶段。充分发挥物联感知等先进技术手段，构建农田灌溉用水物联感知系统，可大幅提高农田灌溉水有效利用系数测算工作的自动化水平和信息化管理水平，提高工作效率和准确性，对农业节水、农田灌溉水利用系数测算工作有着至关重要的作用[3-8]。

近年来，宁波市逐步推行宁波市农田灌溉水有效利用系数智能测算分析系统。本文对该系统的原理、功能进行介绍，并对应用效果进行现场实验测试分析，以期为其它地区的农田灌溉水监测系统建设提供借鉴和指导。

1 农业物联网体系构建简介

物联网最早在1999年被提出，后逐步应用于医学、安防、污水处理、电网、市政工程等领域。典型的物联网体系架构包括感知层、网络传输层以及应用层3层。但由于农业动植物具有生命特征，故而在构建3层次模型时，需要构建“感知-传输-决策-控制”为基本操作程序的闭环体系。感知层的主要功能在于实现物联网全面感知，精确收集农业传感信息、农业物品的特征属性、农业工作状态信息、农业地理位置信息等方面的信息，同时需要具备低功耗、低成本和小型化等功能；网络传输层主要通过移动通讯网络设备，将采集到的信息进行汇聚，并提供进一步的分析处理数据，如WSN、Wi-Fi、Zigbee等；应用层则是将农业行业信息和需求与物联网技术进行融合，实现农业生产的智能化、精细化管理，并最终提供相对应的行业应用服务。农业物联网体系示意见图1。

图1 农业物联网体系示意

2 灌溉水物联监测系统

2.1 总体设计框架

农业灌溉节水的物联监测要素主要包括土壤湿度、降雨量以及流量等，因此传感器选择温湿度传感器、雨量传感器和流量传感器3类。同时采用电磁阀控制和变频控制，对灌溉实行启动和停止以及流量调节控制。而Zigbee无线网络具有成本低等特点，在众多领域广泛使用，因此采用Zigbee节点负责对信息进行采集，再通过移动通讯网络传输至远程控制中心，最终进行决策和控制。灌溉水物联监测系统总体设计框架见图2。

图2 农灌水物联感知系统总体框架

2.2 农灌水计量传感器

农灌水计量传感器的选型非常重要，由于农灌水计量设备类型众多，其测流原理、适用条件、设备价格、测流精度、安装难度、维护难度不尽相同，选择合适的设备是保证整个系统的经济性、准确性、易使用的关键。常用的农灌水计量设备包括超声波明渠流量计、超声波外夹管道流量计、雷达水位计以及智能电量表等，在监测选型过程中应根据监测点位所在断面进行配置，如标准断面适宜采用雷达水位计，而不规则断面则应当采用堰槽+超声波明渠流量计，具体的各断面农灌水计量传感器选型情况见表1。

表1 农灌水计量传感器选型

2.3 灌溉主控流程

农业灌溉节水物联监测系统的主程序即根据土壤湿度与田间水深确定是否需要进入灌溉模式以及确定灌溉水量，并根据实时的流量监测以确保水资源的合理利用，系统的主控流程示意见图3。

图3 系统的主控流程示意

3 应用效果分析

根据《全国农田灌溉水有效利用系数测算分析技术指导细则(2015)》和实验灌区实际情况，实验灌区选定6块水稻典型田块(每块)，实验灌区渠首计量点为翻水站。对试验田地采取物联监测系统控制及人工测量的方法进行灌水试验，各典型田块和渠首量水方法与量水设施依据上文分析原则进行选型，见表2。田间灌溉节水物联监测系统现场装置情况见图4。

表2 试验区量水方法与量水设施选择情况

图4 试验区监测系统安装情况

在生长期某段时间t内的作物需水量可根据农田水量平衡原理推算得出[9]，即：

Wt=W0+Wr+P0+k+M-E

(1)

式中：W0为土壤计划湿润层内的初始土壤含水量；Wt为时间t时土壤计划湿润层末的土壤含水量；Wr为土壤计划湿润层深度增加而增加的水量；P0为t时间内的降雨量；k为t时间内地下水补给水量；M为t时间内灌水量；E为t时间内的作物需水量。

以水稻全寿命周期内为例，并保证充分灌溉，计算得到A区1和B区2两地农田水稻的作物需水量分别为489和507 mm，将其乘以各田块的面积，即可得到对应试验田块的理论需水量。同理，通过人工测量水深乘以面积，可得到人工测量供水量和农田灌溉节水物联监测系统分别对田间灌水量进行监测，得到实际的田间用水量，同时渠首处水量可通过抽水泵站量水(电量表)计算得到。

试验分析得到的各参数值见表3。

表3 试验应用测试数据结果

从表3中可以看到，人工测量控制供水量相较于系统控制供水量大，其主要原因在于经多次测量累积产生的误差，同时人工测量控制结果不能及时反馈给渠首处工作人员，从而导致供水量的误差，这种误差和不及时性最终导致过供现象的发生，导致水资源严重浪费。经计算，采用物联监测系统的平均供水总量较人工控制的供水量减少约30%。

灌溉水利用系数=水稻全寿命周期内农作物利用的净水量/渠首处供水总量[10]。据统计，我国目前灌溉的平均水利用系数为0.45，相较国外的0.7～0.8仍有较大差距，还有很大的节省空间。通过上述测试数据，分别得到不同试验块的农田灌溉水利用系数，见图5。从图5中可以看出，测试地区的灌溉水利用系数较全国平均水平略高，这主要是由于当地一直注重渠系等农田水利设施的建设，减少了输水过程中的水量损耗；采用人工测量的灌溉水利用系数平均值为0.525，而采用农田灌溉节水物联监测后，灌溉水平均利用系数提升至0.68。可见，基于物联网技术的农业灌溉节水物联监测在较大程度上提高农业水资源的利用率，对于农业的可持续发展具有重要作用。

图5 灌溉水利用系数对比

4 结 语

以物联网技术为基础，建立以传感器、遥测采集终端、传输网络、物联网平台等组成的农田灌溉水物联监测系统，并将其应用于实验灌区选定的6块水稻典型田块。结果表明，采取农田灌溉节水物联监测系统有利于按需供水，精确控水，较人工测量时减少灌溉供水30%，平均灌溉水利用系数从0.525提升至0.68，该技术的应用可大大提高农业水资源的利用率，可在农业生产中推广使用。