基于GIS的山西省农业灌溉信息管理平台研究与应用

(山西省水利水电科学研究院，山西 太原 030002)

灌溉是农业生产不可或缺的基础条件，灌溉现代化是农业现代化的重要组成部分。随着农业现代化的快速发展，对灌溉精细化、数字化、信息化的要求也越来越高，精细灌溉(Precision Irrigation)已经逐渐成为国内外农业科学研究的热点[1]。精细灌溉是指采用数字化、网络化的实时监控手段，对农作物生长情况以及环境指标变化进行智能监控，运用计算机、物联网和4S(地理信息系统GIS、遥感RS、全球定位系统GPS、数字摄影测量DPS)等技术手段，对农作物、土壤墒情和环境指标等进行实时监测和预报，再结合当地基础地理空间数据，配合适当的灌溉设施对农作物进行科学化、精细化的灌溉，实现农作物的高产、优产和水资源的优化配置及高效利用[2-4]。

在水资源分布不均的北方地区，灌溉在农业生产过程中发挥着基础支撑作用，灌溉信息数据的获得、存储、提取和分析是灌区良性发展和粮食安全生产的基本保障[5]。山西地处我国北方内陆，受太行山脉、中条山脉和吕梁山脉的环绕阻隔，是典型大陆性季风气候，降雨量年内分布不均，干旱少雨，农业所受自然灾害主要为旱灾，民间有所谓“十年九旱”的说法，灌溉在山西农业发展中的重要地位和基础支撑作用较其他地区更为突出。根据《2018年山西省水利统计年鉴》，山西省农田有效灌溉面积2169.62万亩，农田实灌面积2079.33万亩，灌溉面积分散，灌溉工程类型、灌溉方式、灌溉水源、作物类型等差异较大。多年来，山西省农田灌溉工程类别、灌溉方式、水源情况、作物种类等数据主要依靠人工记录管理，信息化投入缺乏，业务规范化、流程化程度较低，已经不能满足现代化农业灌溉对准确性、时效性及数据整合分析的需求。

根据山西省农业灌溉的需要，从山西省灌溉信息数据现状出发，以山西省基础地理空间数据(电子地图数据、影像数据等)、农业灌溉基础资料数据(灌溉面积、灌溉水源、灌溉方式、土壤类型、主要作物灌溉制度等)及现状农业灌溉相关设施为基础，进行山西省农业灌溉信息数据管理平台研究，实现对农业灌溉信息的数字化管理，更好地辅助管理部门和相关从业者对农田水利信息进行管理、分析与共享，为农业灌溉的管理部门提供决策辅助。

1 研究内容与方法

1.1 系统开发与设计

农业灌溉信息数据库建设是实现农业灌溉信息管理的核心，是实现精细灌溉信息监控系统开发的关键。灌溉信息数据繁杂琐碎，灌区管理涉及灌区规划、气候条件、作物种类、水源情况、管理条件、现状设施等综合因素[6]。平台需构建地理信息数据库，集成历史信息数据和专题数据，实现信息的显示、查询、分析、共享等功能，并将地理信息与灌溉属性数据通过图形图表的形式直观表现出来，实现数据数字化、可视化管理。考虑到管理人员水平不一和现状灌溉设施及监测水平的差异，数据库主要结合现有历史数据和部分预测数据对灌区需水量进行预测，为管理部门提供一定的决策辅助。同时，平台搭建过程中，预留多个接口，以满足今后与农田退水口管理、田间实时监测系统、农业物联网及气象预报、海绵城市管理、河长制平台、雨洪管理等平台的对接工作。山西省农业灌溉信息管理平台框架见图1。

图1 山西省农业灌溉信息管理平台框架

1.2 数据库设计

数据库分为空间数据库和属性数据库。空间数据即GIS数据，属性数据包括预测模型、决策模型等。设计数据库的过程是以安全性和可扩充性为原则，将空间数据提取并转制，再通过属性数据进行运算，最终在数据库中部署出来的过程[7-9]。

空间数据以ArcSDE作为数据通路在关系数据库管理系统(RDBMS)中储存并管理，再通过ArcIMS服务器软件构建WebGIS客户端，使平台能够提供GIS数据和服务。通过平台建设可将信息管理系统与WebGIS进行扩展和交互整合。空间数据由管理部门负责发布和更新，属性数据则由登录用户负责维护和修改。这样，设计数据库既保证了已发布数据的稳定性，又可以灵活方便地通过用户进行修正和维护，极大地提高了数据库的稳定性和运行效率。

系统数据库包括地理信息数据库、历史信息数据库和专题数据库3部分。本系统的地理信息数据库包括山西省行政区划图、道路交通图和水系分布图。各图中的地理信息要素都按类进行了图层分层，通过图层控制可分层显示不同内容，方便查看。全省行政信息数据见表1。

表1 全省行政信息

历史信息数据库包括山西省农业灌溉信息历史数据，主要为农业气候特征分布信息、灌溉工程现状信息、历年重点县项目县农田水利项目建设情况信息、历年农业灌溉面积信息、用水量信息、用水有效利用系数信息、主要年份农业生产基本情况、作物种植结构分布信息等。

专题数据库包括山西省土壤类型分布数据库、灌溉制度数据库、历年区域降雨量数据库等。其中，灌溉制度数据库为本系统的特色数据库。灌溉制度分为充分供水灌溉制度和经济灌溉制度。其内容包括各地、市、区的水文年型、作物生育期降水量、有效降水量、作物耗水量、灌溉定额、灌水次数、灌溉日期等数据。平台结合山西省水利水电科学研究院编制的《山西省主要农作物需水量与灌溉制度试验总结》及《山西农业节水理论与作物高效用水模式》，制定并集成了山西省常见的小麦、玉米两种粮食作物，黄豆、黍子、红小豆、夏大豆4种杂粮作物，油葵、马铃薯、西瓜、棉花、花生、黄花6种经济作物，番茄、黄瓜、尖椒、辣椒、青椒、南瓜、茄子、西葫芦8种蔬菜，共20种作物的灌溉制度。

2 平台功能实现

系统主要包含四大功能模块：信息检索、数据分析、灌溉决策和系统管理。打开浏览器输入平台地址进入“山西省农业灌溉信息管理平台”，通过用户名和密码进行登录，通过系统主界面菜单选择相应功能，操作界面。界面中的系统工具栏，包括信息检索功能中的空间查询和条件查询，数据分析中的测量分析、统计分析和网格叠加，需水量预测功能，系统管理中的用户管理、数据管理和系统工具，以及打印、添加数据、数据快捷导出。

2.1 信息检索

该模块是根据决策部门和管理人员的需求，查询平台已集成数据，包括空间查询、条件查询。空间查询可通过单击界面中的地图要素查询对应属性数据。条件查询是单击进入数据查询界面，根据输入的查询条件，查询对应属性数据。

2.2 数据分析

该模块的主要功能为测量分析和统计分析等。测量分析可在地图界面进行距离、面积和坐标的测量。统计分析主要是对农业灌溉信息根据不同级别、不同类型、分布状况等进行统计分析及汇总，可根据输入的参数和条件进行数据统计，统计结果通过图表和图形等形式展现。

2.3 灌溉预测

灌溉预测是决策部门和管理人员在制定灌溉规划的过程中，通过调用数据库中的信息、方法和模型，模拟灌区灌溉过程，通过数据分析向决策部门和管理人员推荐可行的灌溉方案和指标，为灌区高效管理及水资源优化配置提供决策辅助。

本平台按照统筹分析、综合考虑的原则，从现状设施和现状管理水平入手，通过对历史数据进行分析，采用基于灌溉制度的灌区用水量预测模型对灌区灌溉用水量进行预测。模型主要公式如下。

a.综合灌溉净定额计算：

式中：m为综合灌溉净定额,m3/亩；ai为作物种植比例；mi为作物灌溉定额,m3/亩。

b.灌溉用水量计算：

式中：W灌为灌溉用水量，m3；m为综合灌溉净定额，m3/亩；F为灌溉面积，亩；η综为灌溉水有效利用系数。

2.4 系统管理

系统管理模块包括用户管理、数据管理和系统工具。用户管理模块可完成用户账号信息的维护和管理。根据服务对象的不同，可将用户分为普通用户、水利管理人员、高级管理人员和系统管理员4种级别。数据管理模块主要是对数据库进行编辑、更新、备份等操作，并且可以批量导入或导出数据。系统工具模块包括对系统生成的专题图、表格等结果进行导出、打印等输出操作，以及帮助用户操作的系统帮助手册。

3 系统应用实例

基于前述平台数据构建和模型开发，建立了基于GIS的山西省农业灌溉信息管理平台，可以对山西省各灌区用水需求进行预测，本文选择申村灌区作为应用实例进行说明。

申村灌区位于山西省东南部，覆盖5个乡(镇)45个行政村，设计灌溉面积2.7万亩，有效灌溉面积达2.0万亩，其中蔬菜1.0万亩，采用地下水灌溉，其余采用水库水灌溉。灌区多年平均蒸发量为1686mm；平均年气温8.6℃，极端最高气温37.0℃，极端最低气温-27.0℃；多年平均年降水量608.6mm；灌区内主要作物为小麦和谷子等。

由于曾对申村灌区2013年灌溉水源及水量情况进行了相关调研，数据较为可靠，故本次选取灌区2013年水库水源灌溉农田为例，对其灌溉需水量进行快速预测比对。2013年申村灌区灌溉水利用系数为0.52，主要种植作物、种植面积和种植比例不变，选取充分灌溉的灌溉定额，输入系统，得到不同年型水库水作为水源灌溉的灌溉用水量，对应结果见表2。

表2 2013年申村灌区灌溉用水量

根据申村灌区实测降水量系列(1962—2013年),将本系统平台预测出的2013年申村灌区灌溉用水量与2013年实际值进行对比，预测值与实际值的差异不显著，预测结果可信度较高，可以为管理部门制定灌溉方案提供有效的参考。

4 结 论

山西省农业灌溉信息管理平台采用WebGIS管理山西省多年灌溉信息历史数据，实现了灌溉信息的统一管理、整合、交换和共享，提高了灌区信息化水平和管理效率，实现了数据可视化管理和数据共享，可为农田水利行业提供信息化、网络化的地理信息服务。

通过结合山西省当地农业灌溉现状，综合考虑现有监测设施不足和管理人员水平不一的现状，利用成果优势制定了20种主要作物在山西省不同片区的灌溉制度，采用基于灌溉制度的灌区用水量预测模型，实现了利用历史数据对灌区需水量进行准确预测，可为管理部门进行灌区管理及水资源配置提供决策辅助。采用历史数据进行预测，与实施监测数据预测模型相比，虽有一定的局限性，但对于山西省实施监测水平不足的地区，具有很高的现实意义。同时，平台预留多个接口，以满足今后与田间监测系统、农业物联网、气象预测平台、雨洪管理平台等相关平台的对接及平台功能的扩展。