基于变量灌溉动态分区管理的冬小麦产量与节水效果

喷灌机机载式红外温度传感器系统是动态监测农田作物水分亏缺状况、构建变量灌溉(variable rate irrigation,VRI)决策支持系统的重要工具。为了评估圆形喷灌机机载式红外温度传感器系统在变量灌溉动态分区管理中的应用效果,该研究以气象参数和土壤水分传感器网络构建的均一灌溉(uniform rate irrigation, URI)决策方法为对照,评估了基于气象参数、土壤水分传感器网络和作物冠层温度的变量灌溉决策方法对华北平原冬小麦灌溉制度、土壤含水率空间分布均匀性和节水增产效果的影响。在河北省邢台市大曹庄中国水利水电科学研究院智慧灌溉技术与装备创新示范推广基地开展试验,试验区为三跨加悬臂圆形喷灌机控制灌溉面积7.07 hm^(2),2021年试验区等分为2个子区,布置URI和VRI处理,2022年试验区等分为4个子区,布置URI处理、基于等间隔法进行管理区聚类划分的VRI(T1)处理、基于“Jenks”自然断点法进行管理区聚类划分的VRI(T2)处理和基于几何间隔断点法进行管理区聚类划分的VRI(T3)处理。结果表明,在冬小麦生育期内,URI和VRI处理灌水7~10次,2 a平均灌水量分别为201和173 mm。开展VRI管理后,冬小麦主根区的土壤含水率空间分布均匀性和产量均匀性提高。2021年URI和VRI处理的冬小麦产量分别为9 470和9 574 kg/hm^(2),2022年的冬小麦产量较2021年分别降低6.7%和6.0%。变量灌溉处理的管理区聚类划分方法未对灌溉制度和产量产生显著影响。与URI处理相比,VRI处理能够减少灌溉水量,且对产量和水分利用效率无显著影响。研究结果可为基于喷灌机机载式红外温度传感器系统的变量灌溉动态分区管理方法的建立提供指导,为变量灌溉决策支持系统的开发升级提供技术支持。

变量灌溉处方图设计中无人机飞行高度和起飞时间确定

无人机热成像系统快速获取农田水分亏缺信息空间分布的特点为变量灌溉动态分区管理提供了监测平台。为了提高利用无人机热成像系统生成变量灌溉处方图的精度,该研究提出热成像系统获取的红绿蓝3色值与温度间的转化方法,分析了无人机热成像系统飞行时刻和飞行高度对冠层温度空间分布和变量灌溉处方图生成的影响。试验在河北邢台大曹庄管理区水肥一体化试验基地开展,无人机热成像系统飞行高度设置为70、90和110 m,起飞时间选择在08:00、11:00、14:00和17:00,飞行区域为三跨加悬臂圆形喷灌机控制灌溉面积的1/4。结果表明,RGB颜色值与温度间存在极显著的线性关系(P<0.01)。无人机热成像系统的起飞时间对冠层温度空间分布有较大影响,在11:00和14:00飞行时冠层温度空间分布差异最大,变量灌溉处方图内总灌水量相对较小。随着无人机热成像系统飞行高度的增加,图像分辨率降低,变量灌溉处方图内总灌水量呈增大趋势,90和110m飞行高度时的总灌水量平均比70m时分别高6.1%和12.1%。在利用无人机热成像系统获取变量灌溉处方图时,推荐冬小麦生育期内飞行时间为11:00—15:00,夏玉米为11:00—16:00。研究为保障基于无人机热成像系统的华北平原冬小麦、夏玉米变量灌溉处方图设计精度提供技术支撑。

集成GPS和GIS技术的变量灌溉控制系统(英文)

结合中国现实国情,应用先进的单片机、G IS、GPS以及变量控制技术,设计了一种经济实用、先进的变量灌溉控制系统。系统设计采用AT 89C 51单片机作为系统微处理器,Jup iter GPS OEM二次开发作为GPS接收机,IC卡作为G IS数据传递媒体,并根据矢量法提出一种简单快速的田间定位和数据查询算法。灌溉机在田间工作时,系统可从GPS OEM得到位置信息,进行地块识别和位置判断;然后根据位置信息从IC卡的G IS信息中查询土壤属性数据或处方数据,结合机械行走速度、施水幅宽等进行运算,得出某一时刻的灌水量;最后向控制器发出指令,实现变量节水灌溉。田间和实验室模拟试验结果表明,自行研制的低成本GPS OEM接收机,可获得与A g GPS132相当的定位精度,控制系统能根据处方图的不同需水量,通过电磁阀驱动电路得到变化的输出,实现自动变量施水,系统也能根据需水量进行手动灌溉。

基于变量灌溉数学模型的决策支持系统研究

依据农田内土壤含水率的差异性,有针对性地进行变量灌溉,既可节约用水又可提高经济效益。该变量灌溉决策支持系统依靠地理信息系统由不同采样点实际测量土壤含水率,利用土壤水分预报数学模型,预测田块实时的土壤含水率,通过与作物的轻旱指标、重旱指标比较可决定是否灌溉。灌溉量可以根据耗水-产量模型,通过经济效益分析来决定,进而通过决策支持系统生成冬小麦的灌溉处方图和系统聚类分析图,为变量灌溉提供指导。

平移喷灌机变量灌溉决策支持系统研究

依据农田内土壤含水量的差异性 ,有针对性地进行变量灌溉 ,既可节约用水又可提高经济效益。该变量灌溉决策支持系统由不同采样点实测量土壤含水量 ,利用土壤水分预报模型 ,可预测田块实时的土壤含水量 ,然后与作物的轻旱指标、重旱指标比较可决定是否灌溉。灌溉量可以根据耗水—产量模型 ,通过经济效益分析来决定 ,进而可生成冬小麦的灌溉处方图 ,用以指挥喷灌机的运行。系统利用GIS组件MapObjects在VC ++平台上开发 ,可以实现地块信息的查询、数据存储、管理和分析等功能。

大棚种植川贝母分区变量灌溉系统研制

名贵中药材川贝母喜湿、怕高湿特性成为人工灌溉的难点,智能化精准灌溉系统可实现川贝母按需节水灌溉。该研究开发了基于无线传感器网络的川贝母分区变量灌溉系统。在人工种植试验过程中,采用电容法和土壤水分测定仪获得了川贝母生长需水及灌溉用水数据,建立了川贝母生长含水率模型和灌溉含水率模型。为了实现川贝母分区变量灌溉,建立了灌溉模糊控制决策模型,该模糊控制器为双输入单输出结构,利用遗传算法优化模糊控制量化因子、比例因子、模糊控制规则和隶属函数,实现遗传算法优化的模糊控制对川贝母灌用水进行精确决策和川贝母分区变量灌溉。在川贝母种植大棚内应用了该分区变量灌溉技术和系统,结果表明,模糊控制决策的灌溉有一定节水效果,遗传算法优化后的模糊控制每次灌溉土壤含水率增量主要分布在5%~7%,灌溉土壤含水率增量有明显下降。特定种植密度下灌溉试验结果表明,优化后川贝母变量灌溉误差能控制在±5%附近,满足川贝母按需灌溉需求,分区变量灌溉效果明显;随川贝母种植密度增加,所需灌溉用水也增大,二者基本呈线性关系(R^(2)=0.975);川贝母分区变量灌溉节水率与种植密度比之间呈抛物线关系,优化后标准种植密度的年节水率为27.6%。该研究可为川贝母种植密度和灌溉节水提供参考和技术支持。

基于DSS的变量灌溉模型研究

依据农田内土壤含水量的差异性,有针对性地进行变量灌溉,既可节约用水又可提高经济效益.该变量灌溉决策支持系统依靠地理信息系统由不同采样点实际测量土壤含水量,利用土壤水分预报数学模型,预测田块实时的土壤含水量,通过与作物的轻旱指标、重旱指标比较可决定是否灌溉.灌溉量可以根据耗水产量模型,通过经济效益分析来决定,进而通过决策支持系统生成冬小麦的灌溉处方图和系统聚类分析图,为变量灌溉提供指导.

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(P<0.05),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(P<0.05)。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(P<0.05),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。

降水预报准确率对变量灌溉水分管理的影响

为充分利用降水,提高变量灌溉水分管理精度,将降水预报信息与变量灌溉制度结合生成变量灌溉处方图,在评估2016年和2017年不同降水等级预报准确率的基础上,研究了未来3 d降水预报信息对冬小麦和夏玉米变量灌溉制度的影响.结果表明,2 a冬小麦和夏玉米生育期内,预见期1,2,3 d的降水预报信息准确率差异不大,无雨预报准确率最高,2 a平均为83.3%,大雨和暴雨次之,为51.7%,中雨预报准确率最差,为23.0%.结合降水预报信息制定变量灌溉制度,2016年冬小麦和2017年夏玉米生育期内分别减少灌水量8 mm和16 mm.根据目前预报信息准确率,建议无雨和小雨预报时,直接按设计灌水定额灌溉;中雨预报时,可采用灌水定额的80%实施灌溉;大雨和暴雨预报时,可适当推迟灌溉.

圆形喷灌机条件下变量灌溉对苏丹草产量与品质的影响

以苏丹草为研究对象,于2019年5—8月在河北涿州中国农业大学教学实验场开展了圆形喷灌机条件下变量灌溉对苏丹草产量与品质的影响研究。依据土壤表观电导率(ECa)差异划分出3个灌溉管理小区(1区、2区、3区),并分别对其进行变量灌溉(VRI)和均匀灌溉(URI)处理。结果表明:全生长季内,URI和VRI处理之间年产量没有显著性差异(P>0.05),但VRI处理比URI处理节水13.4%,灌溉水分利用效率提高了17.5%,尤其是在第二茬雨季VRI处理的灌溉水分利用效率提升了43.8%(P<0.05);第一茬,VRI处理与URI处理苏丹草粗蛋白含量与相对饲喂价值没有显著性差异(P>0.05),但在降雨量较大的第二茬VRI处理可以显著提高苏丹草的粗蛋白含量(提高9.5%,P<0.05)和相对饲喂价值(提高3.5%,P<0.05)。

基于土壤表观电导率的变量灌溉管理分区方法

科学划分田块管理小区是实现变量灌溉的前提,确定可快速、准确表征土壤空间变异性的指标是其中的关键环节。该研究利用Veris EC 3100大地电导率勘测仪对3块试验地的土壤表观电导率(ECa)进行了调查,获取了0~30 cm(ECash)与0~90 cm(ECadp)2种不同土层深度的数据,分析了ECa空间分布特征,并测定了土壤质地颗粒组成。研究结果表明,1~3号试验地ECa平均值变化范围分别为13.20~29.25、2.34~5.79、2.69~6.86 mS/m,对应的变异系数均值为25.60%、67.64%和64.20%。ECa与砂粒含量呈线性负相关,与粉粒、黏粒含量呈正相关。相比于ECash,ECadp与砂粒、粉粒与黏粒含量具有更强的线性关系,其R2分别可达0.83、0.90和0.86,可间接表征土壤质地分布情况。因此,可基于ECadp空间分布结果划分变量灌溉小区。在综合考虑ECadp的空间变异系数、分布特征以及喷灌系统变量灌溉控制能力的基础上,对试验地进行了变量灌溉管理小区的划分。基于Java语言开发了一款变量灌溉管理分区软件,可实现基于ECa的灌溉管理小区自动划分与实时管理。该研究为变量灌溉管理小区提供了快速、可靠、简单的划分方法。

现代灌溉水肥精量调控原理与应用

过去15年间,中国水利水电科学研究院水利研究所瞄准现代灌溉农业集约化和精量化发展目标,重点围绕不同生态区域、不同尺度农田的水肥施用与多过程综合调控中存在的问题,系统开展了现代灌溉水肥精量调控研究,取得了系列化的成果:考虑土壤空间变异和层状质地对水肥分布的影响,改进了微灌系统的设计方法;在干旱区和半湿润区等不同气候区,选取小麦、玉米、棉花和蔬菜等典型作物,全面考虑水力学参数、土壤水肥动态和淋失、环境参数以及作物产量和品质等因素对微灌均匀系数的响应机制进行研究,提出了微灌均匀系数分区标准;在国内率先开展了变量灌溉理论和控制技术的研究,发展了适用于缺水地区的非充分变量灌溉理论;从系统安全、环境安全和水肥高效利用出发,揭示了再生水滴灌对系统性能和环境的影响机制,定量评价了再生水中养分的有效性;研发了低压高均匀灌水器、多功能系列喷头和智能灌溉施肥机等装置,实现了灌水施肥性能的提升;形成了区域化的喷、微灌水肥高效利用模式。上述成果为进一步提高农田水肥利用率、推动喷、微灌理论和技术进步提供了支撑。

无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展

以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。

基于指数平滑预测的高效变量喷灌方法

针对现有灌溉系统只能实现大田经验均一灌溉、缺乏决策指导的问题,基于田间Zig Bee无线网络实时采集的田间预埋水分传感器信息,提出一种基于二次平滑预测算法的变量灌溉指导数据处理方法,根据理论设定值自行调整平滑权重,使其预测数据达到最优,得到变量作业处方图;研制了基于PLC的喷灌机变量控制系统,通过模拟百分率计时器对喷灌机逐跨调节,并实时调整行走步长与速度,实现变量灌溉。田间对比试验结果表明,变量灌溉效率及节水方面均优于传统灌溉。

基于PWM技术的平移式变量喷灌机喷头流量分配方法

大型平移式喷灌机采用脉冲宽度调制(Pulse width modulation,PWM)技术实现变量灌溉作业,因喷头间喷洒区域相互重叠,由地块管理区的设计处方值求解单喷头流量较为困难。首先根据Nelson R3000型单喷头喷洒特性,得到平移式喷灌机沿桁架方向的一维叠加水量分布特性,以及平移运动后的二维叠加水量分布特性,分析确定了由4个喷头重叠喷洒控制一个管理区,并得到喷头区域喷洒分配率,在此基础上提出了按处方值进行喷头流量分配的加权均分法和基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)的分配法。通过管理区喷洒误差分析得出,当相邻处方值变化幅度不超过最大处方值的33%时,精度可以达到5%。为了弥补GA法导致喷洒均匀性下降的不足,将加权均分法和GA法组合应用,有效降低了处方值突变带来的喷洒误差,同时保证了处方值变化较小区域的喷洒均匀性。本文方法可以扩展到4个以上喷头重叠喷洒控制一个管理区的应用场合。

圆形PWM变量喷灌机喷灌特性的仿真研究

变量喷灌(Variable Rate Irrigation,VRI)是精准农业的一个重要分支,目前的发展方向是单喷头变量喷灌(Individual Sprinklers VRI,IS-VRI),即每个喷头均采用脉宽调制(Pulse Width Modulation, PWM)变量技术控制水量。为此,通过分析面向IS-VRI应用的圆形PWM变量喷灌机在喷灌过程中水量累积的过程后,数值仿真研究了PWM脉冲占空比、PWM脉冲周期、喷灌机行进角速度及喷头离围转中心距离4个参数对喷灌均匀性及喷灌水深误差的影响规律。采用Nelson R3000喷头的圆形PWM变量喷灌机数值仿真结果表明:喷灌水深与喷灌机行进角速度和喷头离围转中心距离成反比,与PWM脉冲占空比成正比,与PWM周期存在较弱的负相关关系;PWM周期和喷灌机行进角速度越小,喷灌均匀性越好,当PWM周期取10s或行进角速度取1(°)/min时,径向和周向克里斯琴森均匀系数均可达到75%和80%以上;喷灌水深误差主要出现在喷灌机中间段的径向水深误差上,约为8%,其余误差均在5%以下,水深误差可以通过调整PWM脉冲占空比补偿消除。

平移式喷灌机同步行走控制雨量分布仿真

通过单喷头雨量分布室内试验,获取雨量分布信息及出水轨迹信息.利用三维建模、粒子系统等虚拟现实技术,结合实际的雨量分布数据及出水轨迹,模拟出喷头喷洒水雾的三维动态模型.研究喷灌机各跨同步行走时前进方向喷灌雨量分布均匀性,实现前进速度的最优化.分析喷头配置间距和喷头高度对横向灌溉均匀度的影响,优化平移式喷灌机喷头配置.在进行单喷头雨量分布室内试验的基础上,建立了雨量分布仿真模型.仿真结果和现场试验表明:改变驱动电机的频率可以实现纵向的变量灌溉,横向的灌溉均匀度取决于喷头的型号和压力,田间与仿真试验得到的水分分布数据最大相对误差为3.39%,证明仿真模型的可信度.为平移式喷灌机同步行走控制条件下变量控制对灌溉效果的影响和优化研究提供了手段.

精准水稻种植信息系统的分析与设计

精准农业 ( Precision Farm ing)是美国 2 0世纪 80年代初提出的农业经营概念 ,它的最大特点是充分考虑农田特征的空间变异 ,根据农田性质的空间差异对农作物实行不同的管理措施 ,如变量施肥、变量灌溉等 ,其目标是获得最大的经济收益和最少的环境污染。水稻精准种植是精准农业思想的具体实现 ,在实施过程中需要使用的信息包括 :GPS定位信息、农田地理信息、田间采样信息、农业气象信息、作物产量信息、作物长势信息和水稻栽培专家知识等。为管理和处理这些信息并使之为水稻种植服务 ,水稻精准种植信息系统应当由属性数据管理、农田空间数据管理、专家系统、遥感数据处理和管理决策等子系统构成。为便于系统的开发、完善和推广 ,整个系统基于组件式地理信息系统开发工具 ,用 VB编程实现。

基于无人机影像的作物土壤水分亏缺反演方法

【目的】基于无人机影像进行作物土壤水分亏缺反演研究有利于提高农田集约化管理效率,提升农田精准灌溉水肥空间分布信息高效获取技术水平。【方法】文章以冬小麦为例,采用大型喷灌机变量灌溉的方式,设置3个灌溉水平和6个不同施肥处理;利用无人机携带热红外、可见光、多光谱相机,规划航线飞行采集影像数据,结合田间布点取样校准,反演冬小麦长势;根据获取的无人机遥感影像,经图像拼接、数据提取等处理,获得田间不同试验小区光谱数据,计算植被指数,反演水肥指标,构建土壤水分反演模型。【结果】水分亏缺情境下,灌水的多少直接影响冬小麦的生理生长指标,灌水量越多,冬小麦株高和叶面积发育越好;3个灌溉水平处理间冠层温度差异在2~5℃;植被指数与灌溉处理一致性较好,而不同的施肥处理反演效果不理想。【结论】热红外影像反演作物冠层温度计算得到的作物水分亏缺指数可以展现冬小麦作物水分亏缺空间分布,作物水分亏缺指数与土壤水分平均含水率有很好的相关性。无人机遥感在田间水肥管理的应用有效提升了大田时空数据的获取能力,下一步应开展水肥时空变异性研究,探讨水肥精准施用技术,从理论和技术两方面着手提升精准管理水平。

大型喷灌装备技术问题分析与建议

大型喷灌机是一种自动化程度高、结构复杂的高效节水灌溉装备。随着土地流转面积的增大,规模化经营下的现代农业对大型喷灌设备的使用需求日益增多。文章分析了大型喷灌设备在国内和山东省的应用现状、存在的技术问题,预测了其技术设备应用前景和发展趋势,并提出了相关建议。