智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)設計與應用效果分析.pdf

115 科技縱橫 農(nóng)業(yè)開發(fā)與裝備 2020年第11期 智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)設計與應用效果分析 安帥霖 韓子鑫 張明宇 孫 鴻 楊 晶 吉林省農(nóng)業(yè)機械研究院 吉林長春 130022 摘要 為節(jié)約水資源和提高田間肥料利用率 開展了智 能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)設計與應用效果分析 將智能 灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)分為兩部分研究 既灌溉施肥系 統(tǒng)和控制決策系統(tǒng) 智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)設基于 土壤墑情和施肥濃度智能灌施決策灌溉施肥量 以提高 日光溫室的水肥利用效率 實現(xiàn)基于田間作物需求的水 肥智能調(diào)控 能夠有效降低灌溉施肥過程中的施水量和 施肥量 為智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)設計與應用提供 參考 可大力發(fā)展高效節(jié)約形農(nóng)業(yè) 應用前景廣闊 關鍵詞 智能灌溉施肥 水肥 節(jié)水節(jié)肥 智能決策 0 引言 我國既是人口大國又是農(nóng)業(yè)大國 同時也是一個水 資源匱乏的國家 水資源保有量僅僅占世界的6 人 均不足世界平均水平的1 4 嚴重短缺 每年用于農(nóng)業(yè)灌 溉用水量超過300億m 其中約667萬hm 2 的耕地面不能 得到有效灌溉 我國農(nóng)業(yè)發(fā)展模式仍然處于傳統(tǒng)的粗放 模式 但由于農(nóng)民缺乏對化肥正確使用的指導以及環(huán)保 意識的欠缺 在一味追 求農(nóng)作物產(chǎn)量與質(zhì)量的同時導 致化肥使用過量 過量使用化肥不但會造成作物質(zhì)量變 差 產(chǎn)量降低 而且還會造成土壤 水源 大氣和農(nóng)產(chǎn) 品的污染 由此必須大力發(fā)展高效形節(jié)約形農(nóng)業(yè) 近些年來 伴隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構改革 灌溉施肥技 術得到了一定的發(fā)展 應用面積接近500萬hm 2 機國產(chǎn) 灌溉施肥機 普遍存在結構復雜 操作管理不便 智能 化程度低等不足 而國外施肥設備價格昂貴 因此針對 目前我國日光溫室水肥灌溉系統(tǒng)智能化程度低 水肥不 能精確按需調(diào)控等問題 對現(xiàn)有灌溉施肥機進行技術優(yōu) 化 將農(nóng)藝栽培技術和設施工程裝備相結合 研究基于 土壤墑情和施肥濃度的智能灌施水肥決策系統(tǒng) 系統(tǒng)包 括兩部分構成 既灌溉施肥系統(tǒng)和控制決策系統(tǒng) 通過 提高日光溫室的水肥利用效率 實現(xiàn)節(jié)省水資源 降低 肥料的目的 1 灌溉施肥系統(tǒng) 灌溉施肥系統(tǒng)如圖1所示 整個灌溉施肥系統(tǒng)以灌溉 施肥水肥一體機為核心 共有4個肥料輸入和1個混肥輸 出 輸入分別為氮肥 磷肥 鉀肥 pH調(diào)解液 輸出水 肥混合液 由主循環(huán)泵加壓送至田間管網(wǎng) 調(diào)解液經(jīng)過 濾后由吸肥器吸入混合管 進行混肥 電磁閥可以控制 各肥料注入混合管的速度和流量 EC pH傳感器可以檢 測混合肥料是否滿足實際需求 若不滿足則要求系統(tǒng)自 動調(diào)節(jié)電磁閥 控制吸肥流量 保證輸出的混合肥滿足 要求 圖1 灌溉施肥系統(tǒng) 2 控制決策系統(tǒng) 如圖2所示為控制決策系統(tǒng)總體構架 采用嵌入式 網(wǎng)絡技術 基于PLC處理器 設計用于水肥EC 電導 率 pH 酸堿度 等參數(shù)信息實時監(jiān)測 數(shù)據(jù)存儲 和遠程預警的一體式控制器 主要由信息采集系統(tǒng)和控 制決策系統(tǒng)兩部分組成 終端監(jiān)測設備將數(shù)據(jù)通過無線 Wi Fi技術上傳至云服務器 圖2 控制決策系統(tǒng) 2 1 信息采集系統(tǒng) 通過土水勢分析儀 土壤養(yǎng)分分析儀實現(xiàn)對溫室大 棚內(nèi)的土壤水分含量 土壤養(yǎng)分等信息的實時監(jiān)測 該 系統(tǒng)能夠全面 科學 真實地反映被監(jiān)測區(qū)的土壤變 化 可及時 準確地提供各監(jiān)測點的土壤墑情和養(yǎng)分狀 況 為智能灌溉施肥提供了重要的基礎信息 2 2 控制決策系統(tǒng) 傳感器通無線Wi Fi技術將采集到的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)?服務器 控制決策系統(tǒng)通過對比采集到的土壤水分和養(yǎng) 分數(shù)據(jù)與系統(tǒng)預設水肥灌溉配方數(shù)據(jù)的差值 制定灌溉 施肥決策 通過無線技術控制決策系統(tǒng)形成指令 發(fā)送 至灌溉施肥系統(tǒng) 116 科技縱橫 農(nóng)業(yè)開發(fā)與裝備 2020年第11期 3 智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)的應用效果分析 2020年春季 在吉林省農(nóng)業(yè)機械研究院設施農(nóng)業(yè)工程 實驗室對智能灌溉施肥系統(tǒng)進行安裝測試及應用 以設 施生菜為研究對象 圖3為智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng) 圖3 智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng) 3 1 試驗設計 試驗分兩組進行 處理 為傳統(tǒng)定時定量滴灌種 植 處理 由智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)實時控制滴灌 種植 試驗將定植后的生菜劃分為前中后3個周期 每 間隔15天為一個檢測周期 分別對植株鮮重 葉綠素 莖直徑等參數(shù)進行測定 植株鮮重采用萬分之一分析天 平測定 葉綠素含量參數(shù)采用TYS 4N 拓普云 便攜葉 綠素測定儀測定 植株莖直徑參數(shù)采用DD S型莖桿直徑 傳感器 德國Ecomatik公司 測定 3 2 結果分析 由表1三個周期處理 和處理 植株各參數(shù)數(shù)值及圖 4后期生菜長勢可知 處理 由智能灌溉施肥水肥決策 系統(tǒng)實時控制滴灌種植的生菜參數(shù)及長勢明顯高于處理 常規(guī)滴灌種植的生菜參數(shù)及長勢 智能灌溉施肥水肥 決策系統(tǒng)依據(jù)實時土壤墑情信息和肥液濃度信息進行按 需灌水 施肥 實現(xiàn)對作物精準智能灌溉施肥 能夠有 效提高植株質(zhì)量和產(chǎn)量 4 結語 智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)的實現(xiàn)不僅依靠各類檢 測傳感器 更加依賴于智能灌溉決策技術的運用 智能 灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)的應用能夠有效降低人工操作頻 率 環(huán)境因子與植物本身蓄水量等的判斷要求 最大程 度的實現(xiàn)節(jié)水節(jié)肥 在智能灌溉施肥水肥決策系統(tǒng)的輔 助下 農(nóng)業(yè)灌溉的自動化和智能化水平取得了進步和發(fā) 展 大幅提升水肥利用效率 提高作物質(zhì)量和產(chǎn)量 對 于改變目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在的過量施肥 過度灌溉等問 題有積極作用 一定程度上減少了水肥流失 改善了農(nóng) 田生態(tài)環(huán)境 降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的污染問題 對促進 增產(chǎn)增收及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展具有重大意義 圖4 后期生菜長勢 參考文獻 1 朱均超 張強 趙巖 基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)大棚環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng) 設計 J 中國農(nóng)機化學報 2018 39 9 76 80 2 姜巖 段杰 王茂勵 等 基于物聯(lián)網(wǎng)技術的水肥一體化智能 管理系統(tǒng) J 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2018 16 279 281 3 叢曉男 單菁菁 化肥農(nóng)藥減量與農(nóng)用地土壤污染治理研究 J 江淮論壇 2019 2 17 23 4 易文裕 程方平 熊昌國 等 農(nóng)業(yè)水肥一體化的發(fā)展現(xiàn)狀與 對 策 分 析 J 中 國 農(nóng) 機 化 學 報 2017 38 10 111 115 120 5 王曉飛 尹娟 鄧超冰 等 農(nóng)用地土壤污染治理與修復成效 評估方法及實證研究 J 數(shù)學的實踐與認識 2019 49 5 207 216 6 趙常 耿愛軍 張姬 等 水肥藥精準管理技術研究現(xiàn)狀與發(fā) 展趨勢 J 中國農(nóng)機化學報 2018 39 11 28 33 7 雷長根 李昆侖 付若松 等 智能溫室大棚節(jié)水灌溉系統(tǒng)的 設計 J 電子制作 2020 Z1 24 25 20 8 房俊龍 宋金龍 張馨 等 通用智能灌溉施肥機控制器研發(fā) J 節(jié)水灌溉 2015 10 78 82 9 陳國徽 智能灌溉施肥系統(tǒng)及其對茄子產(chǎn)量和品質(zhì)的影響 研究 D 華中農(nóng)業(yè)大學 2013 表1 結果分析 處理 時間 處理 全株鮮重 g 總葉面積 平均葉片數(shù) 個 平均葉綠素含量 SPAD 莖直徑 mm 前期 14 54 411 12 9 13 41 4 71 19 36 440 83 10 14 98 5 50 中期 214 03 2186 53 12 18 10 17 83 302 22 2466 47 14 20 85 20 73 后期 335 77 3036 95 23 19 83 23 65 382 42 4949 60 28 21 64 25 57