一种基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法和系统与流程

1.本发明涉及智能灌溉技术领域，特别涉及一种基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法和系统。


背景技术：

2.随着物质文化与精神文明需求的日益增长，与民生息息相关的行业迅速发展，如衣、食、住、行、就业、娱乐、家庭、社团、公司和旅游等，其中食物品类的丰富依赖于农业发展，随着农业发展，灌溉技术和温室作物种植技术被广泛应用。传统灌溉技术对淡水的利用率较低，导致灌溉中淡水的需求量较大，由于淡水资源匮乏，节水灌溉技术应运而生。且在温室作物种植技术中，温室设施环境具有相对封闭的特性，缺少雨、雪等的淋洗，因此灌溉是温室作物种植过程中最主要的水分来源。
3.喷灌、滴灌等现代农业灌溉技术使温室作物灌溉效率大幅提升，但以上灌溉技术多依赖人工经验完成，缺少智能化技术支持，因此，在温室种植条件下研究智能灌溉，对提高灌溉水分生产效率、改善作物品质、提高产量等方面具有重要的现实意义。
4.现有技术中，智能灌溉系统包括光照监测装置和灌溉控制系统。光照监测装置放置在设施内的环境监测节点处，用于采集设施内的光照强度数据。灌溉控制系统定时对光照监测装置进行数据采集，并将采集的光照强度数据累计计算获得光辐射累计能量，将设定时间段内的光辐射累计能量与预先设定的临界能量进行比较，当光辐射累计能量大于预先设定的临界能量时，灌溉控制系统执行预设灌溉策略，并发送信号到灌溉控制柜，控制相应设施所对应输水管路的电磁阀开启，向设施内作物进行灌溉，达到灌溉策略设定的灌溉要求，电磁阀关闭，完成此次灌溉，等待进入下一次灌溉。
5.在生产应用中，灌溉策略仅通过测定计算温室或大棚的光辐射积累量，并通过作物需水情况确定灌溉定额和灌溉时长。灌溉策略只考虑温室或大棚的光辐射，未考虑阴天、雨天、雪天或阴雨雪天来临前进行灌溉对温室或大棚作物产生的不利影响，造成温室或大棚内温度较低，湿度过大，植株抗逆能力减弱，造成作物病虫害等，影响作物产量和品质，不利于形成合理的灌溉决策。


技术实现要素：

6.本发明的一个目的是针对灌溉控制任务的多重性、非线性、时变性的特征，提供一种将多因素融合运用，通过定性与定量相结合的方式，完成智能灌溉决策，达到优质高效的灌溉目标。另一个目的是提供一种基于光辐射量结合未来气象预测的智能灌溉方法，避开光照强度弱的阴天、雨天、雪天等天气对作物进行灌溉的不利影响，使灌溉管理措施更科学合理且方便可行，满足实际生产需求。
7.本发明的具体内容为：一种基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法，包括以下步骤：
8.步骤s10：采集土壤水分含量w：
9.步骤s20：若所述土壤水分含量w＜预设临界值w0，则采集光照强度数据并计算累计光辐射量r
i 1
，并预测未来5天的光辐射总量r1，根据所述累计光辐射量r
i 1
和未来5天光辐射总量r1，确定是否执行灌溉命令：
10.若所述累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1＞预设总量r0，执行足量灌溉命令；
11.若所述累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1≤预设总量r0，执行定量灌溉命令；
12.若累计光辐射量r
i 1
≤预设值r，延迟灌溉。
13.优选的，所述足量灌溉命令为：灌溉至土壤水分含量w＞水分设定值w1；
14.所述定量灌溉命令为：灌水定额v＝k
×
r1/r0；
15.其中k为灌水常数。
16.优选的，当所述预设临界值w0为田间持水量65％时，土壤水分传感器测定值为预设土壤灌溉含水量下限；
17.当所述水分设定值w1为田间持水量95％时，土壤水分传感器测定值为预设土壤灌溉含水量上限；
18.当所述预设临界量r为温室26℃恒温条件下，作物呼吸作用和光合作用平衡时，将当天的太阳辐射量设为r；
19.所述预设总量r0为前五年每年连续光照强度最强5天的光辐射总量平均值。
20.优选的，还包括步骤s30：再次采集土壤水分含量w，并与水分设定值w1比较，当土壤水分含量w≥水分设定值w1时，停止灌溉，返回步骤s10。
21.优选的，所述步骤s30包括以5分钟为周期向灌溉控制系统传输采集的土壤水分含量数据。
22.优选的，所述步骤s20包括：根据气象预测数据计算所述未来5天的光辐射总量r1。
23.进一步的，所述步骤s20中，计算光辐射量是以固定时间间隔为周期，计算每个周期内平均光辐射量，然后对各周期内的光辐射量进行累计。
24.优选的，包括土壤水分传感器、光照强度传感器、灌溉控制系统及气象预测系统，
25.所述土壤水分传感器，用于采集土壤水分含量w；
26.所述光照强度传感器用于采集光照强度数据并计算累计光辐射量r
i 1
；
27.所述灌溉控制系统用于接收所述光照强度传感器传送的光辐射量和所述气象预测系统传送的气象预测数据，并根据所述光辐射量和气象预测数据控制执行灌溉命令，包括执行以下操作：
28.判断土壤水分含量w是否小于预设临界值w0：
29.若所述土壤水分含量w≥预设临界值w0，延迟执行灌溉命令；
30.若所述土壤水分含量w＜预设临界值w0，判断所述累计光辐射量r
i 1
是否大于预设临界量r；
31.若累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1＞预设总量r0，执行足量灌溉命令；
32.若累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1≤预设总量r0，执行定量灌溉命令；
33.在执行足量灌溉命令时，若土壤水分含量w＞水分设定值w1，停止执行足量灌溉命令。
34.优选的，所述灌溉控制系统还用于根据所述气象预测数据计算后续5天的光辐射总量，并进根据后续5天的光辐射总量控制执行灌溉命令。
35.优选的，所述土壤水分传感器以5分钟为周期向所述灌溉控制系统传输采集的土壤水分含量数据；以及，
36.所述灌溉控制系统将所述土壤水分传感器采集的土壤水分含量数据与土壤含水量预设值进行比较，确定是否停止执行灌溉命令；
37.当土壤水分含量大于预设值时，所述灌溉控制系统停止执行灌溉命令。
38.本发明的有益效果如下：
39.本发明是基于光辐射量和未来气象情况进行灌溉决策，避免光辐射强度弱的阴天、雨天、雪天等天气对作物进行灌溉的不利影响，灌溉过程中实时监测土壤含水量，如持水率超过预设临界值立即停止灌溉。本发明的灌溉管理措施更科学合理且方便可行，满足实际生产需求，综合光辐射和未来天气类型执行灌溉命令，避免在不利天气进行灌溉时使设施环境温度较低、湿度较大，造成作物病害等，确保灌溉后作物健康生长。综合作物需水状况和土壤含水量，避免过量灌溉对植株造成涝害和对土壤透水性、透气性的影响，同时提高灌溉水分生产效率，实现节水灌溉。
附图说明
40.图1示出了根据本发明的基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法流程示意图；
41.图2示出了根据本发明的基于光辐射与气象预测的智能灌溉系统示意图。
具体实施方式
42.下面对本发明的实施方式作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是所有实施例的穷举。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
43.本发明公开了一种基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法，基于光辐射量结合未来气象预测以及土壤含水量进行灌溉决策，避开阴天、雨天、雪天等天气对作物进行灌溉的不利影响，使灌溉管理措施更科学合理且方便可行，满足实际生产需求。
44.图1示出了根据本发明的基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法流程示意图，下面结合实施例，介绍具体实施过程。
45.首先，土壤水分传感器获取土壤水分含量w，灌溉控制系统1判断土壤水分含量w是否大于预设临界值w0，若土壤水分含量w≥预设临界值w0，则采集并计算光辐射量。
46.其中，预设临界值w0为田间持水量65％时，土壤水分传感器测定值，为预设土壤灌溉含水量下限。
47.通过设施环境内安装的光照强度传感器采集光照强度，通过光照强度计算并累计光辐射量r
i 1
，从而确定执行灌溉命令，步骤如下：
48.假定光照传感器采集数据的时间间隔为t；
49.各采集时刻光照强度传感器获得的光照强度值为r1、r2、r3…
ri；
50.各时间间隔内平均光照强度为：r
1,2
＝(r1 r2)/2，r
2,3
＝(r2 r3)/2
…ri,i 1
＝(ri r
i 1
)/2；
51.各时间间隔内平均光辐射量为：r
1,2
＝60t(r1 r2)/2，r
2,3
＝60t(r2 r3)/2
…ri,i 1
＝60t(ri r
i 1
)/2；
52.光辐射量累计为：r1＝r
1,2
，r2＝r1 r
2,3
，r3＝r2 r
3,4
…ri 1
＝ri r
i,i 1
。
53.当r
i 1
》r时，根据气象预测系统计算未来5天的光辐射总量r1，根据所述累计光辐射量r
i 1
和未来5天光辐射总量r1，灌溉控制系统1确认是否执行灌溉命令。
54.若所述累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1＞预设总量r0，灌溉控制系统2控制执行足量灌溉命令，使土壤水分含量w＞水分设定值w1。其中，水分设定值w1为田间持水量95％时，土壤水分传感器测定值，为预设土壤灌溉含水量上限。
55.若所述累计光辐射量r
i 1
＞预设临界量r，且未来5天光辐射总量r1≤预设总量r0，灌溉控制系统2控制执行定量灌溉命令。
56.其中，预设临界量r为调节设施环境温度即温室温度在26℃恒温条件下，种植作物的呼吸作用和光合作用达到平衡时，当天的太阳辐射量。预设总量r0为实验开始的前五年中每年连续光照强度最强5天的光辐射总量的平均值。
57.执行定量灌溉命令时，灌水定额v＝k
×
r1/r0，单位为吨，其中k为灌水常数，k根据具体田间持水量计算得出。
58.灌水常数k具体按照下式计算：
59.k＝667
×
0.2
×
1.15
×
(w
1-w0)＝153.41
×
(w
1-w0)，其中153.41为耕层土壤干土重，单位为吨。w0为预设临界值，是田间持水量65％时土壤水分传感器测定值为预设临界下限含水量；w1为水分设定值，是田间持水量95％时土壤水分传感器测定值为预设临界上限含水量。
60.r1为光辐射总量，根据未来5天天气预报计算光辐射量总量，r0为预设总量，根据前五年中每年连续光照强度最强5天的光辐射总量的平均值。
61.后续接收到的光辐射量自动进入下一累计过程。
62.若累计光辐射量r
i 1
小于预设值r，则延迟灌溉。
63.在灌溉控制系统执行足量灌溉命令时，土壤水分传感器以5分钟为周期获取土壤含水量数据并上传至灌溉控制系统1，当土壤含水量w＞水分设定值w1时，灌溉控制系统2控制停止执行灌溉命令。当执行定额灌溉命令时，灌水体积vi＞灌溉定额v时，即停止执行灌溉命令，当执行定额灌溉命令时，土壤含水量w不会达到水分设定值w1，但如果灌水量超标，土壤含水量w＞水分设定值w1，灌溉控制系统2同样停止执行灌溉命令。
64.图2示出了根据本发明的基于光辐射与气象预测的智能灌溉系统示意图，具体实施方式如下所述：
65.本实施例采用的灌溉方式为滴灌，所用番茄幼苗为市售的樱桃番茄幼苗，将五叶一心的番茄幼苗按照大垄双行，南北向种植到设施环境里，垄宽1m，行距0.5m，株距0.45m。
66.在设施环境中安装基于光辐射与气象预测的智能灌溉系统中所使用的装置，包括光照强度传感器、土壤水分传感器和灌溉控制系统中的数据处理装置及灌溉装置。其中光照强度传感器设置在设施环境高约2m处，用于采集设施环境内的光照强度计算光辐射量，将光辐射量传输至灌溉控制系统。土壤水分传感器根据设施环境大小确定设置个数，根据
地势高低情况分布设置于地面下，用于采集土壤含水量数据，并将土壤含水量数据传输至灌溉控制系统。灌溉控制系统包括数据处理装置及灌溉装置，用于接收并比较光辐射量数据、天气预测数据及土壤含水量数据，控制灌溉装置是否执行灌溉命令。
67.首先灌溉控制系统1接收土壤水分含量，将土壤水分含量与预设临界值进行比较。如果土壤水分含量大于等于预设临界值，则灌溉控制系统2延迟执行灌溉命令。若土壤水分含量小于预设临界值，则按照图1基于光辐射与气象预测的智能灌溉方法中提供的具体步骤，灌溉控制系统1根据接收到的光辐射量数据，再结合天气预测系统数据进行灌溉决策，灌溉控制系统2控制灌溉装置是否执行灌溉命令，执行足量灌溉命令还是执行定量灌溉命令。
68.灌溉命令执行过程中，土壤水分传感器以5分钟为周期采集土壤含水量数据并传输至灌溉控制系统1，当土壤含水量数据大于水分设定值，则灌溉控制系统2控制灌溉装置停止执行灌溉命令，完成本次灌溉命令。
69.本发明是基于光辐射量和未来气象情况进行灌溉决策，灌溉管理措施更科学合理且方便可行，满足实际生产需求，综合光辐射和未来天气类型执行灌溉命令，避免在不利天气进行灌溉时造成作物病害等，确保灌溉后作物健康生长。综合作物需水状况和土壤含水量，避免过量灌溉对植株造成涝害和对土壤透水性、透气性的影响，同时提高灌溉水分生产效率，实现节水灌溉。
70.显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方法所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。