设施农业精准水肥灌溉技术研究

吴 阳，陈 曦，谭 飞

（无锡太湖学院 智能装备工程学院，江苏 无锡 214064）

中国是一个缺水国家，我国缺水的主要表现之一就是农业缺水，水利是中国农业的命脉，我国作为一个农业大国，粗放型灌溉加剧用水缺口问题，做好农业节水成为节水工作的重中之重。虽然我国已经采取了一些高效节水灌溉措施。但用水方式整体比较粗放，利用系数仍然偏低。水资源的匮乏，尤其是农业灌溉水资源，是限制农业发展的主要因素［1］。

在传统灌溉系统的基础上，应用物联网技术研发水肥一体化精准灌溉技术，旨在及时获取作物的表型信息、环境数据及土壤的水肥含量，以三者的结合作为依据，实现实时无损的作物生长监测和精确灌溉，达到减施增效目的。从而在提高产品产量和质量的同时，减少对环境造成的污染。

1.1 基本概念

精准水肥灌溉技术是智慧农业的一部分。智慧农业采用先进的物联网技术，以提高农作物产量和品质、减少成本支出、避免资源浪费、减少对环境带来的污染为目的［2－5］。精准水肥灌溉技术包含精确施肥和精准灌溉，及时确定不同作物在各个生长阶段的灌溉需水需肥量及灌溉时间，并结合喷灌、微灌和渗灌等灌溉方式实时精确灌溉，满足作物需求的农业灌溉措施［6］。

1.2 实施精准灌溉的必要性

精准灌溉与传统灌溉方式的区别体现在水肥一体化及灌溉量的精准上，而在大田环境中受气候等周围环境因素影响，作物生长环境变化剧烈，难以实现精准调控，因此研究设施农业作物精准灌溉技术十分必要［7－8］。

传统的农业中水资源管理粗放。为促进其可持续发展，提高水肥的利用效率，减少浪费，实行精准灌溉施肥，有助于作物的生长管理。目前国内外已针对智能灌溉系统、营养液调配策略及灌溉策略进行了相应研究工作，研发作物施肥灌溉的精准度、智能化控制技术，提高资源利用率。

2.1 灌溉系统研究

精准水肥灌溉系统主要包括控制系统和灌溉智能决策系统。灌溉决策系统即制定灌溉策略，确定灌溉时间、周期及灌溉量。灌溉控制子系统根据灌溉智能决策系统的决策来控制实行精准灌溉。

俞卫东等［9］设计了由智能监控系统、专家决策系统、灌溉施肥系统组成的智能水肥灌溉系统，以物联网技术为基础，从而实现智能化灌溉目的。袁洪波等［10］设计了一种实现水肥循环利用的灌溉系统，实现了节水、节肥的目的。张雪飞等［11］通过环境传感精准获取设施蔬菜的全生育期的环境参数；
采用水量下限以及小额灌溉的策略，小量多次的实现方式。

2.2 营养液调配策略研究

精准水肥灌溉技术在灌溉的同时，将水溶性肥料溶于水中，实现水肥同时灌溉，利于作物对肥料的吸收。因此，除了上述介绍的灌溉系统研究外，营养液调配研究是精准水肥灌溉技术研究的一个重要方面。针对营养液的调配过程，国内外学者都展开了深入的研究。

灌溉施肥常以恒定的营养液浓度向灌溉系统中供肥。研究表明，肥液的电导率EC值能代表溶液中离子的浓度，因此可以通过测量溶液的EC值实现溶液浓度的间接测量。基于EC值(电导率）和pH值(酸碱度）的营养液调控方式，目前在实际生产中应用最为广泛。袁洪波等［12］设计了一种水肥一体化营养液调控装备，对营养液的制备过程进行精确控制。何青海等［13］设计了适用于营养液混合的模糊控制器用来解决肥液浓度不足的问题，实现了一套由多种系统等组成的智能水肥灌溉系统。

2.3 灌溉策略研究

灌溉施肥常以恒定的营养液浓度向灌溉系统中供肥，此时水肥灌溉研究就转化为对作物需水量的研究，当需水量确定后，所需灌溉的水肥量都会确定。作物的水分状况可通过作物指标直接反映出来［14］。评定作物的需水的情况可以从以下两个指标着手［15］：间接指标和直接指标。间接指标就是指与作物生长环境的有关方面评价。直接指标是指作物因水分亏缺而引起的生长过程中的表现。随着科技的发展和技术的进步革新，国内外学者对作物的需水需肥情况研究进一步深入。

2.3.1 基于作物需水量计算的水肥灌溉策略

准确估计作物需水量是农业规划的重要组成部分。由于在作物不同生长期间，水的需求量各不相同，采用作物蒸腾量作为作物需水量。作物系数方法是广泛用于估计作物蒸腾量的最常见和最实用的方法。作物蒸腾量ETc＝ET0×Kc［16］。

目前作物蒸腾研究主要集中在彭曼公式及其修正公式的应用，且模型单一考虑环境参数的影响，而忽略了某些参数之间的复杂耦合性。刘浩等［17］设计了番茄蒸腾量估算模型，为番茄各个不同生长周期的灌概量提供支撑。李建明等［18］提出了一种使用预测的温室作物参考蒸发量ET0green和作物系数Kc来实现对草莓日蒸腾量的预测。分别采用基于入射的太阳辐射和Makkink FAO－24方程来计算ET0green。结果显示，来自Makkink FAO－24方程的应用，与测量值相比结果更准确。Gavilán等［19］研究了生长在西班牙海岸塑料隧道下草莓的作物系数Kc。在2014/15年度和2015/16年期间，在隧道内外两个气象站提供的农业气候信息的基础上，确定Kc值。然而，根据用于确定塑料隧道下参考蒸散量ET0的方法，观察Kc内部的估计差异。在Kc数据和种植天数(DAP）和生长阶段(GDD）之间进行多项式拟合，得到Kc表达式，以便为种植者提供一个有用的工具来估计作物的水需求。除Penman-Monteith公式外，有些学者加入其它因子综合考虑需水量。如García等［20］研究不同灌溉量的影响，结果表明，随着灌溉量的增加，甜瓜果实干物质量呈现先高后低的趋势，表明并不是灌溉量越多越好。毛罕平等［21］研究了二氧化碳和空气循环次数对番茄幼苗光合作用和蒸腾作用的影响，在一定范围内增加空气循环次数或增加二氧化碳浓度，光合作用和蒸腾作用都会增加；
不考虑空气循环时，增加二氧化碳浓度会提高水的使用效率。

2.3.2 基于作物表型分析的灌溉策略

可控环境下作物表型分宏观和微观两种：宏观指温室植物整体表现，比如整体颜色变化；
微观指单株植物的局部情况，比如单叶颜色、形态和纹理。利用作物表型信息指导灌溉，在机器视觉方面包含器官检测和特征提取及关联几个方面。作物的水分散失主要由叶片承担，可以应用机器视觉技术开展作物水分亏缺状况的诊断研究。

刘永华等［22］提出叶面积是作物生长指标的重要反映。王丹丹等［23］建立了以番茄植株每日实时生长量和日辐热积为自变量的日光温室冬春巷与秋冬茬番茄灌溉模型，为日光温室环境条件不适宜情况下的自动化灌溉提供了理论基础。张芳等［24］基于叶片数增长动态调控营养液浓度供给的方法优于常规基质栽培营养液管理方法，为供试条件下最优的营养液调控方法。李国臣等［25］在评价方法中提到图像处理法，叶片枯萎、叶片的颜色和角度也是作物水分胁迫的结果。如通过观察作物因缺水而导致颜色的变化。

灌溉施肥量不同，番茄植株的生长状况也差异较大。吕天远等［26］根据彭曼模型确定参考蒸腾量，以此为基础来确定灌溉量和施肥量。

植物器官体积变化可以用来指导灌溉，通常采用茎干日最大收缩量(MDS）加上茎干日增长量(DG）两个指标［27］，且MDS是关键性指标。杨海龙等［28］将这种植物器官的变化具体指定为茎干的变化，并通过实验验证了由植株的茎直径变化诊断作物水分状况从而指导作物的灌溉。

目前国内产品大都采用简单的上下限控制方式，通过检测土壤含水量的上下限来控制灌溉，并没有智能控制的策略。国内目前精准调控技术缺乏，有技术“短板”。虽然已有学者进行了一些研究，但作为精准灌溉系统核心的灌溉决策仍有待进一步研究完善。水肥灌溉无栽培模型可依，仍靠人工管控。因此要研发作物施肥灌溉的精准、智能化控制技术，实时自动开启和关闭水肥控制泵和电磁阀等执行机构。

就目前而言，与发达国家相比，我国的精准灌溉技术仍存在着不小的差距，这严重制约了我国精准灌溉技术的发展。虽然对灌溉系统、营养液调配策略及灌溉策略等进行了一定的研究，但并没有切实可行地应用于实际生产中。针对我国目前在精准灌溉领域与其他国家之间存在的差距，应建立精准灌溉决策系统。