摘要：以粗放型為主的漫灌方式浪費水資源，探索高效節(jié)水農業(yè)灌溉意義重大。本研究研制了集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、分析決策和遠程管理為一體的智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺，旨在以數(shù)字化管理與智能化控制方式提升水資源利用效率。平臺利用嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、3S（GIS、GPS、RS）等技術，采取“1+1+N”的設計模式，構建作物需水預報模型與灌溉決策模型，基于B/S構架和Java語言，設計了1個灌溉數(shù)據(jù)中心、1個灌溉數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、4個應用系統(tǒng)，打造了智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺。平臺在河北、河南、山東、江蘇等地區(qū)設有多個示范基地，匯聚了8個科研小組、24個試驗基地的有關多種作物的生長、灌溉、氣象、土壤等數(shù)據(jù)，平均采集數(shù)據(jù)18829條/天，幫助管理人員摸清家底；集成了多個團隊的軟件系統(tǒng)和62套物聯(lián)網(wǎng)設備，及時、定量地呈現(xiàn)了農作物生長狀況及環(huán)境狀態(tài)，實現(xiàn)了農作區(qū)動態(tài)監(jiān)測，助力生產決策；生成農作物需水預報和灌溉決策方案，完成了遠程灌溉目標，并且經過實地試驗，驗證了自動灌溉的有效性，將灌溉水有效利用系數(shù)最高提升了31%以上；形成了大田產業(yè)、溫室中心、數(shù)字科研和區(qū)域灌溉等不同專題可視化布局，滿足多種農業(yè)場景應用需求。為農業(yè)生產和跨區(qū)域管理提供了便捷工具，為農業(yè)灌溉數(shù)字化系統(tǒng)搭建和應用提供了參考。

關鍵詞：智慧灌溉；大數(shù)據(jù)；作物需水預報；平臺設計；物聯(lián)網(wǎng)

1? 引言

人類用于生活和農業(yè)生產的水資源日益緊缺，因此提高用水效率具有重要意義[1]。水利部門發(fā)布的2022年《中國水資源公報》顯示，全國降水量和水資源量比多年平均值少，但全國用水總量高于多年平均值，其中農業(yè)用水的消耗量為2516.8億m?，占用水總量的 76.0%，相較2021年，2022年農業(yè)用水量增加137.0億m?，農田灌溉水的有效利用系數(shù)為0.572，較2021年增加0.004，與多年平均上升率基本一致，農業(yè)灌溉水有效利用率呈現(xiàn)逐年緩慢上升趨勢[2]。盡管近年來國內在提升灌溉效率方面取得了一定進展，但其發(fā)展仍然相對緩慢，遠低于發(fā)達國家0.7—0.8的水平[3]。并且多數(shù)農田依舊以粗放型漫灌為主，沒有考慮土壤特性的時空變化以及影響作物蒸散量的天氣因素的變化，僅以人工經驗為指導，經常導致水資源浪費或灌水不足[4-5]。在農業(yè)用水效率較高的以色列和美國，節(jié)水灌溉技術已經廣泛應用，例如，以色列約75%的灌溉區(qū)采用了節(jié)水滴灌技術，并將17%的農業(yè)預算用于農業(yè)科技研發(fā)，有一百多家企業(yè)生產研發(fā)監(jiān)測分析工具，借此確定作物和土壤的需水量，通過信息化、數(shù)字化手段精準調控農業(yè)灌溉[6-7]；美國在2018年使用噴灌和微滴灌等精細節(jié)水的壓力灌溉系統(tǒng)的比例已經升至72%，其利用無人機、傳感器、數(shù)據(jù)分析等技術開展灌溉活動，并且充分考慮區(qū)域種植模式、當?shù)貧夂驐l件以及地表和地下水資源的可用性[8]。我國與灌溉效率較高的國家相比，主要存在高效節(jié)水灌溉技術未全面推廣、灌溉水量與作物需水不匹配、缺少科學精準的水量調度等問題[9]。實現(xiàn)高效節(jié)水灌溉需基于農作物特性及環(huán)境條件，科學分析其生長需水量，避免過度灌溉，并選擇合適的灌溉方式實現(xiàn)精準化灌溉，減少灌溉水損耗[4]。此外，當前我國從事農業(yè)生產人口年齡普遍老齡化，勞動力緊缺，人力成本上漲。根據(jù)第三次全國農業(yè)普查數(shù)據(jù)顯示，我國農業(yè)生產經營人員年齡在55歲以上占33.6%，但35歲以下人員僅占19.2%，其中經濟發(fā)達的東部地區(qū)勞動力老齡化更加嚴重，55歲以上農業(yè)從業(yè)人員比全國平均水平高4%[10]。

隨著近期物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等科學技術的快速發(fā)展以及國家對數(shù)字農業(yè)的大力推動，農業(yè)不斷與新技術融合，產生了更加高效的農業(yè)生產和管理模式，傳統(tǒng)農業(yè)正在加快轉型，向高質量發(fā)展邁進[11]。智慧灌溉是實現(xiàn)農業(yè)灌溉的高效節(jié)水的新興技術模式，將農業(yè)灌溉與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、傳感器等技術結合，實現(xiàn)實時監(jiān)測農業(yè)生產環(huán)境中的溫度、濕度、光照、土壤水分、作物生長狀況等信息，并對數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)農業(yè)灌溉的智慧決策與高效管理[12]。智慧灌溉系統(tǒng)的實現(xiàn)包括數(shù)據(jù)采集、無線通信、數(shù)據(jù)處理、灌溉控制、異常檢測等五大方面內容[13]，關于智慧灌溉系統(tǒng)的構建，近年來國內外已有不少學者開展了相關研究與應用，主要采用機器學習、人工智能、無人機和物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術實現(xiàn)[14]。國內方面，沈建煒等人[15]基于物聯(lián)網(wǎng)技術，根據(jù)實時采集的土壤墑情數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)，構建了藍莓園的智能灌溉決策系統(tǒng)，但系統(tǒng)尚未實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，應用功能較為單一。付少華等人[16]基于物聯(lián)網(wǎng)收集到的土壤溫度、濕度、pH值等數(shù)據(jù)，以環(huán)境參數(shù)與設定閾值的比較作為灌溉決策依據(jù)實現(xiàn)自動灌溉，也設計了移動設備APP實現(xiàn)手動遠程控制灌溉。魯旭濤等[17]利用飛蛾撲火算法優(yōu)化通信節(jié)點部署，通過水田信息及氣象參數(shù)構建了針對水田的最優(yōu)灌溉決策模型及精準灌溉系統(tǒng)。國外方面，美國、以色列等國家已有公司開展了較為成熟的智慧灌溉系統(tǒng)應用和服務，例如，美國WaterBit和美國電話電報公司（AT & T）合作構建了一種維護成本低、易于安裝的智慧灌溉系統(tǒng)，利用太陽能傳感器檢測和分析土壤水分，可以精確計劃和控制灌溉，并使用全球SIM卡和物聯(lián)網(wǎng)方式發(fā)送數(shù)據(jù)到云平臺，為用戶提供可手機訪問數(shù)據(jù)及控制灌溉服務[18]；以色列的Phytech平臺利用傳感器監(jiān)測作物及環(huán)境，采用人工智能和機器學習分析現(xiàn)場物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流并解譯為直觀的作物狀態(tài)，為灌溉調度提供建議，并在移動端提供應用程序可供隨時查看與操作[19]。此外，也有學者開展了針對智慧灌溉系統(tǒng)的研究，ROY等[20]通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)構建了基于農民需求的動態(tài)灌溉調度系統(tǒng)，設計了隨作物不同生長時期需求調整的自動灌溉模式以及根據(jù)農民經驗或專家知識的遠程手動灌溉模式。TACE等[21]基于土壤濕度、空氣濕度、溫度和降雨傳感器采集數(shù)據(jù)，研究不同機器學習算法應用于灌溉決策支持模型中的準確率，提出了一種低消耗、低成本、可在不同環(huán)境下部署的智能灌溉系統(tǒng)。與發(fā)達國家相比，我國研究多關注灌溉決策模型以及通信網(wǎng)絡的優(yōu)化，在以下方面存在不足：（1）收集數(shù)據(jù)種類少、規(guī)模小、實時性不足。（2）集成多種傳感器能力弱。（3）實際應用少，使用門檻高。

基于此，本研究設計了智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺（簡稱“平臺”），計劃運用系列現(xiàn)代信息技術，集成多種信息采集和灌溉設備，收集作物生長、氣象、土壤、通量等數(shù)據(jù)，構建智慧灌溉決策和農作物需水預報模型，打造環(huán)境實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)上圖分析、設備遠程可控、作物精準灌溉的綜合管理平臺，為使用人員提供決策工具和數(shù)據(jù)服務，提高水資源利用率。同時，試圖通過此平臺的應用打通數(shù)據(jù)隔離壁壘，逐步積累灌溉相關的海量數(shù)據(jù)，促進農業(yè)科學研究數(shù)據(jù)的共建共享，為未來全方位智慧灌溉提供支撐。平臺在中國農業(yè)科學院新鄉(xiāng)綜合試驗基地和華北試驗基地應用示范，后續(xù)將進一步完善并逐步向全國推廣。

2? 平臺需求分析

智慧灌溉是水資源的按需分配自動灌溉，具有實時性、精準性和自動化等特性，故智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺應滿足以下要求：（1）所存儲數(shù)據(jù)應豐富、連續(xù)，具有時效性、連續(xù)性和空間性。數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智慧灌溉的基礎保障，尤其是土壤、氣象以及作物生理性質等方面的數(shù)據(jù)。土壤和氣象數(shù)據(jù)要具備時效性，并且連續(xù)采集，不宜中斷，最低收集間隔不建議大于1天，地理學第二定律的空間異質性要求土壤數(shù)據(jù)應包含空間信息[22]。（2）應能夠遠程控制硬件設備，實現(xiàn)智能決策與自動控制。遠程控制主要為遠程調取物聯(lián)網(wǎng)傳感器、監(jiān)控攝像頭等設備數(shù)據(jù)以及遠程開啟和關閉灌溉設備，遠程操作可極大降低生產和管理成本，是智能決策與自動控制的直接執(zhí)行途徑。（3）應集成作物需水規(guī)律和灌溉預測模型，提前預報灌溉方案。農作物需水規(guī)律指農作物在不同生長周期對水的需求特性，灌溉預測模型指基于土壤水分和氣象數(shù)據(jù)，結合農作物需水要求，預測未來補水量，形成最適合農作物生長的灌溉方案，這是實現(xiàn)智慧灌溉的關鍵。

3? 平臺設計

3.1? 平臺構架設計

平臺采取“1+1+N”的設計模式，指1個數(shù)據(jù)中心、1個管理系統(tǒng)、N個應用系統(tǒng)。數(shù)據(jù)中心負責儲存并處理各方面數(shù)據(jù)，是整個平臺的數(shù)據(jù)匯聚地，包括但不限于氣象、土壤、作物、灌溉、基地、設備、人員等。管理平臺指對平臺中各類關鍵要素進行控制，包括人的管理（開通賬號、配置功能權限）、數(shù)據(jù)管理（增加、刪除、修改、查詢）和系統(tǒng)管理（監(jiān)控各應用系統(tǒng)訪問量、資源消耗量）。應用系統(tǒng)泛指基于平臺數(shù)據(jù)，面向特定人群和特定問題而定制開發(fā)的各個應用系統(tǒng)，系統(tǒng)形態(tài)包括web系統(tǒng)、APP、移動小程序、客戶端離線工具，此部分可靈活增加。

平臺的架構如圖1所示，共分為5層，自下而上分別為基礎支撐層、數(shù)據(jù)管理層、業(yè)務支撐層、應用服務層和展示層[23]。最底層的基礎支撐層為平臺提供運行環(huán)境，包括硬件、軟件和服務，采用集群虛擬化技術，實現(xiàn)平臺快速上線、歷史版本切換、異常監(jiān)測等功能。數(shù)據(jù)管理層采用多種數(shù)據(jù)庫存儲和管理，滿足文本、圖片、地理空間等不同數(shù)據(jù)類型存儲要求，同時利用主從備份機制實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時備份，進一步保障數(shù)據(jù)安全。業(yè)務支撐層處理系統(tǒng)的業(yè)務邏輯和核心功能，采用“中臺”方式設計，包括數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺，前者完成數(shù)據(jù)從接收、處理、過濾到統(tǒng)計的全流程操作；后者針對應用系統(tǒng)需求，將關鍵業(yè)務研發(fā)成獨立的小工具，供應用服務層使用。此種設計可減少重復開發(fā)，降低平臺后期維護成本。應用服務層是為使用人員提供可視化界面的軟件系統(tǒng)，為避免單個系統(tǒng)功能過于復雜，將滿足特定角色人群使用（例如一線生產者、企業(yè)管理人員、政府監(jiān)管者）或者同類應用場景的功能抽取成獨立的應用系統(tǒng)，便于系統(tǒng)后期迭代升級。展示層指呈現(xiàn)軟件系統(tǒng)的終端設備，根據(jù)不同角色用戶特點和使用習慣，提供大屏、中屏、小屏等多種展示形式。

3.2? 功能設計

平臺功能設計以種植區(qū)環(huán)境監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、設備控制為目標，根據(jù)不同應用場景設計了5個子系統(tǒng)，分別是數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、數(shù)字科研服務系統(tǒng)、溫室中心控制系統(tǒng)、大田產業(yè)管控系統(tǒng)、區(qū)域灌溉預報系統(tǒng)。除數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)外，各個版塊相互獨立，每個子系統(tǒng)分配獨立賬號，各版塊的數(shù)據(jù)和功能互不可見，除非管理員給賬號分配多個子系統(tǒng)權限，通過此方式可實現(xiàn)數(shù)據(jù)共建共享和安全保障。各子系統(tǒng)主要功能如圖2所示，內容如下：（1）數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)負責維護整個平臺的基礎要素和公共內容。包括三方面：a）創(chuàng)建用戶、分配權限；b）為其他子系統(tǒng)管理設備、農作物和基地，各業(yè)務系統(tǒng)不再維護此類公共對象，減少冗余，也便于后期向第三方單位提供數(shù)據(jù)服務；c）管理通用方法，例如決策模型、統(tǒng)計分析等。（2）數(shù)字科研服務系統(tǒng)提供科研相關功能，以數(shù)據(jù)可視化為主。通過基地選擇可查看各地情況，以圖表形式展示實時信息和歷史數(shù)據(jù)；（3）溫室中心控制系統(tǒng)為設施農業(yè)服務，核心功能為智能決策。以溫室三維模型為載體呈現(xiàn)每個灌溉設備和物聯(lián)網(wǎng)傳感器的空間位置分布，可遠程開啟和關閉灌溉設備；（4）大田產業(yè)管控系統(tǒng)負責大田場景的數(shù)據(jù)服務，顯示大田土壤水分、氣象類別、光照強度等維度，同時結合監(jiān)測的數(shù)據(jù)，自動展示分析后的作物需水預報結果，輔助農田灌溉決策；（5）區(qū)域灌溉預報系統(tǒng)為華北基地群的管理提供服務，此為中國農業(yè)科學院管理的24個試驗基地，收集并展示基地實況、天氣預報、農作物種植情況、土壤墑情。

3.3? 數(shù)據(jù)采集方式設計

豐富的農業(yè)數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智慧灌溉的基礎，是體現(xiàn)平臺價值的關鍵要素。研究灌溉水的有效利用需要掌握農作物用水的規(guī)律，氣象、土壤特性和作物生理特性是其中重要影響因素[5]，因此平臺集成氣象、通量、土壤、農作物等四大類數(shù)據(jù)，主要通過三種方式采集：設備采集、網(wǎng)絡抓取和人工填報。（1）設備采集主要是利用各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器，采集種植環(huán)境及農作物自身信息，如風速、氣溫、濕度、土壤濕度、水汽、冠層溫度等數(shù)據(jù)。市場上此類傳感器數(shù)據(jù)共享方式主要有兩種：（a）支持接口形式，設備供應商直接提供數(shù)據(jù)共享服務；（b）存儲在采集設備或特定電腦中，不直接對外共享。前者比較簡單，后者不利于數(shù)據(jù)傳輸，為了提高此類場景下數(shù)據(jù)共享的時效性以及便利度，本平臺結合數(shù)據(jù)存放位置和形式，研發(fā)了共享工具，操作人員經授權后在設備上安裝此工具，可定時將數(shù)據(jù)推送到平臺服務器中。本平臺中主要數(shù)據(jù)的采集與傳輸方式見表1。此外，還通過攝像頭定點巡航功能實現(xiàn)農作物長勢監(jiān)測，遠程掌握歷史和實時情況；（2）網(wǎng)絡抓取主要目的是采集天氣預報信息，通過第三方服務平臺獲取，每天自動采集一次未來七天氣象預報信息，為農作物需水預報模型提供數(shù)據(jù)支撐。（3）人工采集主要內容為統(tǒng)計農作物種類、株高、葉寬等信息，通過excel表格導入系統(tǒng)。為保證數(shù)據(jù)的時效性以及連續(xù)性，實現(xiàn)精準實時監(jiān)控，本研究采用較短時間間隔獲取傳感器數(shù)據(jù)，大部分指標采集頻率為1次/30分鐘。

3.4? 關鍵模型構建

智慧灌溉離不開基于環(huán)境信息和農作物生長規(guī)律的決策分析以及需水預報，經過反復論證和對比，本研究構建了兩個核心模型：基于Penman-Monteith 模型的作物需水預報模型及基于環(huán)境監(jiān)測分析的智慧決策模型。

3.4.1? 作物需水量預報模型

作物需水量是指在合適的土壤條件和高產目標

下，正常生長發(fā)育作物的蒸騰量與其所在土面的蒸發(fā)量之和，這是確定作物灌溉水量的重要依據(jù)[24]。本平臺主要采用參考作物系數(shù)法[25-26]計算作物實際需水量，計算公式如下：

（1）

式中：ETC為作物實際需水量，KC為作物系數(shù)，ET0為作物參考蒸散量。

通過反復對比，研究最終選取Penman-Monteith

模型（后稱PM模型）對ET0進行計算。PM模型綜合考慮了氣象因素與作物生理特性，普適性較強，并且在氣象數(shù)據(jù)充足的條件下，模型可計算出較為精確的ET0值[27-28]。具體表達式如下：

（2）

式中：ET0為日參考作物需水量（mm/d）；Rn為凈輻射（MJ/（m2d））；G為土壤熱通量。（MJ/（m2·d））；γ為濕度計常數(shù)（kPa/?C）；T為地面以上2 m高處的日平均氣溫（?C）；u2為地面以上2 m高處的風速（m/s）；es為飽和水汽壓（kPa）； ea為實際水汽壓（kPa）；?為飽和水汽壓與溫度關系曲線的斜率（kPa/?C）。

模型中的參數(shù)計算公式如下：

（3）

（4）

（5）

（6）

（7）

（8）

（9）

式中，Rns為凈短輻射（MJ/（m2d））；Rnl為凈長輻射（MJ/（m2d））；RA為碧空太陽總輻射（MJ/（m2d））；RS為短波輻射（MJ/（m2d））；RSO為晴空太陽輻射（MJ/（m2d））；Tmax，K 為最大絕對溫度，Tmin，K 為最大絕對溫度（K=℃+273.16）；e0（Tmax） 為最大絕對溫度時候的飽和水汽壓（kPa）；e0（Tmin） 為最大絕對溫度時候的飽和水汽壓（kPa）。

平臺提供當日及未來6天的作物需水預報，其中，當日預測中的數(shù)據(jù)大部分來源于實地的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，其中太陽輻射、風速、水汽等數(shù)據(jù)來源于通量塔，風速和溫度取自基地氣象站；未來時間的預測數(shù)據(jù)源于氣象預報。農作物系數(shù)KC來源于平臺中存儲的作物資料庫；因氣象數(shù)據(jù)以天為單位，土壤熱通量取值為0。

3.4.2? 智慧灌溉決策模型

智慧灌溉決策指在一定周期內，根據(jù)氣象預報、傳感器回傳數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動制定灌溉方案，此環(huán)節(jié)以農作物需水預報及自然降雨量為依據(jù)，計算如何以最少灌溉量使農作物生長環(huán)境保持在最適合的水分范圍[17]。智慧灌溉決策模型流程如圖3所示，模型分為兩個階段：灌溉方案制定階段和精準灌溉實施階段。前者指根據(jù)系統(tǒng)中知識庫確定農作物生長最適需水量范圍，結合傳感器監(jiān)測的實際土壤含水量和降雨量，計算需要灌溉的水量。后者提供兩種實施模式：自動化模式與半自動化模式。自動化模式指根據(jù)上一階段生成的灌溉方案自動控制是否啟動灌溉設備及灌溉水量，無需人為干預，半自動化模式指將方案推送給操作人員，尤其是決定是否操作開啟或關閉電磁閥，防止因誤判或設備臨時故障造成較大損失。

4? 平臺實現(xiàn)

為了智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺后期的可維護性和擴展性，基于前后端分離方式開發(fā)。前端通過VUE和ElementUI框架開發(fā)，利用Echarts圖表庫、Cesium引擎等工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析及三維可視化功能。后端基于Java語言開發(fā)，使用目前主流的Spring MVC 框架，借助WebGIS技術展示空間數(shù)據(jù)，如物聯(lián)網(wǎng)傳感器位置、基地分布、灌溉設備位置、高分影像等。通過螢石開放平臺集成各地區(qū)攝像頭，并利用流媒體技術實現(xiàn)視頻實時播放及歷史回放。數(shù)據(jù)存儲方面，同時應用MySQL、MongoDB和GeoDB三種數(shù)據(jù)庫，分別存放農田灌溉中的文本、圖像和空間數(shù)據(jù)，借助SuperMap的Iserver發(fā)布遙感影像和三維模型，通過MySQL的主從復制方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份，避免因軟硬件故障或人為誤操作導致的數(shù)據(jù)丟失或損壞，保障數(shù)據(jù)安全。系統(tǒng)部署方面，平臺通過Apache Tomcat發(fā)布，運行在獨立物理機服務器上，利用虛擬集群方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務分離，滿足響應速度和并發(fā)要求。

5? 平臺應用

5.1? 實現(xiàn)數(shù)據(jù)匯聚，摸清家底

本平臺打通了多個科研團隊數(shù)據(jù)不共享的壁壘，通過在河南、河北、山東、江蘇等地建立的24個試驗基地，匯聚了8個科研小組62套多種品牌物聯(lián)網(wǎng)設備監(jiān)測的數(shù)據(jù)，其中土壤墑情監(jiān)測設備45套、氣象站6套、通量塔1套、作物長勢監(jiān)測設備1套、灌溉設備4套、監(jiān)控設備5套。此外，還通過人工采集、網(wǎng)絡抓取等方式補充了精細化管理所需數(shù)據(jù)，集成了大豆、棉花、小麥、水稻、油菜、玉米等多種農作物生長數(shù)據(jù)，以及農作物種植區(qū)的氣象、土壤、灌溉等對象的歷史數(shù)據(jù)，積累了海量有關農業(yè)灌溉的數(shù)據(jù)，粗略統(tǒng)計每天采集18 829條數(shù)據(jù)，占用存儲空間58G，為相關研究提供了有力的數(shù)據(jù)支撐，如圖4所示。多源異構的大數(shù)據(jù)經平臺統(tǒng)一的處理形成標準化、規(guī)范化的資源，可避免重復采集數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)利用率，同時可幫助管理人員摸清“家底”。

5.2? 實現(xiàn)農作區(qū)動態(tài)監(jiān)測，輔助宏觀決策

通過系列軟硬件集成實現(xiàn)了農作區(qū)的動態(tài)監(jiān)測，有效地呈現(xiàn)其動態(tài)發(fā)展過程，及時、定量地反映了農作物生長狀況及環(huán)境狀態(tài)，輔助生產決策。根據(jù)平臺中已收集數(shù)據(jù)的特點及采集方式，按時間狀態(tài)分為兩類：實時傳輸型數(shù)據(jù)和定期收集型數(shù)據(jù)。實時傳輸型數(shù)據(jù)主要包括：（1）氣象數(shù)據(jù)，例如風向、溫度、風速、濕度、光照等；（2）通量數(shù)據(jù)，如水汽、紅外溫度、潛熱、顯熱、凈輻射等，如圖5（a）所示；（3）土壤數(shù)據(jù)，例如土壤水分、土壤溫度、地下水位，其中土壤水分是判定灌溉與否及數(shù)量的重要指標，需要盡可能高頻率顯示。圖5（b）為2022年3－4月新鄉(xiāng)綜合試驗基地冬小麥種植區(qū)地下20 cm、40 cm、60 cm和80 cm的土壤水分逐日分布圖，其中4月11日降雨促使土壤水分含量劇烈上升。（4）園區(qū)實景；這類數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器或攝像頭采集，時間頻率較高。定期收集型數(shù)據(jù)主要為農作物生長相關數(shù)據(jù)，如株高、葉寬、葉長、土壤養(yǎng)分、干物重等，圖5（c）展示了新鄉(xiāng)綜合試驗基地2019年冬小麥干物重逐月變化情況，此類數(shù)據(jù)需要人工測量，通過統(tǒng)計圖直觀反映變化趨勢。

5.3? 實現(xiàn)農作物需水預報，達成遠程灌溉目標

平臺基于2023年12月新鄉(xiāng)綜合試驗基地天氣預報及傳感器數(shù)據(jù)，利用作物需水預報模型實現(xiàn)了未來一周的冬小麥需水預報，如圖5（d）所示，未來7天（12月4日到12月10日）需水量范圍為3.29－3.91 mm/d，需水程度先略微上升，后逐步下降。此方式定量、直觀地向管理及生產人員提供灌溉參考，再結合土壤水分監(jiān)測、灌溉區(qū)域實時監(jiān)控，相關人員可遠程灌溉并查驗灌溉效果。據(jù)評估，在新鄉(xiāng)綜合試驗基地應用此套集成系統(tǒng)可節(jié)省灌溉活動15%的人員投入，并將灌溉水有效利用系數(shù)提高了31%以上。

5.4? 實現(xiàn)專題可視化，滿足多場景需求

平臺針對科研、大田、溫室、基地群等應用場景設計對應子系統(tǒng)，根據(jù)使用人員特點選擇性地展示數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了農業(yè)灌溉多樣化服務的應用系統(tǒng)。例如面向科研人員的數(shù)據(jù)查閱需求，系統(tǒng)呈現(xiàn)農作物生長以及水、氣、熱等環(huán)境信息，并提供歷史數(shù)據(jù)變化過程以及詳細數(shù)據(jù)下載功能。對于大田生產的場景，系統(tǒng)提供監(jiān)測設備位置分布、作物耗水預報和遠程灌溉功能，生產者足不出戶可遠程開啟或關閉灌溉設備電磁閥，減少巡田工作。針對設施農業(yè)的應用，重在結合各類傳感器數(shù)據(jù)實現(xiàn)智能決策，并可借助攝像頭查看是否完成操作，實現(xiàn)無人化生產。面向多個基地的管理需求，實現(xiàn)“一圖覽全貌”，從多個維度知曉不同地區(qū)基地情況，如圖6展示的天氣、監(jiān)控、基地位置、種植作物、土壤溫度、土壤含水量等，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨層級、跨業(yè)務的管理。總之，平臺的構建為灌溉領域管理、科研和生產團隊提供了一個集數(shù)據(jù)存儲、研究、管控服務為一體的工具，探索了以數(shù)據(jù)為基礎的農業(yè)灌溉，也為跨團隊交流合作搭建了橋梁。

6? 結論與展望

本平臺應用嵌入式、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、3S等技術，采取“1+1+N”的模式，構建了智慧灌溉大數(shù)據(jù)管理平臺。形成 1個數(shù)據(jù)中心、1個管理平臺，4個應用系統(tǒng)，整合了多個科研團隊的物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡抓取數(shù)據(jù)和人工采集數(shù)據(jù)，每天匯總1.88萬條數(shù)據(jù)，可通過圖、表、三維模型等多種方式呈現(xiàn)有關灌溉的農作物生理狀態(tài)、氣象、土壤等多方面信息，實現(xiàn)了農業(yè)灌溉大數(shù)據(jù)的匯總分析與集成管理。利用作物需水預報模型、智慧灌溉決策模型及物聯(lián)網(wǎng)灌溉設備，實現(xiàn)了智慧灌溉目標。通過在新鄉(xiāng)綜合試驗基地應用，成功驗證了作物需水預報與智慧灌溉決策的有效性，將灌溉水有效利用系數(shù)提高了31%以上，初步形成了以數(shù)據(jù)服務生產的管理模式。平臺為科研人員、基地管理者、一線生產員分別提供數(shù)據(jù)共享、精細化管理、遠程控制等服務。

平臺的優(yōu)勢為：（1）打通了6大類62套物聯(lián)網(wǎng)傳感器，解決了多源數(shù)據(jù)無法快速、自動化匯聚的難題，實用性強；（2）集成了主流的作物需水預報模型Penman-Monteith和智慧灌溉決策模型，解決了數(shù)據(jù)采集和決策分析相互脫節(jié)的問題；（3）提供灌溉設備遠程控制功能，分專題可視化，按應用場景提供服務，響應不同業(yè)務人員需求。

目前，平臺已經積累了豐富的農業(yè)灌溉數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、遠程控制等方面取得了一些進步，但在應用中也面臨了不少問題，未來研究將在如下方面提升：（1）研制或集成更多自動化程度高的數(shù)據(jù)采集設備。目前平臺中大部分數(shù)據(jù)雖然已經實現(xiàn)自動化獲取，但也有部分數(shù)據(jù)依舊通過傳統(tǒng)人工測量方式上傳，如農作物的株高、葉長、葉寬等，雖然結果較為準確，但成本高、效率低，采集過程也對農作物形成一定干擾，未來通過研制或集成相關設備，探索替代人工的高效采集方法，實現(xiàn)農業(yè)數(shù)據(jù)的全自動化采集；（2）探索更加高效的數(shù)據(jù)傳輸技術。平臺目前使用4G網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)傳輸，對于存儲空間較大的數(shù)據(jù)例如高分影像，直接網(wǎng)絡傳輸?shù)乃俣葻o法滿足應用需求，平臺后續(xù)將嘗試5G網(wǎng)絡；（3）建立可持續(xù)的數(shù)據(jù)共享機制。當前平臺已接入8個灌溉領域團隊的科研設備與數(shù)據(jù)，未來計劃向領域內其他團隊繼續(xù)推廣，需要建立開放共享的合作機制，引導數(shù)據(jù)協(xié)同利用。（4）加強數(shù)據(jù)分析和評價，挖掘數(shù)據(jù)利用價值。平臺現(xiàn)已通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)了作物需水預報與智慧灌溉決策，下一步將深化數(shù)據(jù)分析與評價，豐富系統(tǒng)知識庫，將原始數(shù)據(jù)轉譯為農業(yè)決策與行動指南，此外，進一步探索數(shù)據(jù)定性描述，讓非專業(yè)人員也能讀懂數(shù)據(jù)，擴大灌溉大數(shù)據(jù)的應用場景與服務人群。未來農業(yè)灌溉必將向智慧化、數(shù)字化方向縱深發(fā)展，平臺今后也將不斷探索和深化農業(yè)灌溉大數(shù)據(jù)的應用與管理，努力為水資源集約利用提供有效工具。

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Design and Application of Smart Irrigation Big Data Management Platform

ZHANG Jie1，2， HUANG ZhongDong3， LIANG ZhiJie3， LI ShiJuan1，2， LIU ShengPing1，2*

1. Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China; 2. Key Laboratory of Agricultural Blockchain Application， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Beijing 100081， China; 3. Institute of Farmland Irrigation， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Xinxiang 453002， Henan， China

Abstract： Predominantly extensive flood irrigation method leads to wastage of water resources. Therefore， exploring efficient and water-saving agricultural irrigation methods is crucial. This study has developed an intelligent irrigation big data management platform that integrates data collection， management， visualization， analysis， decision-making， and remote management. Its goal is to improve water resource utilization efficiency through digital management and intelligent control. The platform utilizes embedded systems， the Internet of Things（IoT）， and Internet technologies， as well as "3S" （GIS， RS， and GPS） technology. It follows the design model of "1+1+N" and includes the construction of a crop water requirement forecasting model， an irrigation decision-making model， an irrigation data center， an irrigation data management system， and four application systems. The entire platform is based on the B/S architecture and programmed using the Java language. The platform has been successfully implemented in several demonstration bases across regions such as Hebei， Henan， Shandong， Jiangsu， etc. It has gathered data on the growth， irrigation， weather， soil， and other aspects of various crops from 8 research teams and 24 experimental bases. On average， it collects 18 829 pieces of data per day， helping management personnel understand the overall situation. It integrates software systems from multiple teams and 62 sets of IoT devices to present the growth and environmental status of crops in a timely and quantitative manner， achieving dynamic monitoring of agricultural areas and assisting production decisions. It has also generated crop water demand forecasts and irrigation decision-making plans， accomplished remote irrigation targets， and through field experiments， validated the effectiveness of automatic irrigation， increasing the irrigation water utilization efficiency by more than 31% at its highest. The platform meets the application needs of different agricultural scenarios through thematic visualizations such as field industry， greenhouse center， digital scientific research， and regional irrigation. The smart irrigation big data management platform serves as a convenient tool for agricultural production and cross-regional management. Its construction and application provide valuable references for the development of digital agricultural irrigation systems.

Keywords： smart irrigation; big data; crop water requirement forecasting; platform design; IoT