王應(yīng)海，劉 鳳(北京東方潤澤生態(tài)科技股份有限公司，北京 100086)

1 精準(zhǔn)水肥一體化技術(shù)

推廣使用水肥一體化技術(shù)是解決水肥利用率低下的重要途徑。隨著我國農(nóng)業(yè)集約化程度的提高，水肥一體化技術(shù)越來越受到重視，合理灌水、施肥在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有舉足輕重的作用，對實現(xiàn)糧食豐產(chǎn)豐收和保證農(nóng)產(chǎn)品持續(xù)有效地供給功不可沒。但近幾年我國持續(xù)過量施肥嚴(yán)重，水資源利用率提不上去，耕地退化，環(huán)境污染風(fēng)險加劇，以大量資源投入推動農(nóng)業(yè)數(shù)量增長的發(fā)展模式難以為繼，急需改進施肥灌水方式，積極探索高產(chǎn)高效、產(chǎn)品安全、資源節(jié)約、環(huán)境友好的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展之路。因此要在水肥一體化的基礎(chǔ)上結(jié)合智能的土壤監(jiān)測、氣象監(jiān)測和人工智能技術(shù)，結(jié)合對作物生長動態(tài)的監(jiān)測及作物生長區(qū)域氣象要素的實時狀況和精準(zhǔn)預(yù)測，建立適合本地的智能灌溉系統(tǒng)，按作物需水規(guī)律進行灌溉，以水帶肥，實現(xiàn)精準(zhǔn)水肥一體化。智能灌溉系統(tǒng)必不可少的是大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，而這一切的前提是可靠的、海量的、針對性強的本地數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)應(yīng)該由性能可靠、使用簡便的監(jiān)測設(shè)備實時采集獲得，最終由客觀且專業(yè)的大腦----即智能灌溉控制器去分析、執(zhí)行，同時基于反饋進行自我修正和衍進。灌溉的真正對象是作物而不是土壤，要把最寶貴的水肥資源精準(zhǔn)的灌溉到作物的吸水活躍區(qū)即根毛區(qū)。因此，實現(xiàn)真正的智能灌溉的第一步是：全方位、多維度地現(xiàn)場感知，為按需灌溉提供依據(jù)。按需灌溉則離不開現(xiàn)場感知和本地的生態(tài)大數(shù)據(jù)。現(xiàn)場感知到土壤水分及變化、地表地下溫度、作物活躍根系位置及比例、氣象數(shù)據(jù)等諸多對作物需水及生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)生影響的因素。其次，是人督導(dǎo)下的智能及大數(shù)據(jù)決策、執(zhí)行機制。通過對水分?jǐn)?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)的綜合分析處理，自動為每個擁有智能參照點的輪灌組制定灌溉決策：是否需要灌溉？灌溉時間是多少？再次，深層反饋學(xué)習(xí)，自我修正、自我衍進。分析入滲速率、提供灌溉反饋，系統(tǒng)自動優(yōu)化灌溉定額、灌溉周期等灌溉參數(shù)；與控灌溉設(shè)備實時連接，實現(xiàn)自動監(jiān)測、計量、評估灌溉和施肥等功能。

2 氣象數(shù)據(jù)在水肥一體化中的作用

隨著科技的進步和發(fā)展，使得氣象監(jiān)測的數(shù)據(jù)也越來越精細(xì)準(zhǔn)確。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣象變化的敏感性較高，抵御自然災(zāi)害的能力較低，所以氣象服務(wù)對農(nóng)業(yè)發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。氣象數(shù)據(jù)對精準(zhǔn)水肥一體化的影響主要體現(xiàn)在氣象閾值對灌溉的影響以及相關(guān)災(zāi)害的預(yù)警。

(1)基于氣象閾值灌溉：灌溉制度與氣象因素高度相關(guān)，眾所周知，遇降雨需設(shè)置延時灌溉，但是，降雨量到達(dá)多少時需要開啟延時功能，需要延時多久；何時需要利用灌溉進行降溫、防霜；何時需要避免灌溉造成低溫；過大的雨量會導(dǎo)致氮肥淋洗等，都跟本地的氣象、土壤、作物數(shù)據(jù)高度相關(guān)。在海量、精準(zhǔn)的本地數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，結(jié)合人工智能分析，則可逐漸把握本地規(guī)律，獲得該種作物灌溉相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)閾值。

(2)病蟲害預(yù)警：病蟲害與溫度、濕度高度相關(guān)。例如，安裝在水肥一體化現(xiàn)場田間地頭的天圻智能全電子氣象站監(jiān)測的實時氣象數(shù)據(jù)，可以結(jié)合智能灌溉控制器云衍及“E生態(tài)”的模型進行分析處理，可對相應(yīng)病蟲害進行預(yù)警，提醒用戶進行防護應(yīng)對措施，以起到防災(zāi)、減災(zāi)的作用，避免因災(zāi)損失。

綜上，對氣象數(shù)據(jù)做出快速響應(yīng)，節(jié)水省肥，達(dá)到農(nóng)業(yè)高產(chǎn)、資源高效、環(huán)境友好的目的，也是精準(zhǔn)水肥一體化技術(shù)推行的初衷。

3 在精準(zhǔn)水肥一體化中如何使用土壤水分傳感器采集到的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)

常見的土壤水分傳感器采集到的土壤濕度數(shù)據(jù)是絕對土壤體積含水量數(shù)據(jù)，是在105～110 ℃條件下，將土壤烘干至恒重時揮發(fā)出來的水分體積。例如，20%的體積含水量表示，將樣品為100 mL的土壤在105～110 ℃條件下烘干處理至土壤重量恒定時，烘干出來的水分為20 mL。也可以直接理解為，在當(dāng)前濕度下，任意體積的土壤中，該土壤體積的20%是由水分構(gòu)成的。

對于土壤水分，土壤中有多少水不是核心關(guān)鍵問題，農(nóng)作物在當(dāng)前土壤濕度下能不能舒服的從土壤中吸收水分才是關(guān)鍵。例如，對于沙性土壤，土壤的保水性、吸水能力較差，當(dāng)土壤含水量為15%時，農(nóng)作物的根系是很容易從土壤中吸收水分的，但對于黏性土壤，土壤的保水性、吸水能力較強，當(dāng)土壤含水量為15%時，農(nóng)作物的根系已經(jīng)很難從土壤中吸收水分了。除了土壤本身的巨大差異，不同植物的耐旱、耐澇能力也有很大區(qū)別，就如沙棘、仙人掌、雪松、旱柳與荷花、水稻、蘆葦對水的適應(yīng)需求的區(qū)別。另外，農(nóng)作物從播種到收獲，從小苗到大苗、到開花、結(jié)果實，不同的生育階段對土壤濕度的適應(yīng)能力也是不同的；再有，同一個位置的土壤也是在變化的，每年的各種深松土壤、用犁翻地、旋耕機旋地、施用化肥農(nóng)藥、農(nóng)作物的根系殘留等都在影響改變土壤結(jié)構(gòu)，改變著土壤的保水、吸水能力。

因此，通過土壤水分傳感器得到當(dāng)前體積含水量為20%之外，還需要獲得另外兩個關(guān)鍵數(shù)據(jù)，即土壤含水量的上下限。比如，在當(dāng)前土質(zhì)、當(dāng)前植物根系吸水能力狀態(tài)下，土壤含水量低于15%(下限)后植物根系就很難從土壤中吸收水了，當(dāng)前土壤的最大持水能力(田間持水量)為35%(上限)。那么，如何確定植物根系能夠正常吸水的含水量的上下限數(shù)值呢？精確的上下限值是一個隨著土層深度土質(zhì)變化、植物生長發(fā)育變化而變化的值?；谕寥浪謧鞲衅鬟B續(xù)監(jiān)測到的土壤含水量變化情況，當(dāng)發(fā)生土壤干旱導(dǎo)致植物很難從土壤中吸收水分或者發(fā)生水澇導(dǎo)致農(nóng)作物對水分的吸收減少時，土壤水分儀獲取土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺，通過大數(shù)據(jù)平臺具備這樣的人工智能數(shù)據(jù)分析服務(wù)，人工智能技術(shù)能夠智能識別到土壤含水量上下限；但是人工智能需要以一定量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，如果干旱或者水澇始終沒有發(fā)生，智能識別到的土壤水分上下限與實際需求會有差異。因此，較為簡單通行的做法是，通過相對含水量(當(dāng)前含水量與田間持水量的比值)來判斷植物是否處于適宜的土壤濕度狀態(tài)。一般認(rèn)為，土壤相對含水量處于60%～100%范圍是適宜農(nóng)作物生長的土壤濕度。盡管如此，獲得準(zhǔn)確的田間持水量數(shù)據(jù)也并非容易。田間持水量指在地下水較深和排水良好的土地上充分灌水或降水后，允許水分充分下滲，并防止其水分蒸發(fā)，經(jīng)過一定時間，土壤剖面所能維持的較穩(wěn)定的土壤水含量，是大多數(shù)植物可利用的土壤水上限。

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