土壤含水量(土壤濕度)數據在智能灌溉決策系統中的應用研究

王 應 海

(北京東方潤澤生態科技股份有限公司，北京 100191)

土壤含水量狀況對農作物生長的重要性不言而喻，比如：土壤水分的高低直接影響作物對養分的吸收速率，土壤中有機養分的分解礦化離不開水分，施入土壤中的化學肥料只有在水中才能溶解，養分離子向根系表面遷移以及作物根系對養分的吸收都必須通過水分介質來實現。理想的智能灌溉系統，需要基于具體可靠的土壤含水量數據做出科學灌溉決策來補充人的經驗決策。本文首先討論滿足智能灌溉系統決策需要土壤含水量數據的特點，接著討論如何采集到可供智能灌溉決策系統使用的土壤含水量數據，最后討論智能灌溉決策系統如何處理使用土壤含水量數據。

1 滿足智能灌溉決策系統需要土壤含水量數據的特點

1.1 數據來源客觀可靠

(1)數據由土壤水分傳感器實時采集獲得。智能灌溉決策系統需要的土壤含水量數據必須由土壤水分傳感器實時采集獲得為主，人工獲取校驗為輔。通過傳統烘干法或土壤水分速測儀得到的土壤水分數據耗時費工，在實現方式、數據數量、質量上都不能滿足智能灌溉決策需求。比如：人工不可能在深夜里到田間采集土壤水分數據，烘干法通常需要持續烘干12小時才能得到數據，這滯后于灌溉管理實時需求。

(2)數據來自對多個監測點的連續監測。土壤自身的差異性、不一致性巨大，即使在同一地塊中，不同監測點間數據的可能差異顯著。由于土壤翻耕均勻度、土壤中空隙、土塊、石頭、農作物根系、有機物等大量存在，土壤中含水量的差異客觀存在。實踐經驗表明，在同一農業地塊中，在相同灌溉條件下，土壤含水量差異仍可達3%-5%，即使兩個監測點的距離可能短至0.5米。因此，應用于智能灌溉系統決策的土壤水分數據必須是對同一個地塊中多個監測點連續監測獲得的、具有統計意義的數據。使用同一地塊中不同監測點、不同時間點的數據進行直接對比分析，可能會誤導灌溉決策。

(3)數據來自對同一地點多個土壤深度的監測。從土壤角度觀察，在同一監測點的不同深度，土壤含水量有明顯差異；從農作物角度觀察，農作物的活動根系深度分布在不同的生育期有明顯差異。智能灌溉決策需要動態監測農作物主要吸水根系所在土層的土壤水分數據，而不是固定深度土層的土壤水分數據。農作物的根系是連續生長的，掌握農作物隨生育期變化的主要吸水根系所處的土層深度，需要實時獲得相應土層深度的水分數據。從這個角度，管式多深度土壤水分傳感器是滿足智能灌溉決策土壤水分監測需求的理想選擇。

(4)數據來自對農作物根系附近、與根系吸水高度相關位置中土壤含水量的監測。土壤容重、孔隙大小、孔隙類型及土壤顆粒組成中黏粒含量等對土壤水分分布和擴散率都有一定的影響，土壤水分傳感器測量位置的土壤水分含量和農作物根系位置的土壤含水量可能存在差異，尤其在局部灌溉(如：滴灌)模式下，非濕潤區域的土壤水分含量和濕潤區域的水分含量相差巨大。因此，土壤水分傳感器采集監測的必須是農作物根系附近、與根系吸水高度相關位置中土壤含水量數據。

1.2 數據質量

(1)數據要能夠動態反映土壤水分的連續變化情況。這要求土壤水分傳感器的數據采集間隔智能可調，因為：在灌溉或降雨時需要密集監測當前的有效灌溉量、有效降雨量，水分在土層中的下滲狀態；在非灌溉或降雨時期，增大數據采集間隔，以避免土壤水分傳感器的高強度耗電，采集到變化量很小的大量重復數據，增加系統運算量。

(2)數據需要經過同位置土壤溫度數據的修正。水在5攝氏度時的介電常數為85.9，在35攝氏度時的介電常數為74.9，干土的介電常數為3-6，因此，通過測量土壤介電常數變化來測量土壤水分的傳感器都必須同位監測土壤溫度數據以補償由于溫度差異引起的傳感器測量誤差。

(3)水分傳感器必須具有高度的穩定性、抗干擾能力。在野外實際測量中，通訊基站，灌溉泵房高壓電設備，農機作業等外部因素都會對在工作狀態的土壤水分傳感器產生電磁干擾；野外環境的高低溫變化、土壤中復雜的化學成分會腐蝕傳感器。這些因素要求水分傳感器必須具有高度的穩定性、抗干擾能力。

2 如何采集到可供智能灌溉決策系統使用的土壤含水量數據

根據前述內容，采用智能一體化管式多深度土壤水分傳感器可以得到滿足智能灌溉決策系統需要的土壤含水量數據。

管式土壤水分傳感器具有比插針式水分儀的更大的土壤傳感范圍，例如，對于直徑63 mm的管式土壤水分傳感器，以傳感器為中心，直徑30厘米范圍內的土壤水分都會影響傳感器的采集數據，這是插針式水分儀約20倍的土壤傳感范圍。這有效降低了由于土壤的不一致性帶來的所測量數據的代表性不高的風險。

管式土壤水分傳感器的探測單元不直接接觸土壤，探測單元內置于耐腐蝕的PVC管殼中。“智墑”牌管式土壤水分傳感器中還充有氮氣對探測單元進行保護，延緩電子元器件的氧化衰老。

采用打孔后以原狀土灌漿法安裝管式土壤水分傳感器是對土壤擾動最小的安裝方法，確保傳感器與土壤的緊密接觸。

3 土壤含水量數據的分析處理和使用

(1)通過追蹤土壤含水量的連續變化情況，獲得土壤下滲速率、田間持水量、飽和含水量等土壤中客觀發生的，反應土壤相關特征的數值。

如圖1，當土壤水分傳感器密集采集土壤水分數據時，可以觀察到土壤水分在土壤中的連續變化情況，進而識別到下述信息：①圖1中4次土壤含水量的迅速升高表示發生了4次灌溉或降雨。②當灌溉停止后，由于水在土壤中下滲，10 cm深土層土壤水分含量開始迅速下降，接著下降速度變緩。本示例中10厘米深土壤含水量下降到約18%的水平后下降速度變緩，說明當前土層土壤的田間持水量是比18%低的一個數值。③土壤含水量下降曲線的斜率呈現出有規律的變化，從對應的時間看出，在白天(由于大量土壤蒸發、植物蒸騰耗水)含水量下降速度比夜間土壤含水量下降速度快。④可以直接計算出某日該10 cm土層的含水量減少量。本示例中，凌晨土壤含水量為12%，經過一天，到夜間土壤含水量下降到7%，一天中，10 cm深土層的含水量減少量為12%-7%=5%。“智墑”牌管式土壤水分傳感器測量得到10 cm深土壤水分含量本質上是指：地表到地下10 cm深這樣一個100 mm厚土層的體積百分比含水量的平均值。因此，12%體積百分比的含水量等同于：100 mm厚的土層中含有12 mm的水分，7%體積百分比的含水量等同于：100 mm厚的土層中含有7 mm的水分，經過一天時間，地表到地下10 cm深100 mm厚土層中包含的水分由12 mm下降到7 mm，共減少了5 mm。

圖1 在10 cm深度土壤含水量連續變化曲線圖

(2)通過監測位置的傳感器歷史數據，根據當前含水量狀態，虛擬根系深度，實時計算當前有效儲水量數據、蓄水潛力數據。

圖2為北京東方潤澤生態科技股份有限公司智能灌溉平臺的土壤水分分析處理“YH土壤水分模型”。

YH土壤水分模型具有以下特點：①通過YH土壤水分模型系統可以動態計算出土壤中的“有效儲水量”及“蓄水潛力”。②YH土壤水分模型中的所有數據都是

圖2 智能灌溉土壤水分分析“YH土壤水分模型”

土壤水分傳感器采集到的數據。③YH土壤水分模型中歷史最低含水量、歷史最高含水量、作物虛擬根系深度均隨著土壤水分傳感器數據的采集進行動態調整。

模型中的“有效儲水量”是指：在作物根系區域土層中，當前土壤含水量高與該監測位置歷史實測到的最低土壤含水量部分所包含的水量，單位為毫米。有效儲水量與土質差異、農作物差異、農作物不同生育期、根系不同深度多個因素相關。

模型中的“蓄水潛力”是指：在作物根系區域土層中，該監測位置歷史實測到的最高土壤含水量與當前土壤含水量所包含的水量。所實測到的歷史最高含水量與灌溉模式、土地的翻耕、農作物的根系生長、土壤中施肥、有機物含量的變化等因素相關。土壤蓄水潛力表達了土壤的“胃”還能裝多少東西，超過土壤“胃”容量的灌溉將導致水肥下滲到根系以下土層，水肥浪費。單位為毫米，乘以面積可得到灌溉量。

(3)結合未來降雨量、耗水量預測數據，確定灌溉時間、灌溉量。

4 結 語

連續化、自動化土壤水分數據的監測、采集和分析處理是智能灌溉系統正確運行的基礎，大量與具體農作物生長規律、區域氣候特點、種植管理目標相適應的土壤水分數據采集是形成科學灌溉制度的首要條件。

□