椰糠條栽培番茄的蒸騰反饋智能灌溉系統研制

王 柳，丁小明，李 愷，張凌風，裴慶余，尹義蕾，王春輝，侯 永，潘守江，田 婧，魯少尉

椰糠條栽培番茄的蒸騰反饋智能灌溉系統研制

王 柳，丁小明※，李 愷，張凌風，裴慶余，尹義蕾，王春輝，侯 永，潘守江，田 婧，魯少尉

（1. 農業農村部規劃設計研究院設施農業研究所，北京 100125；2. 農業農村部農業設施結構工程重點實驗室，北京 100125）

為滿足番茄椰糠條栽培條件下自動精量灌溉的需要，該研究研制了一套蒸騰反饋智能灌溉系統，包括蒸騰檢測組件、通信組件、決策組件和灌溉組件。蒸騰檢測組件基于壓力傳感器測定番茄蒸騰量；決策組件基于椰糠條的持水特性和番茄蒸騰量的變化建立了灌溉精量控制模型，精確控制水泵啟動和關閉，使灌溉量根據作物蒸騰量的多少變化，并根據回液量及其電導率（Electrical Conductivity，EC）值變化判斷調用正常灌溉模式或淋洗模式，使椰糠條始終處于適宜的含水量范圍內，保持一定的水氣比，以利于番茄根系生長和吸收營養液，解決灌溉不足造成的干旱脅迫和灌溉太多造成的營養液浪費和回液處理量大的問題；通信組件用于各模塊間信號的傳遞。以荷蘭RIDDER公司研發的基于光輻射積累量控制的灌溉系統為對照，檢驗該蒸騰反饋智能灌溉系統的應用效果。結果表明，在番茄盛果期，該系統的灌溉量比對照增加9.4%，回液量減少18%，且回液EC值比較穩定；與定時灌溉相比，減少灌溉量32%，減少回液量57%，有更多的營養液被植物吸收利用。栽培效果顯示，使用該系統灌溉的番茄產量、株高、節數與使用荷蘭RIDDER公司研制的灌溉系統的沒有顯著差異，取得了與之相同的灌溉效果；而且，在5 000 m2溫室內設備設計使用年限10 a條件下，該智能灌溉系統年運行成本與之相比還降低了 20.8%，并能夠滿足自動精量灌溉的需求。若根據基質類型不同調整灌溉控制模型參數，該系統也可應用于巖棉條栽培、混合基質盆栽等其他無土栽培的智能精量灌溉。

灌溉；蒸騰；傳感器；無土栽培；番茄；壓力傳感器；椰糠條

0 引 言

番茄是中國設施中栽培最多的蔬菜，2016年設施栽培面積超過80萬hm2，占設施蔬菜總面積的16%[1]。無土栽培技術因其高產、克服連作障礙，在設施園藝中被廣泛應用。椰糠因其成本較低、理化性狀良好、取材天然、不污染環境等特性逐漸成為重要的無土栽培基質，近年來推廣迅速[2]。無土栽培營養液的恰當供給是作物吸收養分和水分關鍵。無土栽培基質體積遠小于土壤栽培，對水分和養分的緩沖性差，若不能及時供液會造成生產上災難性的損失，若不間斷供液，作物根系長時間浸沒于飽和營養液中會使根際通風不良，不利于根系的呼吸，從而不利于根系和作物的生長，嚴重的導致根壞死，因此必須根據作物的需求來調整營養液的灌溉量和灌溉頻率。對于開放式（非循環）營養液供液系統，超出作物需求的營養液供給還會造成水和肥料的浪費和環境污染，對于封閉（循環）式營養液供給系統，超量營養液供給導致大量的回液增加了處理量，特別是以椰糠為栽培基質的系統中，回液中含有有機物、雜質顆粒和色素，回收利用更加困難。因此，恰到好處地自動精量供給營養液能有效解決上述問題。土壤栽培中講究“見干見濕”，以調節水氣平衡，而在基質無土栽培中，營養液也是間歇供給。

目前國內外基質栽培自動供液方式有以下幾種：1）根據經驗使用定時器實現定時定量供給，這是中國基質栽培采用的主要方式[3-4]，這種方式有可能會造成早晚灌溉過多，而中午蒸騰量大的時候灌溉不足；2）基于Penman-Monteith模型[5-6]或修正的Penman-Monteith模型[7-8]估測的蒸散量來決策營養液的供給，這種方式需要的氣象參數很多，且難以獲取，許多參數是根據經驗選取的，有很大的局限性；3）利用介電傳感器如時域反射儀[9-10]、頻域反射儀[11-13]、電容傳感器[14-15]以及導熱率傳感器[16]等測得的基質體積含水率和水分-電導率-溫度組合傳感器測得的電導率[17-18]決定灌溉頻率，但這些方法存在傳感器價格昂貴、需要校正和測量數值受基質結構、溫度和鹽度的影響等缺陷；4）通過監測作物的反應來控制灌溉，如監測作物的反射率[19]、圖像[20]、熱平衡流量傳感器測得的莖液流或直徑傳感器測得的直徑變化[10,21-22]、葉片溫度[23]等，但這些方法受取樣的代表性和其他因素影響準確率較低，且作物反饋缺水時已經受了傷害；5）無土栽培中較常用的是灌溉控制模型是基于太陽輻射，當太陽輻射積累到一定量時啟動一次灌溉[24-26]，這種方式考慮了營養液需求的日變化，但他是一種間接控制模型，因為不同品種作物不同生長階段葉面積不同，同樣的輻射累積量，作物的蒸騰量也不一樣，因此需要根據經驗調整不同作物不同時期的輻射累積量，作物的蒸騰同時還受溫度和風速的影響，基于一個地方氣候條件和種植品種建立的灌溉模型在另一個地方未必適用，這就是很多荷蘭先進的基于太陽輻射累積量的灌溉控制系統引進中國后“水土不服”的原因；6）基于張力計[27]或負水頭供液決策的自動灌溉方式[28-29]，裝置比較復雜，對于成品的椰糠條張力計或多孔陶瓷盤難以安裝，因此無法用于椰糠條的栽培；7）基于平板天平自動稱量種有作物的基質或容器的質量，當其達到設定閾值時則啟動灌溉[10,30-33]，質量隨時間的降低量反應了蒸騰、蒸發和淋溶損失的水量，從而可以實現簡單而直接的灌溉控制，該技術在國外已授權專利，荷蘭的PRIVA、RIDDER、Hoogendoorn等公司可以提供該技術，但設備和支撐軟件較為昂貴[34]，且控制模型不為中國所掌握。

鑒于以上方法存在的問題，本研究采用壓力傳感器檢測基質質量和回液質量的方法，開發一種蒸騰反饋智能灌溉系統，以期能根據作物蒸騰規律及時、精準控制灌溉。本灌溉系統可應用于作物的設施無土栽培中，達到節約水肥的目的。本研究對于降低精準灌溉系統的應用成本具有重要意義。

1 椰糠條栽培番茄的蒸騰反饋智能灌溉系統構成

1.1 總體結構

基于壓力傳感器的椰糠條栽培番茄的蒸騰反饋智能灌溉系統如圖1和圖2所示，由蒸騰檢測組件、通信組件、決策組件和灌溉組件組成。其中，蒸騰檢測組件由基質質量檢測組件和回液檢測組件構成（圖3），基質質量檢測組件包括壓力傳感器、回液收集槽和底座；回液檢測組件包括回液引流管（可選）、回液檢測罐、托盤、壓力傳感器、底座、pH值傳感器（可選）、EC值傳感器（可選）。通信組件包括2個LoRa?模塊，一個放置于中央控制室，另一個放置于溫室中。決策組件由放置于中央控制室的計算機和控制模型構成。灌溉組件包括營養液工作液儲罐、繼電器、潛水泵、供液支管、供液毛管和滴箭。

計算機和放置于中央控制室內的通信組件間為有線連接；放置于中央控制室內的通信組件和放置于溫室內的通信組件間為無線連接；放置于溫室內的通信組件和繼電器、基質質量檢測組件、回液檢測組件有線連接。基質質量檢測組件和回液檢測組件檢測的實時質量數據信號和繼電器開關狀態信號經過通信組件傳輸給決策組件中的控制模型調用，控制模型給出的控制信號通過通信組件傳輸給繼電器控制潛水泵的開關，從而實現灌溉控制。

1.2 系統硬件選型

系統的硬件規格型號和性能如表1所示。考慮到果菜長季節栽培的需要和無土栽培基質質量范圍差別較大，選用0～500 kg大量程壓力傳感器作為檢測基質質量的傳感器，最大誤差不超過0.15 kg，一般每個基質條上4株番茄每天灌溉量不少于2 L，最大誤差占最小灌溉量的7.5%，在可接受范圍內。回液收集槽和底座采用輕質的鋁合金材質自制，安裝運輸方便。每個基質條上種植4株番茄，灌溉量最大時一般每天每株不超過2 L，回液量最大一般不超過灌溉量的40%，因此選用0～5 kg量程的壓力傳感器作為回液質量檢測的傳感器，對應選用5 L的量杯作為回液檢測罐，托盤和底座采用耐腐蝕的不銹鋼自制。RS-485標準的數字通信網絡能在遠距離條件下以及電子噪聲大的環境下有效傳輸信號，使得連接本地網絡以及多支路通信鏈路的配置成為可能[35]。因此本系統采用數據轉換儀表和變送器將壓力傳感器信號轉換成RS-485輸出信號，對應灌溉組件中的繼電器的輸入信號也為RS-485。LoRa?模塊具有功耗低、傳輸距離遠、信號穿透性強、靈敏度高、穩定性好、兼容性廣、組網方便等優點，選用其作為通信組件。3個小區共種植番茄480株，按最大灌溉量每天每株2 L計，每天灌溉總量不超過1 m3，因此選用1m3的營養液工作液儲罐，灌溉組件中的支管、毛管和滴箭為原高架栽培灌溉系統原有配置，潛水泵根據管路長短和滴箭流量選型。本試驗系統中采用了營養液工作液儲罐的方式，營養液工作液一天一配，未來系統成熟后可連接到施肥機。pH值傳感器和EC值傳感器為選裝設備，本試驗中暫時未安裝，由人工檢測。

表1 系統硬件規格型號及性能

2 灌溉決策模型參數選擇及系統軟件設計

2.1 灌溉決策模型及參數選擇

2.1.1 基質結構及其特征

基質的性質是灌溉決策的基礎。本試驗采用的是荷蘭FORTECO?Power商品椰糠條和Grodan?Delta商品巖棉塊，性質比較均一，椰糠條泡發后體積為100 cm× 15 cm×10 cm，6面塑料膜包裹，僅底邊留有排液孔，巖棉塊體積為10 cm×10 cm×6.5 cm，4面塑料膜包裹，1面與椰糠接觸，僅1面暴露于空氣中，蒸發損失很小，幾乎可以忽略，因此灌溉量減去回液量即為蒸騰量。可以通過檢測基質和回液的質量計算蒸騰量，進而基于蒸騰反饋精準調控灌溉量。

取3個干椰糠條，稱質量，用量杯加水，15 min加1次，每次1 L，每個椰糠條加水15 L，放置1晚排除重力水，第2天早上排除多余的水后稱質量，2次質量相減即可得其持水量為（8.32±0.35）kg；同理測得巖棉塊的持水量為（0.53±0.03）kg，則1個椰糠條和4個巖棉塊的持水總量為（10.44±0.47）kg。

2.1.2 模型的選擇

1）經驗定時灌溉模型

于番茄第一穗果成熟期，本研究請有經驗的園藝師設定經驗定時灌溉模式，作為控制模型選擇的參考（表 2），試驗結果顯示，3個相似的晴朗或多云天氣下回液占比均在30%左右。同時，根據荷蘭種植者建議[36]回液占灌溉量的比例為25%～30%，當其低于10%～15%時基質袋中的pH值和EC值會偏離合理的范圍，并且很難調整，當回液的占比超過30%，基質袋中的環境穩定，但耗水耗肥較多。鑒于此，經驗定時灌溉模型控制下耗水耗肥較多，且灌溉頻率和單次灌溉時間的確定嚴重依賴于園藝師的經驗，不利于推廣。

表2 經驗定時灌溉試驗條件和結果

注：09:00、09:45、10:30、11:15和12:00每次灌溉6 min；12:45和13:30每次灌溉5 min。

Note: Each time irrigated 6 min at 09:00, 09:45, 10:30, 11:15, and 12:00; Each time irrigated 5 min at 12:45 and 13:30.

2）灌水上下限控制模型

土壤栽培的自動灌溉一般采用灌水上下限的控制模式，當土壤含水量達到下限時啟動灌溉，達到上限時則停止。有研究表明[37]，綜合產量、畸形果率和灌溉水利用效率等因素，番茄開花坐果期0～60 cm土層的土壤含水率保持在田間持水率的80%左右為宜。參考該結果，本研究將基質持水量的80%設為灌溉下限，基質持水量的100%設為灌溉上限進行預試驗。試驗結果顯示1 d僅灌溉2次，總灌溉時間51 min，灌溉量1 796 mL/（d·株），回液量達到650 mL/（d·株），回液占比達到38%，灌溉量遠超過番茄需求量，造成大量的水肥浪費。因此，土壤栽培的灌溉自動控制模型對于持水性差的基質并不適用，椰糠條栽培番茄灌溉應遵循少量多次的原則。

3）蒸騰反饋智能灌溉控制模型

鑒于上述2種灌溉控制模型對于椰糠條栽培番茄的精準灌溉并不適用，本研究在分析番茄每日蒸騰變化規律的基礎上開發一種蒸騰反饋智能灌溉控制模型。

有研究表明[31]，基質栽培番茄一天中蒸騰速率呈梯形變化，07:00左右蒸騰速率開始迅速上升，在12:00左右達到高峰，然后維持在這一水平直至15:30左右開始下降；同時，也有研究[32]證明了巖棉栽培番茄在不同生育期、不同天氣（晴天、陰天）的耗水速率基本符合上述規律。還有研究表明[22,38]，番茄莖流速率在12:00—13:00左右達到峰值。

椰糠條栽培基質體積小，4棵番茄共用15 L基質，每株不到4 L，對水氣的緩沖性小，因此需根據其蒸騰速率的日變化規律精確調控水肥供給；同時從工程設計的角度考慮，應盡量避免灌溉設備頻繁啟停，據此本研究設計了基于蒸騰反饋的智能灌溉控制模型如圖4所示。該控制模型分為正常灌溉模式和淋洗模式，通常情況下使用正常灌溉模式，當基質EC值超過植物耐受范圍或蒸騰量特別大時采用淋洗模式。

2.1.3 蒸騰反饋智能灌溉控制模型參數的確定

采用蒸騰反饋智能灌溉控制模型需要確定日出時刻、日中時刻、日落時刻、開始灌溉時刻、達到基質持水量時刻、停止淋洗時刻、停止灌溉時刻、基質含水量設定下限、基質含水量設定上限、基質持水量、單次灌溉時間等參數。

由前人研究[22,31-32,38]和本研究預試驗可知，番茄夜間的蒸騰速率很小，蒸騰速率在日中時刻左右達到最大。據此將一天大致劃分為4個時段，開始灌溉到日中時刻為第Ⅰ時段，此時需順應蒸騰速率逐漸增大的規律，將基質含水量逐漸灌至含水量設定上限；日中時刻至停止淋洗為第Ⅱ時段，此時基質實時含水量應維持在基質持水量以上，以淋洗出基質中多余鹽分；淋洗結束至停止灌溉為第Ⅲ時段，此時基質實時含水量應維持在基質持水量上下以滿足午后高蒸騰速率的需要，保證有充足的水分和養分滿足作物光合作用的需要；停止灌溉至第2天灌溉啟動前為第Ⅳ時段，此時應使基質含水量逐漸回落至適宜的基質含水量設定下限，使空氣進入基質，保證根系的呼吸作用和正常生長。第Ⅱ時段為淋洗階段，正常灌溉模式時第Ⅱ時段的時間為0。

灌溉系統安裝地點的日出、日中和日落時刻是灌溉時段劃分的重要依據，其日出時刻（sunrise）計算如式（1）所示：

式中為安裝地點所在地理時區，如北京的時區為東8區，=8；lo為安裝地點經度，東經為正、西經為負，rad；la為安裝地點緯度，北緯為正，南緯為負，rad；為日期序列數，即當天在這一年中的序列，如2月11日為42。式（1）計算結果為小于24的數值，如6.69，則表示06:41。

日落時刻（sunset）計算如式（2）所示：

日中時刻（midday）計算如式（3）所示：

有研究表明[39]，高架袋培番茄一般采用流量為33 mL/min的滴箭，與本研究所選滴箭流量相同；該研究還表明[39]番茄坐果后供液量1 500 mL/（d·株）左右，每天灌溉6～8次，每次供液量100～120 mL。據此，本研究確定每次每株番茄供液量為120 mL左右，結合本研究所選用的滴箭流量33 mL/min，將單次灌溉時間確定為4 min。則每次灌溉時1個椰糠條上4株番茄的總供液量為528 mL，其質量約為0.5 kg。

當回液檢測組件第1次檢測到回液質量時椰糠條中的含水量達到其基質持水量，基質質量檢測組件記錄此時質量為（f-c，kg），如上文所述在第Ⅲ時段，基質實時含水量需圍繞f-c上下波動，而在4 min的單次灌溉時間內蒸騰量很小，可忽略不計，基質實時含水量表現為直線上升，據此結合1個椰糠條上單次供液的質量為0.5 kg，將基質持水量減去1個椰糠條上單次供液質量的1/2，即（f-c-0.25 kg）設為基質含水量設定上限（3，kg）。

有研究表明[34]，對于椰糠基質中的番茄，第天的最后一次灌溉到第（+1）天的第1次灌溉，基質實時含水量比基質持水量減少10%～15%，則其水分保持在最佳范圍內。基質實時含水量的減少是由于蒸騰作用，為留有一定的保險系數，本研究取基質含水量設定下限為比基質持水量下降10%，結合前文測得的基質持水量10.44 kg可知，基質含水量設定下限為（f-c-1 kg）。若日出前基質實時質量達到基質含水量下限，則啟動1次2 min灌溉，補充基質水分到下限以上。

開始灌溉時刻（1）需確定在日出后番茄蒸騰速率迅速增加時，根據經驗，當日出后基質實時質量比基質含水量設定下限下降1個椰糠條每次供液量的1/2（即0.25 kg）時啟動當天第1次灌溉，設此時的質量為（1，kg），此時的時刻為開始灌溉時刻。當日輻射越強，則日出后基質總質量越早達到1，根據對稱原則，設下午停止灌溉的時刻為3，令1-sunrise＝sunset-3。淋洗時間段的時長則需要根據需要回液的量和回液的EC值綜合確定，設停止淋洗時刻為4。

設第Ⅰ時段，基質質量上升階段任意時刻2的基質設定質量為（2，kg），其計算如式（4）所示：

采用正常灌溉模式時，當基質實時質量小于或等于2時，決策組件發出灌溉信號，并在接收到灌溉組件灌溉確認的反饋信號時開始計時，并在4 min后發出結束灌溉指令，如此循環，直至2＝midday進入第Ⅲ時段，此時段內當基質實時質量再次達到3時決策組件發出灌溉信號，并在接收到灌溉組件灌溉確認反饋信號時開始計時，并在4 min后發出灌溉結束指令，如此循環，直至到達3時刻進入第Ⅳ時段。第Ⅲ時段結束后當回液檢測組件檢測到回液質量不再增加時讀取此時的回液質量并計算當天的灌溉總量，計算回液質量在總灌溉量中的占比并記錄。

如采用淋洗灌溉模式時，則當2≥f-c，進入第Ⅱ時段，此時段內當基質實時質量再次達到f-c時決策組件發出灌溉信號，并在接收到灌溉組件灌溉確認反饋信號時開始計時，并在4 min后發出灌溉結束指令，如此循環，直至4時刻，進入第Ⅲ時段，后續過程與采用正常灌溉模式時相同。

若根據基質類型不同調整灌溉控制模型參數，該蒸騰反饋智能灌溉系統也可用于巖棉條栽培、混合基質盆栽等其他無土栽培的智能精量灌溉。

2.2 蒸騰反饋智能灌溉控制系統軟件設計

蒸騰反饋智能灌溉控制系統軟件是在Qt 5.14.2軟件平臺下開發，前端依靠QML、JavaScript語言實現顯示界面及控制邏輯，后臺依靠C++語言實現數據庫的操作、組件間的通信、前后端的數據溝通、日出日中日落時刻的獲取。系統工作流程如圖5所示。系統還配備了手動模式，以備在停電、斷網、自動控制模型故障時使用。

3 蒸騰反饋智能灌溉系統應用試驗

3.1 試驗地點及方法

2020年9月4日至2021年1月13日在農業農村部規劃設計研究院河北廊坊永清基地連棟玻璃溫室A2試驗區進行試驗。基地溫室面積5 000 m2，溫室檐口高度6 m，每個試驗區長×寬為34 m×16 m，試驗區配置有內外遮陽、內保溫、濕簾風機、加溫管道，頂部為散射光玻璃。試驗布置如圖2所示，南北方向設置栽培行，處理組（TK）與對照組（CK）間隔排列，3次重復，處理組采用本研究開發的蒸騰反饋智能灌溉系統進行灌溉。對照組連接到荷蘭RIDDER公司的施肥機，以光輻射累積量控制灌溉，該系統通過CX500工控計算機實現溫室環境及灌溉自動控制，初始投入31萬元，其中灌溉控制系統軟硬件約9.1萬元。

番茄品種為JUANITA（拜耳公司-德澳特，櫻桃番茄），栽培模式采用椰糠條無土栽培。營養液為荷蘭營養液配方，苗期、初花期和結果期營養液EC值分別為1.5、2.8、2.5 mS/cm，營養液pH值為5.3、5.8、5.5。2020年9月4日播種到72穴育苗盤，育苗基質為椰糠和珍珠巖混合基質；2020年9月24日移植到巖棉塊；2020年10月17日定植到椰糠條，椰糠條提前2 d用營養液泡發。每小區標記3株測產。用Statistix 9軟件中One-way AOV 程序進行方差分析。

3.2 試驗結果與分析

3.2.1 灌溉量和回液量

應用本智能灌溉系統和使用荷蘭RIDDER公司研發的灌溉系統進行灌溉的效果如表3所示。采用本灌溉系統的番茄平均每天每株的灌溉量比采用荷蘭RIDDER公司研發的灌溉系統的多9.4%，回液量少18%，且回液的EC值比較穩定，說明使用本智能灌溉系統根據作物吸收營養液的規律灌溉，更多的營養液被作物利用。對比表2可知，使用本智能灌溉系統比經驗定時灌溉平均減少灌溉量32%，減少回液量57%。

表3 本智能灌溉系統與RIDDER公司研發的灌溉系統灌溉效果對比

3.2.2 番茄生長與產量

截至2021年1月11日，使用本智能灌溉系統的番茄單株產量、株高和節數為（380±24）g、（387±8）cm和（41.2±0.8），與使用RIDDER公司研發的灌溉系統的（382±17）g、（384±5）cm和（41.4±0.6）沒有顯著差異（>0.05），說明使用本智能灌溉系統取得了與荷蘭先進的RIDDER公司研發的灌溉系統同樣的灌溉效果。

3.2.3 系統應用經濟性分析

RIDDER公司研發的灌溉控制系統軟硬件約9.1萬元，本智能灌溉控制系統軟硬件約2.4萬元。永清基地采用自備井水源，當地水價標準0.23元/t，肥料采用自購單質肥調配，價格6.5元/kg。按照永清基地5 000 m2溫室，灌溉控制系統使用年限10 a，每年7個月生產計算，結合試驗期間2020年12月13日至2021年1月13日單月系統用水用肥估算，兩系統10 a成本對比如表4所示。由表4可知，本智能灌溉系統和RIDDER公司研發的灌溉系統運行成本約1.98和2.50萬元/a，本智能灌溉系統年均運行費用是RIDDER公司研發的灌溉系統的79.2%，節約成本約20.8%。

表4 本智能灌溉系統與RIDDER公司研發的灌溉系統成本對比

4 結 論

1）基于番茄栽培椰糠基質的質量變化和回液量的檢測，研制了一套蒸騰反饋智能灌溉系統，選配了系統硬件；基于作物的蒸騰規律和椰糠基質特性設計了灌溉控制模型，并確定了模型參數。

2）應用本智能灌溉系統在番茄盛果期比荷蘭RIDDER公司研制的灌溉系統增加灌溉量9.4%，減少回液量18%，回液電導率（Electrical Conductivity，EC）值比較穩定，有更多的營養液被作物有效利用。本系統比定時灌溉減少灌溉量32%，減少回液量57%。

3）栽培效果顯示，使用本系統灌溉的番茄產量、株高、節數與使用RIDDER公司研制的灌溉系統的沒有顯著差異，取得了與之相同的灌溉效果。

4）在5 000 m2溫室，灌溉系統設計使用年限10 a條件下，本智能灌溉系統年均運行費用低于RIDDER公司研制的灌溉系統，節約成本約20.8%。

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Development of transpiration feedback intelligent irrigation system for tomato under coconut coir slabs cultivation condition

Wang Liu, Ding Xiaoming※, Li Kai, Zhang Lingfeng, Pei Qingyu, Yin Yilei, Wang Chunhui, Hou Yong, Pan Shoujiang, Tian Jing, Lu Shaowei

(1.,,,100125,; 2.,,100125,)

To meet the requirements of automatic precision irrigation for tomato cultivation on the coco coir slabs, a transpiration feedback intelligent irrigation system was developed in this study. The system included the substrate water content detection component, the communication component, the decision component, and the irrigation component. The transpiration detection component detected tomato transpiration based on the load cell, the decision component established the precision irrigation control model based on the water holding capacity of coco coir and tomato transpiration, which accurately controlled the pump start-up and turn off, so that the irrigation amount changed with the transpiration rate. The precision irrigation control model had two modes which were normal irrigation mode and flushing mode. When transpiration amount and Electrical Conductivity (EC) value were high, the flushing mode was called, otherwise, the normal irrigation mode was called. The day was divided into four periods. The first period was from sunrise to midday, when the transpiration rate gradually increased, the water content of the substrate should be gradually irrigated to the water holding capacity; the second period was from midday to the end of flushing, when the instantaneous water content of the substrate should be maintained above the water holding capacity to flush the excess salt in the substrate; the third period was from the end of flushing to a moment before sunset, at which time the water content of the substrate should be maintained around the water holding capacity to meet the needs of high transpiration rate in the afternoon, to ensure that there was sufficient water and nutrients to meet the needs of tomato photosynthesis; the fourth period was from the moment before sunset to the second day before the start of irrigation, at which time the water content of the substrate should gradually fall back to the lower limit of the appropriate water content, so that air entered the substrate to ensure the root respiration and normal growth. The second period was the flushing stage, and there was no flushing stage under normal irrigation mode. The water contents in the coco coir slabs were kept at the appropriate range, and a certain irrigation-to-drainage ratio maintained, to benefit the root growth of tomato and absorption of nutrients, and solved the drought stress caused by insufficient irrigation and nutrient waste caused by too much irrigation. The effect of the transpiration feedback intelligent irrigation system was tested, and an irrigation system controlled by light radiation accumulation which was designed by the RIDDER company in the Netherlands was selected as control. The results showed that the irrigation amount of the transpiration feedback irrigation system increased by 9.4% compared with the control, the drainage decreased by 18%, and the drainage EC value was stable. Compared with timed irrigation, the amount of irrigation was reduced by 32% and the amount of drainage was reduced by 57% by using the transpiration feedback irrigation system, and more nutrients were absorbed and utilized by tomatoes. There were no significant differences between the fruit yield, plant height, and node number of the tomato by using the transpiration feedback irrigation system and those by using the irrigation system designed by the RIDDER company. Under the condition of 10 years of the design life of irrigation system in 5 000 m2greenhouse, compared with the application of the irrigation system designed by the RIDDER company, the annualized cost of the intelligent irrigation system designed by this study was 20.8% lower than that by using the irrigation system designed by the RIDDER company. The transpiration feedback intelligent irrigation system could meet the requirements of automatic precision irrigation, and if the irrigation control model might adjust according to the substrate characteristic, the system could also be used for automatic precision irrigation of the Rockwool cultivation, the mixed substrate potted cultivation, and other soilless culture.

irrigation; transpiration; sensors; soilless culture; tomatoes; load cell; coconut coir slabs

王柳，丁小明，李愷，等. 椰糠條栽培番茄的蒸騰反饋智能灌溉系統研制[J]. 農業工程學報，2021，37(8)：133-142.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.015 http://www.tcsae.org

Wang Liu, Ding Xiaoming, Li Kai, et al. Development of transpiration feedback intelligent irrigation system for tomato under coconut coir slabs cultivation condition[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(8): 133-142. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.015 http://www.tcsae.org

2021-01-19

2021-03-19

“十三五”國家重點研發計劃“溫室智能化精細生產技術與裝備研發”（2017YFD0701500）；河北省重點研發計劃“鮮食型口感番茄綠色生產與品質提升關鍵技術研究與示范”（20326901D）

王柳，博士，研究方向為設施園藝。Email：wangliu@aape.org.cn

丁小明，研究員，研究方向為溫室設施裝備研究和標準化。Email：dingxiaoming@aape.org.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.08.015

S275.6

A

1002-6819(2021)-08-0133-10