農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

陳 浩 丁曉衛(wèi) 盧 曦 胡兆鵬 嚴(yán)競(jìng)雄

（南通理工學(xué)院，江蘇 南通 226002）

人口增長(zhǎng)導(dǎo)致對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量的需求不斷增加，水資源壓力隨之增加。如果農(nóng)業(yè)灌溉水資源利用率提高至70%，在不改變現(xiàn)在灌溉用水量的情況下，理論計(jì)算每年可以多產(chǎn)全國總?cè)丝谝荒甑募Z食［1］。農(nóng)作物產(chǎn)量與其生長(zhǎng)環(huán)境、智能化灌溉水平息息相關(guān)。為了提高水資源利用率、提升農(nóng)業(yè)智能化灌溉水平，促進(jìn)農(nóng)業(yè)向綠色、現(xiàn)代化方向發(fā)展，需改變傳統(tǒng)灌溉方式，實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能化灌溉和自動(dòng)化管理。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)灌溉自動(dòng)化與信息化發(fā)展水平較高，部分發(fā)達(dá)國家的水資源平均利用率已接近90%［2］。由布魯克·梅森（Brooke Mason）等開發(fā)的iRain智能灌溉系統(tǒng)，可通過監(jiān)測(cè)田間土壤水分條件來優(yōu)化水資源管理，能實(shí)現(xiàn)在保證農(nóng)作物產(chǎn)量的同時(shí)平均減少59%的用水量［3］。2020年，我國用水總量5 812.9億m3，而農(nóng)業(yè)用水占用水總量的62%以上［4］，但我國農(nóng)業(yè)灌溉智能化建設(shè)還處于不斷探索和發(fā)展中。

2 農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

2.1 需求分析

利用多傳感器對(duì)作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行采集。多傳感器節(jié)點(diǎn)安裝無線發(fā)射模塊，通過ZigBee組建傳感器網(wǎng)絡(luò)。為保證遠(yuǎn)距離節(jié)點(diǎn)的正常通信，可適當(dāng)增加路由節(jié)點(diǎn)。最后，通過串口通信連接可編程控制器，通過傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的分析與處理，得出農(nóng)業(yè)灌溉最優(yōu)方案。組態(tài)軟件通過ODBC實(shí)現(xiàn)MySQL數(shù)據(jù)訪問，將感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫中供遠(yuǎn)程服務(wù)器訪問，智能終端通過HTTP協(xié)議或WebService協(xié)議實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的通信，通過MODBUS-TCP協(xié)議實(shí)現(xiàn)示范園區(qū)泵閥的實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程控制。

2.2 農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集模塊、多傳感器網(wǎng)絡(luò)搭建模塊、灌溉控制模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)庫訪問模塊和遠(yuǎn)程終端模塊組成。農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

圖1 農(nóng)業(yè)智能節(jié)水灌溉系統(tǒng)總體框圖

2.2.1 數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)。利用多傳感器采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：采集的數(shù)據(jù)包含靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，主要包含水泵啟停和閥門開關(guān)狀態(tài)、水泵機(jī)組電參數(shù)、水泵管道壓力、變頻器運(yùn)行參數(shù)、田間水位、田間持水量、水質(zhì)水層深度、水質(zhì)參數(shù)和氣象參數(shù)等。現(xiàn)地測(cè)控單元中的數(shù)據(jù)采集由西門子系列可編程控制器S7-200來完成，水位、壓力等傳感器輸出為模擬量，通過在可編程控制器中擴(kuò)展模擬量輸入輸出模塊EM231實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。土壤含水量、氣象參數(shù)等信息基于MODBUS總線協(xié)議采集，將可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）作為主站、傳感器作為從站。數(shù)據(jù)采集方案框圖如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)采集框圖

2.2.2 多傳感器網(wǎng)絡(luò)搭建。傳感器節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)、協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)等通過ZigBee模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無線傳輸。各個(gè)區(qū)域通過作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)傳感器和作物環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器實(shí)現(xiàn)參數(shù)監(jiān)測(cè)，各個(gè)區(qū)域作為ZigBee數(shù)據(jù)采集控制節(jié)點(diǎn)，與路由器之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸［5］。

2.2.3 灌溉控制模塊。灌溉控制模塊主要包含水泵動(dòng)力控制單元和電動(dòng)閥控制單元，水泵控制單元實(shí)現(xiàn)對(duì)水泵的啟停控制，電動(dòng)閥控制單元實(shí)現(xiàn)對(duì)田間閥門的控制，閥門的開關(guān)主要取決于田間持水量、水位、水層深度和氣象參數(shù)。上位機(jī)通過交換機(jī)、光纖收發(fā)器等實(shí)現(xiàn)對(duì)泵閥的遠(yuǎn)程控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田的智能灌溉。

2.2.4 數(shù)據(jù)處理模塊。數(shù)據(jù)處理模塊具有2個(gè)功能：一是PLC對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，二是基于作物環(huán)境和生長(zhǎng)參數(shù)建立農(nóng)作物最佳灌溉方案。在全面收集研究區(qū)的氣象、水質(zhì)、作物生長(zhǎng)參數(shù)、土壤數(shù)據(jù)等信息的基礎(chǔ)上，結(jié)合農(nóng)田作物生長(zhǎng)模型，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，尋求最優(yōu)農(nóng)田灌溉方案模型，找出模型敏感參數(shù)，并評(píng)價(jià)模型精度，實(shí)現(xiàn)水資源的重復(fù)利用。

2.2.5 數(shù)據(jù)庫訪問模塊。數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)著灌溉區(qū)域的泵閥基本信息、泵閥運(yùn)行信息、水位信息、土壤濕度信息和氣象參數(shù)信息等，是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和信息管理系統(tǒng)的基礎(chǔ)。為實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程終端模塊的開發(fā)，需將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到MySQL數(shù)據(jù)庫中。采集和處理過的數(shù)據(jù)通過組態(tài)軟件存儲(chǔ)到本地或遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫中，組態(tài)軟件與數(shù)據(jù)庫間通過ODBC配置訪問，通過在組態(tài)軟件中建立與數(shù)據(jù)庫相關(guān)聯(lián)的字段名稱實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。

2.2.6 遠(yuǎn)程終端模塊。終端系統(tǒng)使用Java語言開發(fā)，服務(wù)器采用MySQL數(shù)據(jù)庫，Android端通過HTTP協(xié)議與服務(wù)器建立通信，實(shí)時(shí)獲取采集的數(shù)據(jù)并展現(xiàn)在Android端和Web界面，通過終端操作實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)信息管理模塊、監(jiān)測(cè)信息管理模塊、視頻監(jiān)控管理模塊和GIS信息管理模塊等的功能。

3 結(jié)語

利用多傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、泵站機(jī)組等信息的采集，利用ZigBee構(gòu)建傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸與匯總，現(xiàn)場(chǎng)測(cè)控單元利用PLC實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理，利用組態(tài)軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程存儲(chǔ)，利用終端平臺(tái)操作實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的監(jiān)測(cè)與智能化管理，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物高效栽培和節(jié)約水資源。