蔬菜大棚作物需水量的预测装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术公开了蔬菜大棚作物需水量的预测装置，包括设置在大棚内的采集大棚环境信息的传感器，所述传感器连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块连接有HMI服务器，传感器包括插入土壤中的土壤温度传感器、温湿度传感器、风速传感器、大气压强传感器和土壤水分传感器，所述土壤温度传感器包括探针和设置在探针内的接触式温度传感器，所述接触式温度传感器包括探针长度为5cm的A土壤温度传感器和探针长度为20cm的B土壤温度传感器，所述风速传感器悬挂高度为2m。本实用新型专利技术提供一种利用多个传感器采集大棚内环境数据并通过预测模型精确高效地预测作物需水量的蔬菜大棚作物需水量预测装置。

A forecast device for water requirement of vegetable greenhouse crops

The utility model discloses a device for predicting greenhouse crop water requirement, including the sensor information collection is arranged in the greenhouse environment in the greenhouse, the sensor is connected with the wireless communication module, the wireless communication module is connected with the HMI server, including the sensor is inserted into the soil the soil temperature sensor, humidity sensor, speed sensor, large the pressure sensor and the soil moisture sensor, soil temperature sensor includes a contact type temperature sensor probe and probe set in the inside, the contact type temperature sensor includes a probe length 5cm A soil temperature sensor and the length of the probe for B 20cm soil temperature sensor, the speed sensor suspension height is 2m. The utility model provides a device for predicting crop water requirement in vegetable greenhouse by using multiple sensors to collect environmental data in the greenhouse and predict crop water requirement accurately and efficiently through prediction models.

【技术实现步骤摘要】
蔬菜大棚作物需水量的预测装置
本技术涉及农业大棚种植设备领域，具体是指蔬菜大棚作物需水量的预测装置。
技术介绍
温室大棚蔬菜作物需水量的确定是一个多因素相互作用的复杂过程，且在不同温度内，不同时间内，作物需水量尺度特征各不相同。蔬菜大棚作物需水量的计算是实时灌溉预报的主要内容，所以如何能准确的计算出蔬菜作物需水量面临着很多挑战。作物需水量的大小与气象条件(辐射、温度、日照、湿度和风速等)、土壤水分状况、作物种类及其生长发育阶段、农业技术措施和灌溉排水措施等有关，计算作物需水量的方法有：称重法，产量估算法，蒸渗仪法，空调室法，热技术法，热平衡法，气孔计法，波文比法，遥感技术发，这些方法在实际操作的时候过程复杂，操作难度比较大，而且时效性有限，遥感技术发虽然先进，但属于滞后控制，虽然能预测出需水量，但此时作物已经处于水分不足的阶段，不利于蔬菜的生长。目前市场上测量作物需水量的设备上有大部分属于称重测量法，此方法属于化学方法，测量精度虽然高，但耗时耗力，而且设备成本高。比如蒸散仪,叶面积指数分析仪,冠层分析仪,多筒蒸散仪等，其价格比较昂贵；遥感技术法多用于大面积区域的检测，精度和稳定性一般，不利于蔬菜大棚滴管控制实时性要求高的操作。
技术实现思路
针对以上现有技术中操作复杂成本较高精度较低且不利于作物生长的缺陷，本技术提供一种利用多个传感器采集大棚内环境数据并通过预测模型精确高效地预测作物需水量的蔬菜大棚作物需水量预测装置。本技术通过下述技术方案实现：蔬菜大棚作物需水量的预测装置，包括设置在大棚内的采集大棚环境信息的传感器，所述传感器连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块连接有HMI服务器，其特征在于：传感器包括插入土壤中的土壤温度传感器和土壤水分传感器，传感器还包括设置在大棚内部的温湿度传感器和风速传感器，所述接触式温度传感器包括探针长度为5cm的A土壤温度传感器和探针长度为20cm的B土壤温度传感器，所述风速传感器和大气压强传感器悬挂高度为2m。本技术的原理：本装置主要是通过多个传感器进行数据采集并进行计算得出需水量的系统，所述的需水量能够作为蔬菜大棚滴灌时滴灌量的参考和衡量指标，以调节浇灌量使其蔬菜大棚土壤水分达到最佳的土壤水分平衡，给大棚蔬菜作物生长的提供最佳环境，为蔬菜大棚自动化智能化控制提供依据。测定的数据经过无线通讯模块传输到HMI服务器内，然后通过预设在HMI服务器内的预测数学模型进行计算，最后反馈给使用者以提供参考。数学预测模型以Penman模型和Magnus公式为依据进行建模，所述的Penman模型以能量平衡和水汽扩散理论为基础，既涉及作物生理特征对蒸腾的影响，又涉及到空气动力学参数的变化，具有较高的计算精度。Penman模型按照公式(1)计算参考作物需水量(ET)：上式中，ea表示饱和水气压，依据气象数据获取；Δ表示平均气温时饱和水气压ea随温度变化的变率，且Δ＝(976.58×ea)/(241.9+t)2；Rn表示太阳净辐射，可在《中国气象辐射资料手册》中查询最近十年太阳辐射量的平均值；G是本地土壤热通量，采用了化学方法计算；γ是湿度计常数，为已知数；U2为高度为2米处的风速，依据气象数据获取；ed表示当前水气压，且H为当地的海拔高度；T表示一段时间内平均气温，依据气象数据获取后求均值。其次，当温室大棚处于通风状态的时候，为了能够准确的计算作物水分需求量，此时必须考虑地表土壤热通量，Penman模型中采用了化学方法计算，一旦计算完成便成为常数保持不变，而实际环境中，土壤热通量会因为温度的变化而产生变化，因此本技术将采用以下公式的方法计算热通量G*：G*＝2.826×Δθ5～20+0.486×Δt-0.777其中的Δθ5～20表示土壤层5cm与20cm处的温度差，Δt表示地与气的温度差值。也就是说，所述的两个接触式温度传感器将土壤中5cm和20cm位置的温度值传输到HMI服务器内，然后设置在大棚内的温湿度传感器将大棚内的温度信息传输到HMI服务器中，通过热通量计算模型将热通量算出，从而便于得出ET。而Penman模型中的Ea(t)可通过Magnus公式进行计算，Magnus公式是计算饱和水汽压的重要公式之一，方便简单，计算精度较高。Magnus公式能计算出在温度为t的时候的饱和水汽压Ea(t)，单位为℃：Ea(t)＝6.11×107.36t/(241.9+t)通过计算出饱和水汽压，从而为预测最后的作物需水量提供数据支持。为更好的实现本技术，进一步地，所述无线通讯模块包括第一ZigBee终端、与大棚内的温湿度传感器发送端连接的第二ZigBee终端、与风速传感器发送端连接的第三ZigBee终端，所述第一ZigBee终端分别与A土壤温度传感器、B土壤温度传感器和土壤水分传感器的发送端连接，第一ZigBee终端、第二ZigBee终端和第三ZigBee终端均单独与ZigBee协调器通讯连接，所述第三ZigBee终端的发送端与HMI服务器的接收端连接。现在对无线通讯模块进行限定，采用基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议ZigBee技术，ZigBee就是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术，成本较低，且传输稳定。所述的第一ZigBee终端、第二ZigBee终端和第三ZigBee终端均为与传感器直接连接的装置，而所述的ZigBee协调器能够接受所有的ZigBee终端传输过来的数据，并汇总发送给HMI服务器进行处理和计算。进一步地，所述HMI服务器包括处理器和HMI人机界面。所述的处理器是用于计算作物需水量的芯片，而所述的HMI人机界面是系统和用户之间进行交互和信息交换的媒介，它实现信息的内部形式与人类可以接受形式之间的转换。一般在实际使用时整个HMI服务器即为PC机，而所述的ZigBee协调器则设置在PC机的主板上，直接在市场上购买PC机进行程序设定，不仅能够提供较多的功能和快速的计算性能，且操控简便易于上手。进一步地，所述第三ZigBee终端的接收端还单独连接有设置在大棚内的大气压强传感器。一般在实际使用时，在计算ed时，需要此区域准确的海拔高度参数进行计算，但是在普通计算时参考的大气压强参数值均为理论值，且不容易得到，所以通过增设有的大气压强传感器将此区域内的大气压进行精确读数，并通过大气压强传感器和海拔高度的公式进行计算得出大气压修正系数作为模型修正时的参考量。其公式原理为：其中的P0为标准大气压强，而所述的P为大气压强传感器的检测值，从而通过在HMI服务器中预设有上述数学模型并将大气压强传感器传送来的参数值进行计算并得出精确的海拔高度值作为中间值，最后再计算出更加精确的当前水汽压。进一步地，所述HMI服务器连接有自动灌溉系统。所述的自动灌溉系统是带有处理芯片的灌溉设备，通过HMI服务器传输过来的作物需水量的数值，能够通过处理芯片内进行计算和反馈，从而计算出具体的喷淋水量，以控制喷头进行灌溉。自动灌溉系统为本领域技术人员的所公知的技术手段，可直接在市场上购买成品并进行安装适配，故对其原理和具体结构不再赘述。进一步地，所述插入土壤中的土壤温度传感器的探针外表面均设有防腐涂层。进一步地，所述土壤水分传感器外壳设有防腐涂层。本技术与现有技术相本文档来自技高网...

【技术保护点】
蔬菜大棚作物需水量的预测装置，包括设置在大棚内的采集大棚环境信息的传感器，所述传感器连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块连接有HMI服务器，其特征在于：传感器包括插入土壤中的土壤温度传感器和土壤水分传感器（4），传感器还包括设置在大棚内部的温湿度传感器（2）和风速传感器（3），所述土壤温度传感器包括探针和设置在探针内的接触式温度传感器，所述接触式温度传感器包括探针长度为5cm的A土壤温度传感器（101）和探针长度为20cm的B土壤温度传感器（102），所述风速传感器（3）悬挂高度为2m。

【技术特征摘要】
1.蔬菜大棚作物需水量的预测装置，包括设置在大棚内的采集大棚环境信息的传感器，所述传感器连接有无线通讯模块，所述无线通讯模块连接有HMI服务器，其特征在于：传感器包括插入土壤中的土壤温度传感器和土壤水分传感器（4），传感器还包括设置在大棚内部的温湿度传感器（2）和风速传感器（3），所述土壤温度传感器包括探针和设置在探针内的接触式温度传感器，所述接触式温度传感器包括探针长度为5cm的A土壤温度传感器（101）和探针长度为20cm的B土壤温度传感器（102），所述风速传感器（3）悬挂高度为2m。2.根据权利要求1所述的蔬菜大棚作物需水量的预测装置，其特征在于：所述无线通讯模块包括第一ZigBee终端（5）、与大棚内的温湿度传感器（2）发送端连接的第二ZigBee终端（6）、与风速传感器（3）发送端连接的第三ZigBee终端（7），所述第一ZigBee终端（5）分别与A土壤温度传感器（101）、B土壤温度传感器（102）和土壤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张君雁，杨晨辉，陈晓丹，
申请(专利权)人：成都大学，
类型：新型
国别省市：四川,51