一种作物根区土壤水分监测与智能灌溉决策方法，包括3个方面：（1）使用土壤水分传感器基于时域反射或频域反射的原理进行土壤水分数据采集；（2）采用基于动态数据驱动应用系统的数值模拟方法，建立土壤水分数学模型，对土壤水分数值进行修正；（3）由水动力学模型得到的作物根区土壤水分含量与设定的作物灌溉阈值进行比较，决定灌溉数据决策。本发明专利技术以动态数据驱动应用系统为技术范式，以各种最新的实测气象资料为依据，以实测初始土壤水分和实时表层土壤水分状况、作物生长状况等为基础，对土壤水分做出模拟预报，提高土壤水分预报的动态性、实时性，对制定用水计划有重要意义。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种土壤水分监测方法，特别涉及。
技术介绍
节水灌溉的基础是作物缺水诊断，作物受旱时会有多方面的响应，能够反映作物缺水的指标很多，传统和常用的指标是土壤水分指标，因此土壤水分的测定尤为重要。土壤水分的测定方法已有较长的发展历史，经历了从取土烘干测定到传感器实时自动采集的过程。目前土壤水分的快速测量技术已经比较成熟，可实现实时自动监测和数据采集，但是作物根区土壤水分的连续、实时监测仍没有方便快捷的方法。一般温室作物根系分布在深度0至100厘米以内的土层中，但是由于传感器价格昂贵，在作物根区布设传感器会显著增加成本，在目前的农业灌溉中，监测土壤水分的手段只在土壤表层0至10厘米的范围内布设传感器，并用于指导灌溉决策，但真正被作物利用的是作物根区范围内的土壤水分，仅以表层土壤水分含量作为灌溉决策的依据，不足以反映作物缺水状况，显然不够合理。为了获得作物根区的土壤水分状况，一般方法是在作物根区土壤剖面布设多个传感器，利用多个传感器测得的数据进行灌溉决策，这样不仅破坏原有土体、增加灌溉成本，还将使设置传感器的成本显著增加，多个传感器也会产生大量的冗余数据，增加了决策的难度。为此，建立合适的作物根区土壤水分监测与灌溉决策方法已成为目前智能灌溉控制系统必须解决的问题。王桥等(专利号CN102252973A)公开了一种土壤含水量遥感监测方法，监测土壤水分的瞬时值。秦齐明等(专利号CN101614651A)公开了一种土壤水分监测的数据同化方法，利用遥感数据和数据同化技术实现时空尺度上大面积土壤水分连续监测。有学者由遥感数据反演的表层土壤水分，根据一定的数学模型计算得到深层土壤含水量，但很难实现深层含水量的实时获得。目前土壤水模拟方法还只是一种“静态”模拟，不能实现土壤水分模拟的实时性、动态性，也无法将模拟结果用于智能灌溉系统。
技术实现思路
为了解决目前无法实现深层土壤含水量的实时获得，不能实现土壤水分的实时、动态模拟，无法将“静态”模拟结果用于智能灌溉系统及指导灌溉决策的问题，本专利技术提出，所采用的技术方案是，包括以下3个方面( I) 土壤水分数据采集使用土壤水分传感器基于时域反射或频域反射的原理进行土壤水分数据采集，土壤水分传感器埋设在土壤湿润区域的范围内，土壤水分传感器布设在表层土壤中；( 2 ) 土壤水分数值修正采用基于动态数据驱动应用系统的数值模拟方法，利用实时监测表层土壤水分获得作物根区的土壤水分状况，建立土壤水分数学模型，连续监测的表层土壤含水量经过修正，用于指导灌溉决策，修正的过程以土壤水分变化的机理性模型即土壤水动力学模型为基础，以动态数据驱动应用系统为土壤水分模拟的技术范式，辅以作物信息和实时气象信息，建立土壤水分模拟和实际土壤水分监测之间的动态模拟系统，动态模拟系统的模拟结果为作物根区土壤水分含量，将作物根区土壤水分含量进行储存、显示，以指导灌溉决策；(3)灌溉数据决策由水动力学模型得到的作物根区土壤水分含量与设定的作物灌溉阈值进行比较，低于灌溉阈值下限时进行灌溉，达到灌溉阈值上限时停止灌溉。，土壤水分变化的机理性模型即土壤水动力学模型的方程为权利要求1.ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于包括以下3个方面 (1)土壌水分数据采集 使用土壌水分传感器基于时域反射或频域反射的原理进行土壌水分数据采集，土壌水分传感器埋设在土壤湿润区域的范围内，所述土壤水分传感器布设在表层土壤中； (2)土壤水分数值修正 采用基于动态数据驱动应用系统的数值模拟方法，利用实时监测表层土壌水分获得作物根区的土壌水分状况，建立土壌水分数学模型，连续监测的表层土壤含水量经过修正，用于指导灌溉决策，修正的过程以土壌水分变化的机理性模型即土壤水动力学模型为基础，以动态数据驱动应用系统为土壌水分模拟的技术范式，辅以作物信息和实时气象信息，建立土壌水分模拟和实际土壌水分监测之间的动态模拟系统，所述动态模拟系统的模拟结果为作物根区土壌水分含量，将作物根区土壌水分含量进行储存、显示，以指导灌溉决策； (3)灌概数据决策 由所述水动力学模型得到的作物根区土壌水分含量与设定的作物灌溉阈值进行比较，低于灌溉阈值下限时进行灌溉，达到灌溉阈值上限时停止灌溉。2.根据权利要求I所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于所述的土壌水分变化的机理性模型即土壤水动力学模型的方程为 「^ = ArD{e)^\ - - Sr {z,t)dt &L az」dz，/,.(/)⑴ != dz，i (t)<cz<cL 式中，0为土壤含水率，t为时间，z为垂直坐标，取向下为正，D( 0 )为非饱和土壤扩散率，K(0)为非饱和土壤导水率，IJt)是作物根系长度，も(z，t)是作物根系吸水率，即根系在单位时间内由单位体积土壤中所吸收的水分的体积，在给定了上边界条件、下边界条件和初始条件之后，经过数值计算得到上式的解，即整个土壌剖面含水量，再处理并获得作物根系范围内的土壌剖面含水量，即作物根区土壌水分含量，所述上边界条件由实时监测的表层土壤含水量求得；D( 0 )、K( 0 )等土壌水分运动參数选用经验模型确定，作物根系吸水速率按下式计算 ,w 、( 1.8 1.6 V.,, ^A-J)= TJa-Tuaz eM KlfV)ド[t) J(2) 其中Ec^t)是作物实际腾发量， 将全部求解域Z=(TL离散化为n个单元，共有n+1个结点，编号i=0，I, 2，……，n，其中i=0和i=n为边界结点,其余为内结点,距离步长为Az。时间步长At —般可考虑为变步长，开始阶段取较小值，以后可逐步増大；对任意内结点写出差分方程，经整理后得三对角方程形式3.根据权利要求2所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于所述公式I的上边界条件在蒸发和灌溉过程中有所不同，土壌表面处于蒸发状态时，上边界是变通量的第三类边界条件，取蒸发强度为实测表层土壤含水量的减少量与传感器范围内根系吸水总量之差，忽略表层土壤水分下渗量；灌溉时，上边界条件为已知地表通量的第二类边界条件，地表通量与滴头流量有夫。蒸发和灌溉时，下边界均取有限深度处的土壌含水量，其原则是全部计算过程中下边界以上一定范围内的含水率无变化，即下边界维持为初始值。4.根据权利要求2所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于所述公式(3)方程组中第一个方程的常数项Ii1随边界条件的不同而不同；上边界条件为蒸发时，第一个方程的常数项如下5.根据权利要求I所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在干所述作物信息包括作物潜在腾发量、作物实际腾发量、作物根系长度和根系吸水速率，所述作物潜在腾发量采用实时气象信息应用彭曼蒙特斯公式计算获得，所述作物实际腾发量采用作物潜在腾发量、作物系数和土壌水分修正系数经过计算获得。6.根据权利要求I所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于所述实时气象信息包括温度、湿度、风速和辐射强度。7.根据权利要求I所述的ー种作物根区土壌水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于确定土壌水分运动參数的经验模型为V-G模型。8.根据权利要求I所述的ー种作物根区本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种作物根区土壤水分监测与智能灌溉决策方法，其特征在于包括以下3个方面：（1）土壤水分数据采集使用土壤水分传感器基于时域反射或频域反射的原理进行土壤水分数据采集，土壤水分传感器埋设在土壤湿润区域的范围内，所述土壤水分传感器布设在表层土壤中；（2）土壤水分数值修正采用基于动态数据驱动应用系统的数值模拟方法，利用实时监测表层土壤水分获得作物根区的土壤水分状况，建立土壤水分数学模型，连续监测的表层土壤含水量经过修正，用于指导灌溉决策，修正的过程以土壤水分变化的机理性模型即土壤水动力学模型为基础，以动态数据驱动应用系统为土壤水分模拟的技术范式，辅以作物信息和实时气象信息，建立土壤水分模拟和实际土壤水分监测之间的动态模拟系统，所述动态模拟系统的模拟结果为作物根区土壤水分含量，将作物根区土壤水分含量进行储存、显示，以指导灌溉决策；（3）灌溉数据决策由所述水动力学模型得到的作物根区土壤水分含量与设定的作物灌溉阈值进行比较，低于灌溉阈值下限时进行灌溉，达到灌溉阈值上限时停止灌溉。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：徐飞鹏，邱恒清，李云开，曾祥斐，贾瑞卿，罗昊，
申请(专利权)人：中农先飞北京农业工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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