本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)自動灌溉技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于水平衡模型的自動灌溉控制方法。

背景技術(shù)：

當(dāng)前的自動灌溉控制基本上分為以下幾類，一種是定時灌溉，即事先規(guī)定好灌溉時間表，定時開始，定時結(jié)束；一種是根據(jù)作物蒸騰量進(jìn)行灌溉，即根據(jù)特定的計算公式進(jìn)行作物蒸騰量的計算，當(dāng)達(dá)到某一設(shè)定值時進(jìn)行灌溉，并根據(jù)計算數(shù)據(jù)確定灌溉量的大??；一種是根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行灌溉，即通過插入或埋入土壤里的土壤濕度傳感器實時檢測土壤濕度的變化，達(dá)到某一設(shè)定值時進(jìn)行灌溉，并根據(jù)傳感器的檢測數(shù)據(jù)確定灌溉停止時間；還有就是綜合利用多種傳感器的數(shù)據(jù)確定灌溉行為，比如根據(jù)空氣的溫濕度、光照、風(fēng)速等氣象參數(shù)結(jié)合土壤濕度傳感器進(jìn)行綜合判斷，最終得到灌溉的控制策略。

以上所述多種自動灌溉控制方法均存在一定的缺陷和不足：一、定時灌溉模式中灌溉制度是靜態(tài)的，作物所需灌溉用水量及灌溉時間由事先估計來確定，但是作物生長及其環(huán)境是動態(tài)變化的，作物生長所需灌溉量也是不斷隨之變化的，該方法無法準(zhǔn)確提供作物生長所需用水量，存在多灌或少灌的現(xiàn)象，而且不能根據(jù)氣象條件靈活變化，即便存在降水情況，仍然會按照時間表進(jìn)行灌溉控制，如果某段時間天氣特別干旱而事先沒有估計到，則會造成作物缺水現(xiàn)象。二、根據(jù)作物蒸騰量進(jìn)行灌溉一般會根據(jù)氣象信息進(jìn)行作物蒸騰量的估算，并據(jù)此進(jìn)行灌溉控制，雖然相對定時灌溉，靈活程度有所提高，但是仍然屬于根據(jù)土壤外部環(huán)境參數(shù)進(jìn)行估算，不了解土壤內(nèi)部水分變情況，而且也無法避免降水情況下執(zhí)行灌溉行為的情況出現(xiàn)，而且當(dāng)灌溉管道或滴頭、噴頭等存在堵塞情況時，作物是否得到了應(yīng)該得到的灌溉用水量，無法根據(jù)土壤內(nèi)水分變化情況進(jìn)行反饋。三、根據(jù)土壤濕度傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行灌溉，雖然是根據(jù)土壤水分變化情況進(jìn)行調(diào)節(jié)，但還是存在一些不足。其一、傳感器數(shù)據(jù)是否一直準(zhǔn)確無法保證；其二，不能根據(jù)具體氣象情況進(jìn)行靈活調(diào)整，比如即將有降水出現(xiàn)，但是當(dāng)前傳感器數(shù)據(jù)顯示應(yīng)該進(jìn)行灌溉行為，則可能出現(xiàn)剛灌溉完畢，很快出現(xiàn)了降水情況，那么在一定程度上就造成了水資源的浪費。四、綜合利用多種氣象參數(shù)和土壤參數(shù)進(jìn)行灌溉控制，雖然和其它方法相比有所進(jìn)步，但是該種控制多是采用一些智能算法建立模型，然后根據(jù)模型進(jìn)行灌溉控制，而建立模型需要大量的數(shù)據(jù)，否則控制精度無法保證。如果采用該種控制方法，需要事先根據(jù)本地區(qū)的前期大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練才能建立相對精確的控制模型，通用性較差，如果無法得到本地區(qū)的前期氣象、土壤等環(huán)境參數(shù)，則很難利用這種控制方法；而且如果影響模型的參數(shù)過少，即便有大量的數(shù)據(jù)，也無法保證模型的精度，如果參數(shù)過多，比如利用空氣溫度、空氣濕度、光照、土壤溫度、土壤濕度、風(fēng)速、雨量監(jiān)測等等很多參數(shù)，不但增加了數(shù)據(jù)流，造成模型訓(xùn)練速度過慢，還有可能在多種參數(shù)之間存在一些相互矛盾的數(shù)據(jù)，同時多參數(shù)，大數(shù)據(jù)量也存在數(shù)據(jù)冗余的情況，直接影響控制模型的計算速度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于水平衡模型的自動灌溉控制方法，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，提高了灌溉控制的精確度和靈活性。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下。

一種基于水平衡模型的自動灌溉控制方法，包括以下步驟：

A、初始化參數(shù)，確定種植作物類別、種植日期，得到對應(yīng)的作物系數(shù)K_c；確定土壤類型，得到對應(yīng)的凋萎含水量WP、田間持水量WHC和灌溉閾值IT；

B、通過土壤濕度傳感器參數(shù)的檢測值，計算當(dāng)前土壤含水量FC_s；

C、根據(jù)土壤類型所對應(yīng)的調(diào)萎含水量WP值，計算當(dāng)前土壤有效水含量AWC；

D、根據(jù)空氣溫度、空氣相對濕度、光輻射強度、風(fēng)速、雨量、飽和水汽壓值，計算實際蒸騰量ET_c；

E、根據(jù)上一次灌溉量數(shù)據(jù)、降水?dāng)?shù)據(jù)、以及計算出的當(dāng)前土壤有效水含量AWC和實際蒸騰量ET_c，計算土壤實時有效水含量ΔAWC；

F、判斷土壤實時有效水含量ΔAWC是否低于灌溉閾值IT，如果低于灌溉閾值IT則進(jìn)行灌溉；如果不低于灌溉閾值IT，則轉(zhuǎn)步驟E繼續(xù)計算。

作為優(yōu)選，步驟A中，土壤類型包括砂土、壤土、粘土、壤砂土、砂壤土、粘壤土。

作為優(yōu)選，步驟B中，當(dāng)前土壤含水量FC_s的計算方法為，

FC_s＝FC_0.2m×0.5+FC_0.4m×0.3+FC_0.6m×0.2，

其中，F(xiàn)C_0.2m、FC_0.4m和FC_0.6m分別為布置在深度20cm，40cm和60cm位置上的土壤濕度傳感器檢測到的土壤含水率。

作為優(yōu)選，步驟C中，當(dāng)前土壤有效水含量AWC的計算方法為，

AWC＝FC_s-WP。

作為優(yōu)選，步驟D中，實際蒸騰量ET_c的計算方法為，

ET_c＝K_c×ET₀，

其中，ET₀為參考蒸騰量，利用空氣溫度、空氣相對濕度、光輻射強度、風(fēng)速、雨量、飽和水汽壓值，根據(jù)彭曼公式計算得出。

作為優(yōu)選，步驟E中，土壤實時有效水含量ΔAWC的計算方法為，

ΔAWC＝AWC+P+I-ET_c，

其中，P為降水量，I為灌溉量。

作為優(yōu)選，步驟F中，灌溉量IW的計算方法為，

IW＝WHC-ΔAWC。

采用上述技術(shù)方案所帶來的有益效果在于：本發(fā)明基于土壤中水平衡模型對當(dāng)前的實時有效水含量進(jìn)行計算，作物生長所需水分又是從土壤中得到，所以土壤中存在多少有效水，作物就能利用多少有效水，因此，根據(jù)土壤中水平衡模型進(jìn)行灌溉控制是所有灌溉控制方法中最精確和最直接的。此外，土壤濕度傳感器的存在又使整個灌溉系統(tǒng)構(gòu)成了一個閉環(huán)系統(tǒng)，增加了整個系統(tǒng)的控制精確性，而且，相對于其他的一些多傳感器數(shù)據(jù)融合，根據(jù)智能灌溉控制算法來說，本發(fā)明計算量小，計算速度快，模型簡單，更加實用和可靠。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一個具體實施方式的流程圖。

圖2是本發(fā)明一個具體實施方式的系統(tǒng)示意圖。

具體實施方式

參照圖1-2，一種基于水平衡模型的自動灌溉控制方法，包括以下步驟：

A、初始化參數(shù)，確定種植作物類別、種植日期，得到對應(yīng)的作物系數(shù)K_c；確定土壤類型，得到對應(yīng)的凋萎含水量WP、田間持水量WHC和灌溉閾值IT；

B、通過土壤濕度傳感器參數(shù)的檢測值，計算當(dāng)前土壤含水量FC_s；

C、根據(jù)土壤類型所對應(yīng)的調(diào)萎含水量WP值，計算當(dāng)前土壤有效水含量AWC；

D、根據(jù)空氣溫度、空氣相對濕度、光輻射強度、風(fēng)速、雨量、飽和水汽壓值，計算實際蒸騰量ET_c；

E、根據(jù)上一次灌溉量數(shù)據(jù)、降水?dāng)?shù)據(jù)、以及計算出的當(dāng)前土壤有效水含量AWC和實際蒸騰量ET_c，計算土壤實時有效水含量ΔAWC；

F、判斷土壤實時有效水含量ΔAWC是否低于灌溉閾值IT，如果低于灌溉閾值IT則進(jìn)行灌溉；如果不低于灌溉閾值IT，則轉(zhuǎn)步驟E繼續(xù)計算。

步驟A中，土壤類型包括砂土、壤土、粘土、壤砂土、砂壤土、粘壤土。

步驟B中，當(dāng)前土壤含水量FC_s的計算方法為，

FC_s＝FC_0.2m×0.5+FC_0.4m×0.3+FC_0.6m×0.2，

其中，F(xiàn)C_0.2m、FC_0.4m和FC_0.6m分別為布置在深度20cm，40cm和60cm位置上的土壤濕度傳感器檢測到的土壤含水率。

步驟C中，當(dāng)前土壤有效水含量AWC的計算方法為，

AWC＝FC_s-WP。

步驟D中，實際蒸騰量ET_c的計算方法為，

ET_c＝K_c×ET₀，

其中，ET₀為參考蒸騰量，利用空氣溫度、空氣相對濕度、光輻射強度、風(fēng)速、雨量、飽和水汽壓值，根據(jù)彭曼公式計算得出。

步驟E中，土壤實時有效水含量ΔAWC的計算方法為，

ΔAWC＝AWC+P+I-ET_c，

其中，P為降水量，I為灌溉量。

步驟F中，灌溉量IW的計算方法為，

IW＝WHC-ΔAWC。

本發(fā)明基于土壤中水平衡模型對當(dāng)前的實時有效水含量進(jìn)行計算，作物生長所需水分又是從土壤中得到，所以土壤中存在多少有效水，作物就能利用多少有效水，因此，根據(jù)土壤中水平衡模型進(jìn)行灌溉控制是所有灌溉控制方法中最精確和最直接的。此外，土壤濕度傳感器的存在又使整個灌溉系統(tǒng)構(gòu)成了一個閉環(huán)系統(tǒng)，增加了整個系統(tǒng)的控制精確性，而且，相對于其他的一些多傳感器數(shù)據(jù)融合，根據(jù)智能灌溉控制算法來說，本發(fā)明計算量小，計算速度快，模型簡單，更加實用和可靠。

以上顯示和描述了本發(fā)明的基本原理和主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點。本行業(yè)的技術(shù)人員應(yīng)該了解，本發(fā)明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下，本發(fā)明還會有各種變化和改進(jìn)，這些變化和改進(jìn)都落入要求保護(hù)的本發(fā)明范圍內(nèi)。本發(fā)明要求保護(hù)范圍由所附的權(quán)利要求書及其等效物界定。