一种农业灌溉控制方法及系统与流程
本发明涉及农业灌溉管理技术领域，特别是涉及一种农业灌溉控制方法及系统。
背景技术：
干旱是一种频繁发生、持续时间长、发生机制复杂、影响广泛的自然灾害之一。干旱对环境、生态、水文、地质、农业都会造成显著影响。农业是受干旱影响最大的产业。
目前，确定不同时期水分胁迫对产量影响的方法主要有两种：农田试验分析法与水分生产函数分析方法。
农田试验分析方法主要是利用农田水分控制试验控制农作物水分供给状态，观测不同水分条件下的农作物生理生态参数，分析不同时期灌溉对生理生态参数的影响。水分生产函数反映了农作物生长不同阶段水分亏缺对产量的影响，在区域节水灌溉管理、水分利用效率、亏缺灌溉对农作物产量影响的评估研究中起到了重要作用。
现有的方法大部分仍然是基于田间实验的研究，水分生产函数可以从统计学和动力学上描述产量对水分的敏感的程度，但在不同土壤条件、管理措施和气候条件下，不同农作物品种的产量对不同生产阶段的水分敏感程度不同，难以统一量化，并缺乏不同区域和长时间序列数据的支持，无法从更精细的时空尺度上分析不同生育阶段的农作物需水期与需水量。
如何提高不同生长阶段的农作物需水期与需水量的计算精度，进而更科学的指导灌溉，提高农作物产量，成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种农业灌溉控制方法及系统，以提高不同生长阶段的农作物需水期与需水量的计算精度，进而更科学的指导灌溉，提高农作物产量。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种农业灌溉控制方法，所述控制方法包括如下步骤：
获取研究区域的农作物生长相关数据，所述农作物生长相关数据包括气象数据、土壤类型及分布数据、农作物产量数据、农作物生长数据、农作物田间管理观测数据；
根据所述农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，获得研究区域的修正后的农作物生长模型；
利用所述修正后的农作物生长模型模拟农作物生长，确定农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率；
根据农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率，确定农作物灌溉的关键需水期；所述关键需水期为减产率大于减产率阈值的农作物的生长阶段；
根据所述农作物生长相关数据，采用函数拟合的方式，构建农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数；
当农作物处于关键需水期时，利用农作物当前生长阶段的气象数据，计算农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数；
根据所述当前生长阶段的蒸散发亏缺指数，利用所述关系拟合函数，确定农作物当前生长阶段的水分亏缺率；
根据农作物当前生长阶段的水分亏缺率确定农作物当前生长阶段的实际需水量，根据所述实际需水量对农作物进行灌溉。
可选的，所述根据所述农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，获得研究区域的修正后的农作物生长模型，具体包括：
将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量；
计算农作物的模拟产量和实际产量的差值的相对均方根误差和一致性系数；
判断所述相对均方根误差是否小于均方根误差阈值且所述一致性系数是否大于一致性系数阈值，得到判断结果；
若所述判断结果表示所述相对均方根误差不小于均方根误差阈值或所述一致性系数不大于所述一致性系数阈值，则利用农作物生长模型的参数校准工具对所述校准模型的参数进行校准，返回步骤“将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量”；
若所述判断结果表示所述相对均方根误差小于均方根误差阈值且所述一致性系数大于一致性系数阈值，则输出所述农作物生长模型作为修正后的农作物生长模型。
可选的，所述根据所述农作物生长相关数据，采用函数拟合的方式，构建农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数，具体包括：
根据所述农作物生长相关数据，利用一阶傅里叶函数进行拟合，确定农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数为：
其中，cwdri表示第i个关键需水期的农作物水分亏缺率；etdii表示第i个关键需水期的蒸散发亏缺指数；fi(·)表示第i个关键需水期的关系拟合函数，a0i、a1i、wi和b1i分别表示第i个关键需水期的关系拟合函数的第一拟合参数、第二拟合参数、第三拟合参数和第四拟合参数。
可选的，所述利用农作物当前生长阶段的气象数据，计算农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数，具体包括：
利用农作物当前生长阶段的气象数据，采用pm(penman-monteith)算法、tw(thornthwaite)算法或pt(priestlev-tavlor)算法计算研究区域的农作物的参考农作物腾发量；
计算参考农作物腾发量与研究区域的当前生长阶段的降水量的差值，作为农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
一种农业灌溉控制系统，所述控制系统包括：
农作物生长相关数据获取模块，用于获取研究区域的农作物生长相关数据，所述农作物生长相关数据包括气象数据、土壤类型及分布数据、农作物产量数据、农作物生长数据、农作物田间管理观测数据；
农作物生长模型校准模块，用于根据所述农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，获得研究区域的修正后的农作物生长模型；
减产率确定模块，用于利用所述修正后的农作物生长模型模拟农作物生长，确定农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率；
关键需水期确定模块，用于根据农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率，确定农作物灌溉的关键需水期；所述关键需水期为减产率大于减产率阈值的农作物的生长阶段；
函数拟合模块，用于根据所述农作物生长相关数据，采用函数拟合的方式，构建农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数；
蒸散发亏缺指数计算模块，用于当农作物处于关键需水期时，利用农作物当前生长阶段的气象数据，计算农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数；
水分亏缺率确定模块，用于根据所述当前生长阶段的蒸散发亏缺指数，利用所述关系拟合函数，确定农作物当前生长阶段的水分亏缺率；
实际需水量确定模块，用于根据农作物当前生长阶段的水分亏缺率确定农作物当前生长阶段的实际需水量，根据所述实际需水量对农作物进行灌溉。
可选的，所述农作物生长模型校准模块，具体包括：
拟产量获取子模块，用于将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量；
相对均方根误差和一致性系数计算子模块，用于计算农作物的模拟产量和实际产量的差值的相对均方根误差和一致性系数；
判断子模块，用于判断所述相对均方根误差是否大于均方根误差阈值且所述一致性系数是否小于一致性系数阈值，得到判断结果；
校准子模块，用于若所述判断结果表示所述相对均方根误差不大于均方根误差阈值或所述一致性系数不小于所述一致性系数阈值，则利用农作物生长模型的参数校准工具对所述校准模型的参数进行校准，返回步骤“将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量”；
模型输出子模块，用于若所述判断结果表示所述相对均方根误差大于均方根误差阈值且所述一致性系数小于一致性系数阈值，则输出所述农作物生长模型作为修正后的农作物生长模型。
可选的，所述函数拟合模块，具体包括：
函数拟合子模块，用于根据所述农作物生长相关数据，利用一阶傅里叶函数进行拟合，确定农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数为：
其中，cwdri表示第i个关键需水期的农作物水分亏缺率；etdii表示第i个关键需水期的蒸散发亏缺指数；fi(·)表示第i个关键需水期的关系拟合函数，a0i、a1i、wi和b1i分别表示第i个关键需水期的关系拟合函数的第一拟合参数、第二拟合参数、第三拟合参数和第四拟合参数。
可选的，所述蒸散发亏缺指数计算模块，具体包括：
参考农作物腾发量计算子模块，用于利用农作物当前生长阶段的气象数据，采用pm(penman-monteith)算法、tw(thornthwaite)算法或pt(priestlev-tavlor)算法计算研究区域的农作物的参考农作物腾发量；
蒸散发亏缺指数计算子模块，用于计算参考农作物腾发量与研究区域的当前生长阶段的降水量的差值，作为农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种农业灌溉控制方法及系统，所述控制方法，首先，基于农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，对蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系进行函数拟合，然后，借助修正后的农作物生长模型确定关键需水期，根据关系拟合函数计算关键蓄水期的需水量，使修正后的农作物生长模型和关系拟合函数得到不同区域的长时间序列数据的支持，提高了不同生长阶段的农作物需水期与需水量的计算精度，进而更科学的指导灌溉，提高农作物产量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种农业灌溉控制方法的流程图；
图2为本发明提供的一种农业灌溉控制方法的原理图；
图3为本发明提供的参考年气象数据计算的原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种农业灌溉控制方法及系统，以提高不同生长阶段的农作物需水期与需水量的计算精度，进而更科学的指导灌溉，提高农作物产量。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和2所示本发明提供一种农业灌溉控制方法，所述控制方法包括如下步骤：
步骤101，获取研究区域的农作物生长相关数据，所述农作物生长相关数据包括气象数据、土壤类型及分布数据、农作物产量数据、农作物生长数据、农作物田间管理观测数据。具体的，农作物生长相关数据的类型和获取途径如表1和图2所示。
表1农作物生长相关数据表
步骤102，根据所述农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，获得研究区域的修正后的农作物生长模型。
aquacrop模型是由fao开发并面向全球推广的作物生长模型，具有模型透明度高，设计平衡，输入数据要求相对简单等优点。aquacrop模型可以模拟不同水分条件变化对光合作用、水分生产效率、水分胁迫的影响，可以详细刻画作物的生长和发育过程。是研究农业干旱灾害管理、干旱灾害对农业影响的重要工具之一。
步骤102具体包括：将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量；计算农作物的模拟产量和实际产量的差值的相对均方根误差和一致性系数；判断所述相对均方根误差是否小于均方根误差阈值且所述一致性系数是否大于一致性系数阈值，得到判断结果；若所述判断结果表示所述相对均方根误差不小于均方根误差阈值或所述一致性系数不大于所述一致性系数阈值，则利用农作物生长模型的参数校准工具对所述校准模型的参数进行修正，返回步骤“将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量”；若所述判断结果表示所述相对均方根误差小于均方根误差阈值且所述一致性系数大于一致性系数阈值，则输出所述农作物生长模型作为修正后的农作物生长模型。
具体的，模型参数的校准与验证是利用农作物生长模型进行科学研究与实践应用的基础。由于农作物生长模型是描述不同农作物生长行为的方程，这些方程来自试验的经验公式，许多参数都是因时、因地、因品种类型而异。所以在具体使用模型时，需要对这些参数进行校准，即模型本地化。
aquacrop模型本地化过程包括校准与验证，需要水分控制实验数据和研究区域的多个农业气象观测站的多年产量资料、生育期资料为依据，分别对其进行校准，并在区域上验证修正后的aquacrop模型的适应性。
输入数据校准模型参数：选择研究区附近的农业气象观测资料逐站点对农作物品种的参数进行校准。输入的农业气象观测资料包括气温、大气压、风速、降水量等。
模型参数校准的方法是利用相对均方根误差(n_rmse)、一致性系数(d)对模型参数校准精度进行校准与验证具体公式如公式(1-4)。
农作物模型参数校准：收获指数、植物生长最适宜温度、植物生长最低温度、最大根深、植被生长速率降低最高温度、生长总天数、初始冠层覆盖度等
其中，coi(i＝1,…,n)是正常年各年的产量，csi(i＝1,…,n)是模型模拟各年的产量。co是正常年平均产量。
当n_rmse小于10％时，认为模型模拟效果很好，当n_rmse在10％到20％之间，认为模拟效果良好，当n_rmse在20％到30％之间，认为模拟效果不差，一致性指数d越接近1时表示模拟值和观测值之间一致性越好，越接近0表明模拟值和观测值之间一致性越差。当n_rmse大于30％时或一致性指d接近0时需要重新校准模型。
步骤103，利用所述修正后的农作物生长模型模拟农作物生长，确定农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率。所述生长阶段为农作物生长过程中的预设时间间隔，所述生长阶段可以为一周，也可以为一个月，也可以为农作物的每个生长期，优选的，所述生长阶段为一周。
步骤104，根据农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率，确定农作物灌溉的关键需水期；所述关键需水期为减产率大于减产率阈值的农作物的生长阶段。
步骤103-104，具体包括：以周为尺度将农作物生长季划分为若干生长阶段，基于修正后的农作物生长模型模拟各生长阶段发生水分亏缺下的生长过程，以减产率为评价指标，分析不同时期水分亏缺对产量的影响，从而确定农作物最需水的关键期。
模型模拟不同生育期的水分亏缺数据：通过分阶段控制降水的方式设置水分供应条件，设置以周为单位，不同的起始时间、不同持续时间长度的降水亏缺控制，以aquacrop模型为工具模拟不同起始时期和不同持续时间长度的水分亏缺条件下农作物的生长过程，以减产率为评价指标，对比水分亏缺情境下的产量与参考年(正常年)年景产量之间的相对减产率。
计算参考年气象数据：参考年的降水量为多年降水平均值，再采用逐周构建的方法。具体原理如图3所示，图3中，
分别模拟连续一周无降水，连续两周无降水，连续三周无降水与连续四周无降水。将以上情景分别输入到模型中模拟农作物发育过程不同阶段的缺水，计算不同时期的相对减产率。
确定影响农作物产量的关键需水期：减产率是表征农作物受灾程度的重要指数，指单位面积实际产量比当地生产力水平下的平均产量减少量占当地平均产量的比率，以百分率表示，不同时期水分亏缺对农作物造成的减产率公式表示：
其中yi,j为j个生育阶段连续i周无降水造成的减产率，yi,jsimu为农作物生长模型模拟的生长季开始第j周连续i周无降水条件下的产量，yrefer为参考年的产量(即正常年的产量)。参考年的产量由aquacrop模型模拟参考年的生长发育过程获得。
计算1-4周水分亏缺造成的减产率，减产率大于减产率阈值的区间即为农作物的生长需水期。
步骤105，根据所述农作物生长相关数据，采用函数拟合的方式，构建农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数。
具体包括：根据所述农作物生长相关数据，利用一阶傅里叶函数进行拟合，确定农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数为：
cwdri＝fi(etdii)
fi(etdii)＝a0i+a1i(cos(etdii×wi)+b1i×sin(etdii×wi))
其中，cwdi表示第i个关键需水期的农作物水分亏缺率；etdii表示第i个关键需水期的蒸散发亏缺指数；fi(·)表示第i个关键需水期的关系拟合函数，a0i、a1i、wi和b1i分别表示第i个关键需水期的关系拟合函数的第一拟合参数、第二拟合参数、第三拟合参数和第四拟合参数。
具体的，采用不同生长阶段的etdi作为自变量，即etdii，cwd作为因变量，利用一阶傅里叶函数进行拟合，得到二者的函数关系。
步骤106，当农作物处于关键需水期时，利用农作物当前生长阶段的气象数据，计算农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
具体包括：利用农作物当前生长阶段的气象数据，采用pm(penman-monteith)算法、tw(thornthwaite)算法或pt(priestlev-tavlor)算法计算研究区域的农作物的参考农作物腾发量；计算参考农作物腾发量与研究区域的当前生长阶段的降水量的差值，作为农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
步骤107，根据所述当前生长阶段的蒸散发亏缺指数，利用所述关系拟合函数，确定农作物当前生长阶段的水分亏缺率；
步骤108，根据农作物当前生长阶段的水分亏缺率确定农作物当前生长阶段的实际需水量，根据所述实际需水量对农作物进行灌溉。
具体的，农作物水分亏缺率(cwdr)是某一段时间内农作物实际需水量与可用水量之差占同期农作物实际需水量的比值，变形可得不同生长期间农作物的实际需水量etmi，公式如下：
其中，etai是不同生长期农作物实际需水量与可用水量之差。
本发明还提供一种农业灌溉控制系统，所述控制系统包括：
农作物生长相关数据获取模块，用于获取研究区域的农作物生长相关数据，所述农作物生长相关数据包括气象数据、土壤类型及分布数据、农作物产量数据、农作物生长数据、农作物田间管理观测数据；
农作物生长模型校准模块，用于根据所述农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，获得研究区域的修正后的农作物生长模型。
所述农作物生长模型校准模块，具体包括：模拟产量获取子模块，用于将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量；相对均方根误差和一致性系数计算子模块，用于计算农作物的模拟产量和实际产量的差值的相对均方根误差和一致性系数；判断子模块，用于判断所述相对均方根误差是否小于均方根误差阈值且所述一致性系数是否大于一致性系数阈值，得到判断结果；校准子模块，用于若所述判断结果表示所述相对均方根误差不小于均方根误差阈值或所述一致性系数不大于所述一致性系数阈值，则利用农作物生长模型的参数校准工具对所述校准模型的参数进行校准，返回步骤“将所述农作物生长相关数据的气象数据输入农作物生长模型获得农作物的模拟产量”；模型输出子模块，用于若所述判断结果表示所述相对均方根误差小于均方根误差阈值且所述一致性系数大于一致性系数阈值，则输出所述农作物生长模型作为修正后的农作物生长模型。
减产率确定模块，用于利用所述修正后的农作物生长模型模拟农作物生长，确定农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率；
关键需水期确定模块，用于根据农作物在不同生长阶段下缺水产生的减产率，确定农作物灌溉的关键需水期；所述关键需水期为减产率大于减产率阈值的农作物的生长阶段；
函数拟合模块，用于根据所述农作物生长相关数据，采用函数拟合的方式，构建农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数。
所述函数拟合模块，具体包括：函数拟合子模块，用于根据所述农作物生长相关数据，利用一阶傅里叶函数进行拟合，确定农作物不同关键需水期的蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系拟合函数为：
cwdri＝fi(etdii)
fi(etdii)＝a0i+a1i(cos(etdii×wi)+b1i×sin(etdii×wi))
其中，cwdri表示第i个关键需水期的农作物水分亏缺率；etdii表示第i个关键需水期的蒸散发亏缺指数；fi(·)表示第i个关键需水期的关系拟合函数，a0i、a1i、wi和b1i分别表示第i个关键需水期的关系拟合函数的第一拟合参数、第二拟合参数、第三拟合参数和第四拟合参数。
蒸散发亏缺指数计算模块，用于当农作物处于关键需水期时，利用农作物当前生长阶段的气象数据，计算农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
所述蒸散发亏缺指数计算模块，具体包括：参考农作物腾发量计算子模块，用于利用农作物当前生长阶段的气象数据，采用pm(penman-monteith)算法、tw(thornthwaite)算法或pt(priestlev-tavlor)算法计算研究区域的农作物的参考农作物腾发量；蒸散发亏缺指数计算子模块，用于计算参考农作物腾发量与研究区域的当前生长阶段的降水量的差值，作为农作物当前生长阶段的蒸散发亏缺指数。
水分亏缺率确定模块，用于根据所述当前生长阶段的蒸散发亏缺指数，利用所述关系拟合函数，确定农作物当前生长阶段的水分亏缺率。
实际需水量确定模块，用于根据农作物当前生长阶段的水分亏缺率确定农作物当前生长阶段的实际需水量，根据所述实际需水量对农作物进行灌溉。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种农业灌溉控制方法及系统，所述控制方法，首先，基于农作物生长相关数据对农作物生长模型进行校准，对蒸散发亏缺指数与农作物水分亏缺率的关系进行函数拟合，然后，借助修正后的农作物生长模型确定关键需水期，根据关系拟合函数计算关键蓄水期的需水量，使修正后的农作物生长模型和关系拟合函数得到不同区域的长时间序列数据的支持，提高了不同生长阶段的农作物需水期与需水量的计算精度，进而更科学的指导灌溉，提高农作物产量。
本说明书中等效实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，等效实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！