智慧温室中滴灌控制的研究与设计

朱创录++阴国富

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2016.10.116

3.渭南市智慧城市工程技术研究中心，陕西渭南 714000）摘要：为满足智慧温室灌溉需求，以黑盒子理论设计1种温室内适合盆栽植物的，且在生长环境（日照、温度、相对湿度）交互作用下能满足其水分需求的滴灌控制管理系统。将温室内盆栽植物在周围环境交互作用下所产生的动态蒸发散量变化看作1种水分需求的黑盒子，利用蒸发散量所表现的质量变化进行监测，实现植物生长过程中蒸散作用下水分需求与周围气候环境交互作用机制下所需多重传感器的控制。采用工业上普遍使用的可编程控制器研究设计能适用于西北地区半开放温室内盆栽作物环境信息与滴灌管理的组合控制系统，根据不同作物能够进行灵活的参数设置，并且维修方便。通过功能测试发现，灌溉水量控制目标与参照目标的抽样均方根误差在可控范围。通过对参数的适当调整，该设计可普遍应用于智慧农业的滴灌控制。

关键词：智慧温室；蒸发散量；水分需求；滴灌控制；灌溉水量；目标控制；参数设置；传感器控制

中图分类号：S24 文献标志码： A文章编号：1002-1302（2016）10-0398-04

收稿日期：2016-04-21

基金项目：国家自然科学基金（编号：11304230）；渭南师范学院科研项目（编号：14YKS005；15YKF006）。

作者简介：朱创录（1977—），男，陕西兴平人，硕士，副教授，主要研究方向为智慧农业与物联网工程。Tel：（0913）2133965；E-mail：wnsyzcl@126.com。长期以来，陕西省渭南市农业发展占全市经济比重比较大，但因受到自然条件及农业经营水平等因素的制约，农业生产的现代化水平仍然较低。2013年，渭南市获批国家级智慧城市的试点城市后，当地政府结合秦东地区的发展特点，将智慧农业作为渭南市智慧城市建设的重要方向，2014、2015年分别在富平、蒲城、华县进行智慧农业的试点，有力促进了农业生产的现代化、集约化、规模化。在智慧农业设施建设和试点过程中，也遇到了许多问题，因此有必要针对其中的滴管控制问题进行研究。

1理论背景与方法设计

1.1土壤水分平衡控制

对于水资源相对匮乏的西部地区，农业生产需要进行精确的灌溉控制以达到节约水资源的目的，精确化的灌溉管理要求对灌溉的时间及灌溉量进行精确控制，这些因素都是由农作物的需水量决定的，一般可通过直接测量和间接评估等方法获得农作物的水分需求量。直接测量通常是通过观测土壤的水分需求完成的，是由土壤的有效水分来决定的；间接评估以理论或经验公式配合气象因子进行评估，由农作物蒸发散量（ETc）决定。在智慧农业温室中土壤水分平衡公式：

ΔM=I+D-ETc。（1）

式中：I为灌溉水量，g；D为根系土层与下层土壤的水分交换量（渗透量或毛管水补充），g；ETc为蒸发散量，g；ΔM为土壤水分变化量，g[1]。

在作物能正常生长的前提下，消耗水量会根据土壤表面蒸发、农作物吸收、蒸发散量及下层的水分供给来决定，而这几点因素又与农作物附近微气候环境有很大关系[2]。智慧温室中的滴灌控制研究目标是用黑盒子理论设计1种能广泛应用于智慧农业温室内盆栽植物在周围气候环境（光照度、温度、相对湿度）影响下能满足植物水分需求管理的滴灌控制系统。在此将智慧农业温室内植物在周围环境交互作用下所产生的动态蒸发散量变化看作1种水分需求的黑盒子，以黑盒子理论利用蒸发散量荷重变化监测回传信号，去解决植物蒸散作用下水分需求与周围气候环境复杂的交互作用机制下所需多重感测问题。利用蒸发散量与气候环境的关系，进行滴灌管理控制模块设计，采用工业级可编程控制器（PLC，下同）及其外围低压工业配线组件设计开发应用于中西部地区智慧温室内盆栽作物滴灌控制器与环境信息的交互控制系统。PLC具有商品化程度高、批量成本低廉的特点，并且不需要研发特定的专用计算机控制器硬件，属开放式控制器，应用场合发生变化的时候，程序稍作修改即可应用在不同灌溉管理的控制场合，后期的维护及推广成本较低[3]。通过选择盆栽樱桃番茄及草莓2类盆栽进行滴灌控制器的功能测试，同时用滴灌功能测试对智能温室内的其他农作物进行温度、湿度、光照度及盆栽质量等参数的测量并分析，评估设计的滴灌控制系统可适用于农业温室内的大部分盆栽作物。

1.2滴灌控制器的设计

为了简单有效地确定较精确的滴灌水量，本研究将盆栽植物生长期以周为单位进行分段，忽略短期生长因素导致的质量变化，将盆栽植物看作1个单一区块，在盆栽环境下根系土层与下层土壤的水分交换量可忽略不计，因此式（1）可变为式（2）：

ΔM=I-ETc。（2）

滴灌控制器要控制水分散失变化，使ΔM=0，即盆栽作物土壤水分含量保持在合适有效范围内（通过上下门限值控制），则滴灌水量I=ETc。图1为温室内盆栽农作物灌溉管理示意，农作物的滴灌水量（I）是由补充盆栽蒸发散量（ETc）所引起的土壤水分减少（ΔM）决定的，在具体实施过程中根据植物各生长期的系数进行调整。

本研究用质量变化量来测量盆栽累积蒸发散量作为滴灌水量控制的依据，土壤水分张力计法作为对比。定义农作物能正常生长的有效水分范围是经过24 h重力自然排水后的容水量（作为有效水分上限）到致使农作物形成生长阻碍的土壤水分含量（作为有效水分下限）之间。本研究取样5个盆栽，用淹灌浸泡方式使其达到饱和状态，再经过24 h后重力自然排水，取得有效水分上限所对应的质量，用土壤水分张力计测量获得土壤水分张力（表征土壤水分张力的pF值为1.5～2.0）作为对照及作物的有效水分上限。农作物生长受阻的水分点对应的土壤水分张力（pF值2.4～3.0）作为农作物生长的有效水分下限，并对应质量下限值。图1是定量不定时（固定灌溉水量、变动灌溉周期）灌溉管理示意，用于解决需要多少水量就给多少的问题，不会像定时定量，有时会太多，有时会不足。对于定时不定量灌溉方式，在决定固定灌溉周期后，变动灌溉水量取决于气候变化因子，以农作物生长的有效水分含量上限作为灌溉停止点是没有问题的，但是在气候变化差异大时，有可能实际土壤有效水分含量在已经降到阻碍农作物生长的水分含量以下时，采用固定灌溉周期的灌溉方法无法实时反映作业。基于以上几种情况，智慧温室中的滴灌控制选择固定灌溉水量及变动的灌溉周期作为灌溉管理策略，这种策略能够满足当气候变化时自动调整灌溉周期。本研究以盆栽质量法作为滴灌管理的依据，而从黑盒子方法角度看，盆栽质量法也是1种在外界复杂气候环境下由介质水分变化所引起的质量变化。因此，滴灌控制系统管控的有效水分设计范围是以淹灌浸泡方式使盆栽栽培介质达到饱和状态，再经过24 h后重力自然排水的容水量作为有效水分含量上限（TAM）。本研究以取得的有效水分上限所对应的质量作为滴灌控制器控管的滴灌水量上限；同理，以试验方式取得盆栽在75%TAM时的质量值，作为控管滴灌水量的下限。这样的方式可使滴灌系统不会造成多余渗水由盆栽底部排出。对于不同种类的温室盆栽及栽培介质，智慧温室中的滴灌控制在运行初期要进行TAM量值的初始化并进行控制参数的适当调整。基于以上控制策略制定的基本假设如下：（1）相同温室中的微气候条件是均匀一致的，温室内的农作物种类、生长周期是相同的，因此可以认为同一温室中农作物蒸发散量是趋于一致，点测1盆即可代表整个温室，即使每盆的初始质量略有不同，这对于采用差动控制方法来说，每盆所需的滴灌水量也不会有太大的个别化差异；（2）同一温室中可以由灌溉管线分割成多个分区，各分区管线均采用双头给水，因此可降低各分区之间的水量及水压差异，再通过微调校正灌溉控制系统时间，补偿后端管流的差异水量，使得各分区内前后端管线出水量差异再降低，以达到均匀水量的目标。

以3个区域滴灌盆栽作物作为控制对象，设计灌溉管理控制模块。控制策略中的假设认为，灌溉区内基本情况都是相同的，因此只需要1套荷重传感器与1只加压泵，但该区一定要有目标盆栽作为样本，以达到自动灌溉目的。试验灌溉管理控制模块选择第1区指标盆栽质量变化Δw1（即对应栽培土介质的25%有效水分差值变化）为目标控制。当第1区指标盆栽质量变化Δw（t1）等于Δw1时，第1区执行灌溉操作，控制器程序软件自动同步记忆学习该灌溉操作所耗费的灌溉时间Δti，接着以相同灌溉时间ti对第2、第3区进行灌溉操作，得到对应的灌溉水量Δw2i、Δw3i。滴灌控制器的设计可依据同区内盆栽蒸发散量来补充农作物散失的水分，也可以依据使用者经验通过人工微调方式调整，以达到更加符合农作物生长的需求（例如每个栽培区盆栽生长期或微气候间的差异化）。适当采取分区轮灌方式，可避免大区域管线前后端水量不均问题，也能够达到同时期各区灌溉水量一致的目的。定量不定时的控制流程如图2所示。

根据以上思路设计1种适用于温室内的滴灌环境管理控制系统，PLC控制部分如图3所示，主要包括PLC主机（Sharp JW20系列）、荷重单元（Tedea-1022），并有光照度计（LI-COR-200SZ）、温湿度传感器（HTS-801），滴灌环境管理控

制系统操作方式有手动、自动2种。荷重单元Tedea-1022可以检测0～20 kg内的物体，灵敏度为0.8 kg，其输出模拟电流I（4～20 mA）与被感测物体质量w（kg）呈线性关系，如式（3）所示：

w=1.25·I-5。（3）

通过PLC和模数转换器（ADC），可得数码D与模拟电流I（mA）的转换关系：

D=100·I。（4）

根据式（4）可获得根据设定盆栽质量w与数码D的换算式：

D=80·w+400。（5）

由式（5）、式（3）可以看出，每位的精度是12.5 g。通过PLC与ADC结合，由ADC负责接收盆栽质量模拟信号，并将其转换为PLC内部的逻辑变量，接着使用PLC构建比较器功能，将此逻辑变量用数值比较方式作多段比较输出，能产生控制逻辑变量作为功能需求上的逻辑演算，其中控制依据为式（2）。

2结果与分析

在试验过程中将灌溉区分在3个栽培区，第1区中选择1个盆栽并测量其质量，作为盆栽质量指标对象，第2或第3区为验证对照区。控制系统设置连接这3个区的电磁阀、压力泵、第1区的荷重计及温室内农作物环境区的温湿度与光照度计，设置第1区盆栽有效水分含量的上、下限对应质量作为初始值。第2、第3区的荷重计及设施内作物环境区的温湿度、光照度量的量测值均储存于PLC存储单元。根据定量不定时的灌溉管理策略，由可编程控制器通过荷重传感器传回来的信号判断何时灌溉及该灌溉水量（定量不定时）的操作指令输出到电磁阀，同时进行学习记忆，分区执行每区灌溉作业。分别针对定量不定时策略记录第1区与第2、第3区随机每次灌溉量（荷重计前后差值分别为Δw2i、Δw3i）及灌溉次数评估滴灌控制器功能的稳定性及精确性，本研究是以均方根误差（RMSE）作为量化值，详见式（6）：

RMSE=∑ni=1（Δw2i-Δw1）2+∑ni=1（Δw3i-Δw1）22n×100%/Δw1。（6）

式中：Δw2i、Δw3i分别为第2、第3区每次灌溉水量，kg；Δw1为第1区指标盆栽质量变化（对应栽培土介质的25%有效水分差值变化量），kg；n为第2、第3区的灌溉数，次。

1994年Baille等在温室作物需水量研究中指出，以作物蒸发散量值所表示的室内光照度、饱和蒸汽压差的线性式可用以量化作物需水量[4]。2013年Carmassi等根据Baille等的Penman-Monteith（P-M）方程[4]提出温室内用光照度、VPD（蒸气压差）、LAI（叶面积指数）来表示植物蒸发散量ET速率[5]，在试验过程中根据Carmassi等的方法，以质量法直接测量并以作物蒸发散量模式为室内短波光照度与蒸汽压差的函数，推导盆栽蒸发散质量速率可表示为式（7）：

ETpot=α·Isλ+β·VPD。（7）

式中：λ=2 502.535 29-2.385 752 42·（T-273.16）；Is为室内短波辐射量，W/m2；λ为水蒸发潜热，J/kg；α、β为经验常数，根据作物类别、生长期及温室状态等操作环境确定（本研究中的数值见表1）；VPD为蒸气压差，其计算式见式（8）：

VPD=（1-RH）·Ps。（8）

式中：RH为相对湿度，%；Ps为饱和蒸汽压，MPa。

表1试验中的经验常数选择

类别αβ试验盆栽1（樱桃西红柿）554.638±65.250.001 36±0.000 425试验盆栽2（草莓）434.256±42.540.001 85±0.000 254

图4、图5分别为盆栽型樱桃番茄、草莓蒸发散质量速率的蒸发散量模式计算结果（y）对应于其量测值（x）的线性回归分析，可见蒸发散量模式验证评估与实测其蒸发散质量速率变化之间有一致趋势。图5结果表明，3～4 d内的LAI不变而以1 d测量数据拟合参数代入原模式计算的3 d盆栽蒸发散速率，单位为g/（h·盆）。温室内简易蒸发散量模式结合以电子质量为主的通用型滴灌控制系统可验证评估盆栽型樱桃番茄及草莓在此生长期的作物灌溉量实测值与根据现场气候（温湿度及日射量）的估计值，其趋势基本保持一致。

3结论与建议

本研究设计的滴灌控制系统可适用于多种温室盆栽作物，其控制方式与品种、生长期无关。试验中采用质量的上下限设定基准，其目的是为了方便使环境中因素（如光照度、温

度、湿度等）能对应相对的蒸发散量，从而获得动态的每日作物需水量与环境中温湿度及光照度的对应关系。本研究采用定量不定时的灌溉控制方法，这种灌溉管理策略能适时适量地提供作物生长所需水分。同时，由本研究可知，定量不定时的控制方式能够确保盆栽介质的水分含量在一定的有效范围内，有利于作物生长，比较适合在温室设施中进行推广使用。

采用差动间隙的控制方法比较适合以盆栽质量的减少量测作为作物需水量依据。本研究根据每次量测代表的盆栽质量差的变化，运用可编程控制技术转换成其内部定时器的时间差来控制其他各区盆栽的灌溉水量。控制模块会随着每次的量测情况加以比对转换成时间差，时间差的对比是以当时的管线水量水压为基准，不是一个固定值。此外，控制模块设计校准功能来增减可编程控制器内部定时器的时间差来控制其他各区的灌溉水量，能够达到实时、精确控制的目的。

参考文献：

[1]李健华. 基于GPRS技术的膜下滴灌自动化控制系统的设计[J]. 中国农机化学报，2014，35（1）：245-248.

[2]祁金虎，张玉龙. 滴灌灌水控制下限对温室番茄产量、品质、水分利用效率的影响[J]. 江苏农业科学，2014，42（12）：198-201.

[3]李加念，倪慧娜. 基于无线传感器网络的小粒种咖啡园滴灌自动控制系统[J]. 传感器与微系统，2014，33（10）：43-46.

[4]Baille M，Baille A，Laury J C，et al. A simplified model for predicting evapotranspiration rate of nine ornamental species vs. climate factors and leaf area[J]. Scientia Horticulturae，1994，59（3/4）：217-232.

[5]Carmassi G，Bacci L，Bronzini M，et al. Modelling transpiration of greenhouse gerbera（Gerbera jamesonii H. Bolus） grown in substrate with saline water in a Mediterranean climate[J]. Scientia Horticulturae，2013，156：9-18.