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1、(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201510727518.X (22)申请日 2015.10.30 A01G 25/00(2006.01) G06F 19/00(2011.01) (71)申请人 青岛智能产业技术研究院 地址 266109 山东省青岛市高新区创业大厦 B 座 26 楼 (72)发明人 范兴容 康孟珍 华净 王秀娟 王浩宇 王飞跃 (74)专利代理机构 山东清泰律师事务所 37222 代理人 柳彦君 (54) 发明名称 一种基于作物需求的智能节水灌溉方法 (57) 摘要 本发明提供一种基于作物需求的智能节水灌 溉方法， 该方法包括以下步骤 ： 一、 根据栽。
2、培作物 类型， 确定作物内在生长发育的机理参数r和Sp； 二、 构建作物生长周期i的生长模型， 根据作物内 在生长发育的机理参数定量确定作物不同生长周 期生物量产量 ； 三、 构建作物生长周期i的需水量 需求模型， 根据步骤二得到的作物生物量产量和 环境监测设备得到的土壤含水量数据， 计算出不 同生长周期作物的需水量需求 ； 四、 根据步骤三 得到的作物的需水量需求， 制定作物全生命周期 的灌溉方案。本方法基于作物自身的生长规律的 数学模型进行灌溉方案的制定， 可用于灌溉受限 的盆栽装置， 为智能农业灌溉设备的自动开关控 制提供技术支持， 达到最大化水分利用效率的目 的。 (51)Int.Cl。
3、. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 105494033 A 2016.04.20 CN 105494033 A 1/1 页 2 1.一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 其特征在于， 该方法包括以下步骤 ： 步骤一、 根据栽培作物类型， 确定作物内在生长发育的机理参数 r 和 Sp ； 步骤二、 构建作物生长周期 i 的生长模型， 根据作物内在生长发育的机理参数定量确 定作物不同生长周期生物量产量 ； 步骤三、 构建作物生长周期 i 的需水量需求模型， 根据步骤二得到的作物生物量产量 和环境监测设备得到的土壤含水量数据， 。
4、计算出不同生长周期作物的需水量需求 ； 步骤四， 根据步骤三得到的作物的需水量需求， 制定作物全生命周期的精准灌溉方案。 2.根据权利要求 1 所述的一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 其特征在于， 步骤 一中， 作物内在生长发育的机理参数 r 和 Sp 分别表示作物水利用效率和作物的占地面积， 前者取值范围为 0 到 1 之间， 后者与作物种植密度紧密相关 ； 作物水利用效率 r 根据收集的作物器官干重数据估计出来， 或者设置经验值 0.45mg cm-2mm-1； 作物的占地面积 Sp 则设为作物种植密度的倒数， 它反映了作物自身遮挡和相邻作物 竞争的影响。 3.根据权利要求 1 所述的。
5、一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 其特征在于， 步骤 二中， 构建的作物生长模型表示为 ： 其中， Q(i) 为第 i 个生长周期的生物量产量， S(i) 为第 i 个生长周期的作物总的叶面 积， E(i) 为第 i 个生长周期在该周期气象环境条件下作物单产量生产潜力， 其值由作物的 潜在蒸散量 PET 决定 ； 当收集的气象环境数据为温度、 光合辐射、 相对湿度和风速时， 采用 PET 的简化公式 FAO-24 辐射方法， 其计算公式为 其中， Rs为光合辐射量， 为与温度相关的蒸汽压曲线的斜率， 其取值范围为 0 到 1 之 间， a、 b 和 为常数， 分别设为 -0.3mm day。
6、-1、 1.065 和 2.45kPa -1。 4.根据权利要求 1 所述的一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 其特征在于， 步骤 三中， 构建的作物需水量需求模型为 ： 其中， U(i) 为作物生长周期 i 的需水量需求， Qw(i) 为生长周期 i 土壤含水量， Qwmx为 土壤最大含水量， 和 c 分别为与作物水分吸收相关的系数。 权 利 要 求 书 CN 105494033 A 2 1/4 页 3 一种基于作物需求的智能节水灌溉方法 技术领域 0001 本发明涉及智能农业灌溉技术领域， 具体地， 涉及一种基于作物需求的智能节水 灌溉方法。 背景技术 0002 我国目前应用最为广泛的节。
7、水灌溉方法主要为喷灌和滴灌。 它们采用先进的技术 将水源尽可能均匀、 适度的分配到作物根区土壤中， 使土壤经常保持适宜作物生长的水分、 通气和营养状况， 从而达到提高灌溉水利用效率和水产出效率的目的。 然而， 这些灌溉方法 在某些实际应用过程中仍存在一些缺点， 如在灌溉受限的盆栽装置， 节水效率并未有实质 性改善。究其原因， 主要在于这些灌溉方法不能根据作物需水需求进行适时适量地精准灌 溉。 0003 一般来说， 作物的生长通常分为营养生长 ( 叶片和节间的生长 ) 和生殖生长 ( 果 实和花的生长 ) 两个阶段， 而且不同生育阶段作物对水分的需求量有很大差别。例如向日 葵从出苗至现蕾需水占全。
8、生育期总需水量的 20左右， 现蕾至开花结束是向日葵一生需水 最多的时期， 约占全生育期需水量的 60以上， 开花结束到成熟需水约占全生育期需水量 的 20。在这种情况下， 无论采用喷灌或者滴灌技术均不能根据作物不同生长周期不同需 水量需求进行适时适量地精准灌溉。因此， 根据作物需水要求， 适时适量地精准灌溉， 并利 用物联网、 云计算等智能技术手段对土壤墒情和灌区输配水系统的水情进行监测、 数据采 集和计算机处理， 进一步计划用水、 优化配水， 以达到既节水又增产的目的。这已成为未来 研发智能节水灌溉方法的新趋势。 0004 随着信息和通信技术的发展， 农业也从传统农业向数字化农业转变， 而。
9、进一步随 着物联网、 云计算等智能技术的发展， 这些技术和农业的结合就促进了 “智能农业” 的产生 和发展。 作为智能农业发展的重要组成部分， 智能节水灌溉技术的发展也越来越重要。 区别 于传统的漫灌、 喷灌、 滴灌等技术方法， 基于作物自身的生长规律的数学模型进行灌溉方案 的制定， 本发明提出了一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 可用于灌溉受限的盆栽装 置， 为智能农业灌溉设备的自动开关控制提供技术支持， 达到最大化水分利用效率的目的。 发明内容 0005 为了解决上述问题， 本发明提供一种基于作物需求的智能节水灌溉方法， 其具体 的技术方案如下 ： 0006 一种基于作物需求的智能节水灌。
10、溉方法， 该方法包括以下步骤 ： 0007 步骤一、 根据栽培作物类型， 确定作物内在生长发育的机理参数 r 和 Sp ； 0008 步骤二、 构建作物生长周期 i 的生长模型， 根据作物内在生长发育的机理参数定 量确定作物不同生长周期生物量产量 ； 0009 步骤三、 构建作物生长周期 i 的需水量需求模型， 根据步骤二得到的作物生物量 产量和环境监测设备得到的土壤含水量数据， 计算出不同生长周期作物的需水量需求 ； 说 明 书 CN 105494033 A 3 2/4 页 4 0010 步骤四， 根据步骤三得到的作物的需水量需求， 制定作物全生命周期的精准灌溉 方案。 0011 进一步， 。
11、步骤一中， 作物内在生长发育的机理参数 r 和 Sp 分别表示作物水利用效 率和作物的占地面积， 前者取值范围为 0 到 1 之间， 后者与作物种植密度紧密相关。通常情 况下， 作物水利用效率 r 根据收集的作物器官干重数据估计出来， 或者设置经验值 0.45mg cm-2mm-1； 作物的占地面积则设为种植密度的倒数， 它反映了作物自身遮挡和相邻作物竞争 的影响。 0012 进一步， 步骤二中， 构建的作物生长模型表示为 ： 0013 0014 其中， Q(i) 为第 i 个生长周期的生物量产量， r 和 Sp 为内在生长发育的机理参数， S(i) 为第 i 个生长周期的作物总的叶面积， E。
12、(i) 为第 i 个生长周期在该周期气象环境条件 下作物单产量生产潜力， 其值由作物的潜在蒸散量 (Potential Evapotranspiration， PET) 决定， 或者当收集的气象环境数据为温度、 光合辐射、 相对湿度和风速时， 可以采用 PET 的 简化公式 FAO-24 辐射方法， 其计算公式为 0015 0016 其中， Rs为光合辐射量， 为与温度相关的蒸汽压曲线的斜率， 其取值范围为 0 到 1之间， a、 b和为常数， 分别设为-0.3mm day-1、 1.065和2.45kPaC-1。 限于篇幅有限， 详 细内容， 请参阅Jensen等人(1990)的论文Jens。
13、en,M.E.,Burman,R.D.,Allen,R.G.,1990. Evapotranspiration and Irrigation Water Requirements.American Society of Civil Engineers,New York,NY,pp.332360。 0017 进一步， 步骤三中， 构建的作物需水量需求模型为 ： 0018 0019 其中， U(i) 为作物生长周期 i 的需水量需求， Qw(i) 为生长周期 i 土壤含水量， Qwmx 为土壤最大含水量， 和 c 分别为与作物水分吸收相关的系数。 0020 本发明所提供的一种基于作物需求的智能节水。
14、灌溉方法， 具有以下优点 ： 0021 本发明提出的一种基于作物需求的智能节水灌溉方法是根据作物自身的生长规 律的数学模型进行灌溉方案的制定。通过作物生长模型， 本发明能够计算作物内部源库平 衡的变化， 并据此计算出土壤水分与动态变化， 进而提出作物不同生长周期需水量的精准 灌溉方案。 附图说明 0022 图 1 是本发明基于作物需求的智能节水灌溉方法的原理框图。 具体实施方式 0023 下面结合附图及本发明的实施例对本发明的一种基于作物需求的智能节水灌溉 说 明 书 CN 105494033 A 4 3/4 页 5 方法作进一步详细的说明。 0024 图1是本发明基于作物需求的智能节水灌溉方。
15、法的原理框图， 如图1所示， 所述方 法包括以下步骤 ： 0025 步骤1， 基于植物生长功能-结构模型(GreenLab)构建作物生长模型， 该模型可以 定量计算出作物不同生长周期生物量产量。 一般情况下， 在作物的生长过程中， 作物不同生 长周期的需水量需求与它对应生长周期的生物量产量具有较强的正相关性。 0026 其中， 所述的作物生长模型是基于植物功能 - 结构模型 (GreenLab) 构建得到的， 其表示为 ： 0027 0028 其中， Q(i) 为第 i 个生长周期的生物量产量， E(i) 为第 i 个生长周期在该周期气 象环境条件下作物单产量生产潜力， r 和 Sp 为内在生。
16、长发育的机理参数， S(i) 为第 i 个生 长周期的作物总的叶面积 ； 作物内在生长发育的机理参数 r 和 Sp 分别表示作物水利用效 率和作物的占地面积， 前者取值范围为 0 到 1 之间， 后者与作物种植密度紧密相关。通常情 况下， 作物水利用效率 r 根据收集的作物器官干重数据估计出来， 或者设置经验值 0.45mg cm-2mm-1； 作物的占地面积则设为种植密度的倒数， 它反映了作物自身遮挡和相邻作物竞争 的影响。 0029 E(i) 为第 i 个生长周期在该周期气象环境条件下作物单产量生产潜力， 其值由作 物的潜在蒸散量(Potential Evapotranspiration，。
17、 PET)决定， 或者当收集的气象环境数据 为温度、 光合辐射、 相对湿度和风速时， 可以采用 PET 的简化公式 FAO-24 辐射方法， 其计算 公式为 0030 0031 其中， Rs为光合辐射量， 为与温度相关的蒸汽压曲线的斜率， 其取值范围为 0 到 1 之间， a、 b 和 为常数， 分别设为 -0.3mm day-1、 1.065 和 2.45kPa C-1。 0032 步骤2， 确定栽培作物类型， 并据此设置经验模型参数。 一般情况， 不同作物的需水 量是不同的， 而且同一作物不同生长周期对水分的需求量也不同。 因此， 在构建作物生长模 型之前需要确定栽培作物类型， 并根据历史。
18、栽培种植数据， 设置经验模型参数 0033 步骤 3， 根据所述步骤 1 得到的作物生物量产量和环境监测设备得到的土壤含水 量数据， 基于作物需求的需水量需求模型， 计算出不同生长周期作物的需水量需求 ； 0034 其中， 所述作物需水量需求模型表示为 ： 0035 0036 其中， U(i) 为作物生长周期 i 的需水量需求， Qw(i) 为生长周期 i 土壤含水量， Qwmx 为土壤最大含水量， 和 c 分别为与作物水分吸收相关的系数， 土壤含水量可由物联网环 境监测设备得到。 0037 步骤4， 根据步骤3得到的作物的需水量需求U对作物全生育周期进行定时定量的 精准灌溉。 说 明 书 CN 105494033 A 5 4/4 页 6 0038 以上所述的具体实施例， 对本发明的目的、 技术方案和有益效果进行了进一步详 细说明， 所应理解的是， 以上所述仅为本发明的具体实施例而已， 并不用于限制本发明， 凡 在本发明的精神和原则之内， 所做的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的保 护范围之内。 说 明 书 CN 105494033 A 6 1/1 页 7 图 1 说 明 书 附 图 CN 105494033 A 7 。