張 智 王 正 劉杰成 孔婷婷 謝佳睿 張夢池
(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)園藝學(xué)院, 陜西楊凌 712100; 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部西北設(shè)施園藝重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 陜西楊凌 712100)
甜瓜是一種重要的園藝作物,我國甜瓜的栽培面積和產(chǎn)量均居于世界首位[1]。甜瓜在生長中對水分十分敏感,水分施用不恰當(dāng)會(huì)對其產(chǎn)量和品質(zhì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響[2],因此甜瓜種植中的水肥管理一直是研究的熱點(diǎn)??茖W(xué)的水肥管理不僅可以提高水肥利用效率、減少資源浪費(fèi),還能改善溫室內(nèi)溫濕度狀況,減少病害和用藥,實(shí)現(xiàn)設(shè)施甜瓜種植的提質(zhì)增效[3]。岳文俊等[4]的研究表明,60%的蒸發(fā)灌水處理下甜瓜的灌溉水生產(chǎn)率達(dá)到最高,80%的蒸發(fā)灌水處理能使果實(shí)的維生素C含量達(dá)到最高,而100%的蒸發(fā)灌水處理時(shí)甜瓜的產(chǎn)量能夠達(dá)到最高;李建明等[5]的研究表明,80%的蒸發(fā)灌水處理能夠使甜瓜果實(shí)的糖酸比達(dá)到最高;韓瑞鋒[6]的研究發(fā)現(xiàn),在果實(shí)膨大期補(bǔ)充120%的蒸騰蒸發(fā)灌溉量,能使溫室中甜瓜形態(tài)與產(chǎn)量綜合指標(biāo)達(dá)到最佳;任瑞丹[7]研究發(fā)現(xiàn)120%的蒸騰蒸發(fā)灌溉量可以使甜瓜的有機(jī)肥利用效率最好??梢姡鸸仙L的不同指標(biāo)對水分響應(yīng)并不一致,而科學(xué)地兼顧多指標(biāo)確定灌水水平是實(shí)現(xiàn)甜瓜栽培產(chǎn)量、品質(zhì)、效率協(xié)同最優(yōu)的關(guān)鍵。
當(dāng)前我國農(nóng)村人口老齡化程度日趨嚴(yán)重,傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)灌溉、施肥模式需要耗費(fèi)大量人力物力,導(dǎo)致資源浪費(fèi)嚴(yán)重、利用率低,已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水、肥、農(nóng)藝一體化綜合精準(zhǔn)控制的時(shí)代要求[8]。因此,急需應(yīng)用自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)水肥一體智能灌溉,推進(jìn)集約型農(nóng)業(yè)的健康快速發(fā)展[9-10]。袁洪波等[11]設(shè)計(jì)了溫室水肥一體化營養(yǎng)液調(diào)控系統(tǒng);蔡振華等[12]研制了微灌水肥作業(yè)自動(dòng)化智能控制系統(tǒng);黃語燕等[13]設(shè)計(jì)了水肥一體化循環(huán)灌溉系統(tǒng);這些研究促進(jìn)了水肥灌溉自動(dòng)化設(shè)備硬件集成發(fā)展。在物聯(lián)網(wǎng)與局域網(wǎng)絡(luò)的研究中,蔡長青等[14]基于全球移動(dòng)通信GSM模塊設(shè)計(jì)了溫室智能灌溉水肥一體化監(jiān)控系統(tǒng);GOAP等[15]通過物聯(lián)網(wǎng)解決方案實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與智能處理,進(jìn)而決策灌溉方案;ZigBee等技術(shù)也被應(yīng)用于遠(yuǎn)程自動(dòng)灌溉系統(tǒng),這些研究使得水肥自動(dòng)化設(shè)備得以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程聯(lián)動(dòng),降低了人力資源的投入。在控制方法上,朱德蘭等[16]基于模糊PID方法實(shí)現(xiàn)控制,快速平穩(wěn)地滿足實(shí)際施肥灌溉需求;李加念等[17]基于PWM(Pulse width modulation)以輸出相應(yīng)的占空比來控制吸肥電磁閥的開閉,來實(shí)現(xiàn)灌溉液中電導(dǎo)率(EC)的動(dòng)態(tài)調(diào)控;這些控制方法的應(yīng)用有效提升了設(shè)備的穩(wěn)定性。然而,在控制決策上,目前灌溉系統(tǒng)仍多以簡單閾值或單一指標(biāo)的模型為主,忽略了作物生長對水分供應(yīng)的響應(yīng),難以滿足不同環(huán)境及生育期動(dòng)態(tài)變化的水分需求,也限制了水分生產(chǎn)潛力的進(jìn)一步提升。
本研究在建立甜瓜水分需求模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建自動(dòng)灌溉系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉。以甜瓜產(chǎn)量、品質(zhì)及水氮利用效率指標(biāo)綜合最優(yōu)為目標(biāo),采用AHP(Analytic hierarchy process)模糊層級分析確定最優(yōu)的水肥配方,引入聚類分析構(gòu)建以環(huán)境飽和水汽壓差(VPD)為決策依據(jù)的甜瓜全生育期自動(dòng)灌溉決策模型,以此為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)低成本、運(yùn)行穩(wěn)定的自動(dòng)灌溉系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)基于甜瓜生長需求的自動(dòng)灌溉管理。
甜瓜水肥試驗(yàn)于2020年3—11月進(jìn)行,以灌水量和施氮量為試驗(yàn)因子,依據(jù)蒸騰蒸發(fā)量(ETc)設(shè)置3個(gè)灌水水平(W1:80%ETc,W2:100%ETc,W3:120%ETc),依據(jù)目標(biāo)產(chǎn)量法設(shè)計(jì)2個(gè)施氮水平(N1:183.7 kg/hm2,N2:369.5 kg/hm2),完全組合共6個(gè)處理,測定產(chǎn)量、品質(zhì)及效率3類共10個(gè)指標(biāo)。兼顧產(chǎn)量、品質(zhì)和效率,建立甜瓜生長綜合評價(jià)體系,并根據(jù)各指標(biāo)綜合評分結(jié)果得到最佳水氮管理制度,來確定日最佳灌水量。
1.1.1甜瓜綜合評價(jià)層次模型
本文兼顧“產(chǎn)量-品質(zhì)-水氮利用效益”3方面構(gòu)建了甜瓜綜合評價(jià)層次模型(圖1)。將甜瓜的所有指標(biāo)分為三大類:產(chǎn)量效益(C1)、品質(zhì)效益(C2)和水氮利用效益(C3),指標(biāo)層包含公頃產(chǎn)量(C11)、商品果率(C12)、可溶性固形物含量(C21)、可溶性總糖含量(C22)、可溶性蛋白含量(C23)、游離氨基酸含量(C24)、維生素C含量(C25)、硝酸鹽含量(C26)、灌溉水利用效率(C31)、氮素利用效率(C32)10個(gè)指標(biāo)。其中,品質(zhì)指標(biāo)均為試驗(yàn)測定;產(chǎn)量指標(biāo)中,公頃產(chǎn)量為單株產(chǎn)量與種植密度乘積;商品果率為單位面積商品果數(shù)占單位面積總果實(shí)數(shù)百分比,商品果為質(zhì)量大于0.5 kg且無開裂及表觀破損的果實(shí);效率指標(biāo)中的水分利用效率(kg/m3)及氮素利用效率(kg/kg)按照文獻(xiàn)[18-19]方法確定。
圖1 甜瓜綜合評價(jià)層級模型Fig.1 AHP evaluation hierarchy diagram
使用基于最大隸屬度的AHP法對不同灌溉和施氮處理組合下的設(shè)施栽培甜瓜進(jìn)行評價(jià),利用最大隸屬度對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,建立正負(fù)向評估結(jié)果和評價(jià)矩陣[20]。
本評估系統(tǒng)共包括10個(gè)指標(biāo),構(gòu)建評估指標(biāo)矩陣為
X=[C11C12C21C22C23C24C25C26C31C32]
評價(jià)的5個(gè)水平等級為
E={很好,好,中等,差,很差}
參照NY/T 427—2016以及文獻(xiàn)[21-23],甜瓜各指標(biāo)的評估標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。
表1 水氮處理下評價(jià)系統(tǒng)指標(biāo)的評估標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Evaluation criteria of indicators in evaluation system of water-nitrogen coupling treatment
1.1.2基于模糊AHP的權(quán)重計(jì)算與評價(jià)結(jié)果
AHP層次分析法可以衡量兩個(gè)指標(biāo)的相對重要性并構(gòu)建判斷矩陣。本試驗(yàn)設(shè)計(jì)甜瓜各指標(biāo)相對重要性和優(yōu)劣順序的調(diào)查問卷,并根據(jù)調(diào)查評分結(jié)果建立判斷矩陣。利用Yaahp 10.01軟件進(jìn)行AHP法的權(quán)重計(jì)算[24],判斷矩陣分別為
權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表2所示。
表2 AHP法權(quán)重計(jì)算結(jié)果Tab.2 Result of AHP method weight calculation
將各評價(jià)指標(biāo)劃分為正負(fù)向指標(biāo),利用三角形極值和梯形隸屬函數(shù)計(jì)算隸屬度。然后根據(jù)每個(gè)隸屬度構(gòu)造模糊綜合評價(jià)矩陣R為
(1)
式中rij——指標(biāo)隸屬度
對于正向指標(biāo),評價(jià)等級為很好的隸屬度計(jì)算公式為
(2)
評價(jià)等級為好、中等、差的隸屬度計(jì)算公式為
(3)
評價(jià)等級為很差的隸屬度計(jì)算公式為
(4)
式中x——實(shí)際值e——評價(jià)等級
對于負(fù)向指標(biāo),隸屬度計(jì)算公式參考正向指標(biāo)計(jì)算公式與文獻(xiàn)[25-26]。
權(quán)重矩陣C和模糊評判矩陣R通過加權(quán)計(jì)算最終獲得模糊綜合評價(jià)結(jié)果矩陣B,即
(5)
(6)
式中ci——各處理中每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重
bj——每個(gè)處理最終的綜合評價(jià)結(jié)果
通過上述公式計(jì)算,各水氮處理的綜合評價(jià)結(jié)果以及各等級隸屬度排名如表3所示。從結(jié)果可以看出,灌水對甜瓜綜合評分的影響由大到小依次為W3、W2、W1,且整體來說在低氮水平下更優(yōu)。因此120%蒸騰蒸發(fā)量的灌水水平配施183.7 kg/hm2低氮水平營養(yǎng)液為甜瓜設(shè)施栽培中最佳水氮管理制度,產(chǎn)量品質(zhì)效率協(xié)同最優(yōu)。
表3 綜合評價(jià)結(jié)果Tab.3 Comprehensive evaluation results
1.2.1模型決策條件
基于甜瓜綜合評價(jià)結(jié)果,以120%日蒸騰蒸發(fā)量為基準(zhǔn)建立灌溉決策模型。以前期甜瓜栽培試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立基于環(huán)境參數(shù)的灌溉方案。因環(huán)境溫濕度存在耦合關(guān)系,引入飽和水汽壓差(VPD,kPa)作為灌溉決策因子。VPD反映空氣水勢,影響著植物氣孔的閉合,從而控制著植物蒸騰、光合等生理過程,對作物水分蒸騰蒸發(fā)有顯著影響,其數(shù)值可由空氣相對濕度(RH)和氣溫(T)計(jì)算,公式為[27-29]
(7)
1.2.2數(shù)據(jù)分析
將甜瓜生長分為伸蔓期、開花坐果期和結(jié)果期,對日均VPD與日灌水量進(jìn)行分析。由于各個(gè)時(shí)期內(nèi)日均VPD對應(yīng)灌水量的數(shù)據(jù)點(diǎn)具有分散性的特點(diǎn),數(shù)據(jù)散落面積大,因此引入K-means聚類分析方法建立甜瓜全生育期灌溉決策模型。其基本思想是:以空間中k個(gè)點(diǎn)為形心進(jìn)行聚類,以數(shù)據(jù)點(diǎn)到原型的某種距離作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),利用函數(shù)求極值的方法得到迭代運(yùn)算的調(diào)整規(guī)則。通過迭代的方法,逐次更新各簇的形心值,直至得到最好的聚類結(jié)果。算法具體流程如下[30]:①輸入算法實(shí)現(xiàn)以及作圖所需函數(shù)。②提取Excel表中的所有數(shù)據(jù)。③利用函數(shù),確定形心點(diǎn)個(gè)數(shù)以及每一簇樣本的大小。④更新形心點(diǎn)的位置,直到形心點(diǎn)位置不再發(fā)生變化。⑤畫出聚類后的圖形。
依據(jù)甜瓜生長特征,應(yīng)用K-means聚類算法分析結(jié)果如圖2所示。K-means算法能將數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理,利用Python語言對該算法進(jìn)行模型的編程。
圖2 甜瓜開花坐果期K-means聚類分析結(jié)果Fig.2 K-means clustering analysis results of blossom and fruit setting period of melon
以開花坐果期為例,分析形心數(shù)分別為2、3、4時(shí)各簇的特征,具體參數(shù)如表4所示。當(dāng)形心數(shù)為2時(shí),樣本分為兩類,總方差為0.993 6,小于分組前方差,輪廓系數(shù)為0.71,但VPD在1.50~2.50 kPa時(shí)層次不明顯,在實(shí)際灌溉中難以區(qū)分。形心數(shù)為4時(shí),總方差為0.995 4,小于分組前方差,輪廓系數(shù)為0.65,VPD在1.00~2.50 kPa時(shí)層次不明顯,實(shí)際灌溉中難以區(qū)分,因此形心數(shù)為4時(shí)的分類無現(xiàn)實(shí)意義。形心數(shù)為3時(shí),第1簇形心坐標(biāo)為(0.52,119.79),日平均VPD在0~0.75 kPa之間,此簇灌水量最低;第2簇形心坐標(biāo)為(1.33,421.13),日平均VPD在0.75~2.00 kPa之間,此簇灌水量適宜,較第1簇增加,說明作物需水量隨VPD升高而有明顯提高;第3簇形心坐標(biāo)為(2.61,657.87),日平均VPD在2.00~4.00 kPa,盡管總方差略高但差異微小,而此時(shí)輪廓系數(shù)更大,組間輪廓清晰,界限明確,分類效果最好。且在VPD較高時(shí),灌水量顯著提高,說明溫度、相對濕度是影響灌水量的重要因素。
表4 甜瓜開花坐果期各項(xiàng)參數(shù)Tab.4 Various parameters of melon blossom and fruit setting period
應(yīng)用K-means聚類算法對甜瓜伸蔓期、開花坐果期和膨果期3個(gè)生育期分析,單株定量灌溉量如表5所示。在苗期不做處理,從伸蔓期開始按照VPD決策灌溉,超過VPD最大分類值時(shí)以最高量灌溉。
表5 甜瓜不同生育期內(nèi)不同VPD區(qū)間的灌水量Tab.5 Irrigation amount for different VPD intervals in different growth periods of melon
灌溉系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集組件、通信組件、決策組件、監(jiān)控組件、灌溉組件組成(圖3、4)。其中數(shù)據(jù)采集組件由插針式土壤溫濕度與EC傳感器、環(huán)境光照與溫濕度一體傳感器和485型流量計(jì)構(gòu)成。通信組件由485模塊和4G物聯(lián)模塊構(gòu)成。決策組件由STM32單片機(jī)與控制模型構(gòu)成。監(jiān)控組件由現(xiàn)場LCD監(jiān)控顯示屏和4G遠(yuǎn)程物聯(lián)監(jiān)控平臺組成。灌溉組件包括儲水桶、營養(yǎng)液儲罐、繼電器、潛水泵、供液支管、供液毛管和滴箭。
圖3 基于環(huán)境VPD決策的溫室甜瓜灌溉系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.3 Topology diagram of greenhouse melon irrigation system based on environmental VPD decision
圖4 基于環(huán)境VPD決策的溫室甜瓜灌溉系統(tǒng)布置示意圖Fig.4 Layout diagram of greenhouse melon irrigation system based on environmental VPD decision1.SP3485模塊 2.物聯(lián)模塊 3.STM32F103ZET6主控芯片 4.LCD 顯示屏 5.四芯屏蔽線 6.電磁閥 7.潛水泵 8.485型流量計(jì) 9.環(huán)境光照與溫濕度一體傳感器 10.插針式土壤溫濕度與EC傳感器 11.滴箭
決策組件STM32F103ZET6主控芯片和通信組件485信號收發(fā)模塊集成于單片機(jī)板上;數(shù)據(jù)采集組件插針式土壤溫濕度與EC傳感器、環(huán)境光照與溫濕度一體傳感器和485型流量計(jì)與通信組件485模塊之間采用485協(xié)議有線連接;監(jiān)控組件中現(xiàn)場LCD顯示屏與單片機(jī)串口有線連接,遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺通過4G模塊與單片機(jī)串口有線連接收發(fā)數(shù)據(jù)。各傳感器及流量計(jì)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和繼電器開關(guān)狀態(tài)信號經(jīng)通信組件傳輸給決策組件,經(jīng)模型決策后控制水泵及電磁閥的開關(guān),所有檢測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸給LCD監(jiān)控與4G遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺,實(shí)現(xiàn)灌溉控制?,F(xiàn)場LCD監(jiān)控顯示屏和4G遠(yuǎn)程物聯(lián)監(jiān)控平臺設(shè)有手動(dòng)啟??刂?,并設(shè)置優(yōu)先于自動(dòng)控制邏輯,來應(yīng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的特殊情況。
系統(tǒng)各組件部分的硬件參數(shù)如表6所示。試驗(yàn)棚種植甜瓜72株,依據(jù)需求選用400 L的臥式儲水桶和60 L的營養(yǎng)液儲液桶,灌溉組件中的支管、毛管和滴箭為原水肥試驗(yàn)配置,潛水泵根據(jù)管路長短和滴箭流量選型。
表6 系統(tǒng)硬件規(guī)格型號及價(jià)格Tab.6 Specifications and performance of system hardware
基于環(huán)境VPD決策的溫室甜瓜灌溉系統(tǒng)軟件在Keil uVision5軟件平臺下開發(fā),依靠C語言實(shí)現(xiàn)顯示界面及控制邏輯與數(shù)據(jù)庫的操作、組件間的通信。系統(tǒng)工作流程如圖5所示。系統(tǒng)配備了手動(dòng)模式,以備在停電、斷網(wǎng)、自動(dòng)控制模型故障時(shí)使用。
試驗(yàn)在陜西省楊凌區(qū)錦田合作社的兩個(gè)小跨度塑料拱棚中進(jìn)行(34°17′N,108°02′E,海拔450 m),拱棚長度8 m,跨度4 m,脊高2.1 m,兩側(cè)配電機(jī)控制頂側(cè)通風(fēng)系統(tǒng)開閉。甜瓜品種為千玉6號,采用基質(zhì)盆栽,營養(yǎng)液為綜合評價(jià)最優(yōu)的肥料配方。2021年7月5日播種到72穴育苗盤,育苗基質(zhì)為基質(zhì)與珍珠巖混合基質(zhì),2021年8月5日定植,10月15日拉秧。試驗(yàn)組使用本系統(tǒng)進(jìn)行甜瓜自動(dòng)灌溉種植,對照組依托本地有經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)民進(jìn)行人工管理,2組種植田間管理方式一致。試驗(yàn)組中應(yīng)用自動(dòng)灌溉系統(tǒng)完成溫室內(nèi)溫濕度、光照強(qiáng)度、基質(zhì)溫濕度和EC信息的采集及集中管理,并依據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)解析進(jìn)行灌溉(圖6)。2組均安裝電子流量計(jì),計(jì)量全生育期灌溉水用量。使用SPSS軟件對2組甜瓜產(chǎn)量與品質(zhì)進(jìn)行分析。
應(yīng)用本自動(dòng)灌溉系統(tǒng)和對照組甜瓜整個(gè)生育期總用水量和果實(shí)品質(zhì)對比如表7所示。試驗(yàn)處理甜瓜果實(shí)折算產(chǎn)量為9.79 t/hm2,相較于對照處理高2.2%,試驗(yàn)處理的甜瓜可溶性固形物含量和可溶性蛋白含量相較于對照處理分別高0.98%和12.8%,2組處理無顯著差異;試驗(yàn)處理的甜瓜果實(shí)維生素C含量顯著高于對照處理,達(dá)25.9%。從灌水量來看,試驗(yàn)處理的甜瓜平均每株全生育期總用水量比對照處理少15.9%,說明采用本系統(tǒng)種植甜瓜,在保證產(chǎn)量及品質(zhì)的基礎(chǔ)上,可有效節(jié)約水資源,也節(jié)省了大量人工成本。
圖5 基于環(huán)境VPD決策的溫室甜瓜灌溉系統(tǒng) 控制流程圖Fig.5 Control flow chart of greenhouse melon irrigation system based on environmental VPD decision
圖6 系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行圖Fig.6 Actual operation diagram of system
表7 甜瓜指標(biāo)對比Tab.7 Melon indicator comparison
(1)兼顧甜瓜產(chǎn)量、品質(zhì)及水氮利用效率構(gòu)建綜合評價(jià)體系,利用AHP模糊層級分析法確定了120%的蒸騰蒸發(fā)量為甜瓜的最優(yōu)灌水水平?;贙-means聚類分析構(gòu)建了以環(huán)境VPD為決策因子的甜瓜全生育期灌溉模型,形心數(shù)為3時(shí)聚類效果最優(yōu)。
(2)基于甜瓜灌溉決策模型設(shè)計(jì)了遠(yuǎn)程自動(dòng)灌溉管理系統(tǒng),在硬件選擇上兼顧低成本和設(shè)備輕簡化,以高性能低能耗的STM32系列芯片作為主控芯片,通過數(shù)據(jù)采集組件、通信組件、決策組件、監(jiān)控組件、灌溉組件實(shí)現(xiàn)環(huán)境參數(shù)的自動(dòng)采集和甜瓜生長全生育期的水肥自動(dòng)灌溉。
(3)系統(tǒng)應(yīng)用試驗(yàn)表明,甜瓜在產(chǎn)量、品質(zhì)上略優(yōu)于人工經(jīng)驗(yàn)種植下的同茬果實(shí),但節(jié)水優(yōu)勢顯著,全生育期累積節(jié)水15.9%,證明本系統(tǒng)采用的基于VPD與灌溉量的甜瓜灌溉決策模型合理,且有效降低了勞動(dòng)力的投入,適用于甜瓜節(jié)水高效生產(chǎn)。