基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉專家決策系統(tǒng)

張婷　陸俊　沈靜靜

摘要 針對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)根據(jù)單一的影響參數(shù)來決策且不能精準(zhǔn)地定時(shí)、定量管理等問題，本文以小麥灌溉為例，通過綜合多個(gè)影響參數(shù)并利用彭曼公式和水量平衡原理建立了規(guī)則模型和數(shù)學(xué)模型，從而改進(jìn)了農(nóng)業(yè)灌溉專家系統(tǒng)，不僅實(shí)現(xiàn)了多個(gè)參數(shù)作為灌溉預(yù)報(bào)決策的輸入量，也為小麥的灌溉管理提供了定量化工具。

關(guān)鍵詞 專家系統(tǒng)；物聯(lián)網(wǎng)；灌溉；決策

中圖分類號 S274.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）21-0176-02

Abstract In order to solve the problems of traditional agricultural expert system based on single influence parameter and not accurate timing quantitative management， this paper took wheat irrigation as an example to establish a regular model by combining multiple parameters and using Penman formula and water balance principle. The mathematical model has improved the agricultural irrigation expert system， not only achieves a number of parameters as irrigation input decision input， but also provides a quantitative tool for wheat irrigation management.

Key words expert system； internet of things； irrigation； decision making

近年來，國家在一定范圍內(nèi)開始了農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的示范推廣[1]。而農(nóng)業(yè)用水是最亟須解決的問題，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和專家系統(tǒng)對其優(yōu)化管理可以節(jié)省大量水資源。雖然傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)可以節(jié)省水資源，但由于缺乏定量管理，并不能最優(yōu)地解決這個(gè)問題。比如現(xiàn)有的小麥灌溉專家系統(tǒng)大多數(shù)只是簡單地根據(jù)某種影響因素進(jìn)行決策，并沒有綜合考慮土壤含水率[1-2]、土壤類型、風(fēng)速、作物蒸發(fā)蒸騰量和日降雨量等其他氣象因素，或使用模糊量作為輸入輸出不能進(jìn)行定量的決策，這都嚴(yán)重影響了決策準(zhǔn)確性和最優(yōu)化。針對以上問題，本文通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)把實(shí)時(shí)監(jiān)測到的數(shù)據(jù)綜合起來作為輸入量建立規(guī)則表并通過彭曼公式和水量平衡方程建立數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)參數(shù)作為進(jìn)行灌溉預(yù)報(bào)決策的輸入量，也為小麥的灌溉管理提供定量化工具。

1 專家決策系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

專家決策系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，可以看出，專家決策系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)管理、實(shí)時(shí)監(jiān)測、灌溉決策[1，3-5] 3個(gè)模塊。

數(shù)據(jù)管理模塊可實(shí)現(xiàn)用戶錄入或更新小麥基礎(chǔ)信息資料的功能，主要分為用戶信息管理和小麥環(huán)境數(shù)據(jù)管理[6-7]；傳感器每隔1 h便會(huì)采集1次數(shù)據(jù)并傳輸，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測；灌溉決策系統(tǒng)由規(guī)則模型與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合的預(yù)測管理，基于規(guī)則模型的灌溉決策模塊涵蓋了小麥灌溉管理的專家知識經(jīng)驗(yàn)，可以實(shí)現(xiàn)小麥各種生長期所需灌溉量的預(yù)測并決策；基于數(shù)學(xué)模型的小麥灌溉決策模塊包含了由公式建立起來的數(shù)學(xué)模型，用戶可以自己輸入信息，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)算小麥需水量從而為用戶提供決策支持[8-10]。

2 專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫包括用戶信息數(shù)據(jù)庫和小麥環(huán)境數(shù)據(jù)庫，用戶信息數(shù)據(jù)庫主要包括用戶姓名、職位、身份證件號、聯(lián)系電話、電子郵件等存儲(chǔ)用戶的身份信息[1-2，6]。其分為3種類型，分別是專家信息表、知識工程師信息表、普通用戶信息表。

小麥環(huán)境數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)包括小麥基礎(chǔ)信息表、小麥實(shí)時(shí)監(jiān)測表、小麥環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)表。小麥基礎(chǔ)信息表存儲(chǔ)著省份、氣候帶、緯度、經(jīng)度和海拔等小麥種植點(diǎn)的地理信息。小麥實(shí)時(shí)監(jiān)測表存儲(chǔ)著1 h內(nèi)的平均溫度、光照度、平均濕度、土壤含水率等小麥實(shí)時(shí)的環(huán)境信息[1-2，6-7]。小麥環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)著前7 d的最高低溫度、最高低濕度、降雨量和光照時(shí)數(shù)等信息。

2.2 知識庫

通過咨詢專家及一線種植人員，獲取小麥灌溉方面的經(jīng)驗(yàn)知識和具體問題的解決方法，同時(shí)查閱小麥生長發(fā)育的相關(guān)文獻(xiàn)，建立規(guī)則庫，并結(jié)合與作物灌溉用水量相關(guān)的理論與公式，建立小麥灌溉量預(yù)測及決策的數(shù)學(xué)決策模型。

2.2.1 規(guī)則庫。利用產(chǎn)生式規(guī)則對知識規(guī)則進(jìn)行表示，對已有的專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)，并把傳統(tǒng)專家系統(tǒng)規(guī)則庫中的模糊量進(jìn)行定量化，建立小麥生長與灌溉之間的規(guī)則表，部分規(guī)則如下，以返青期灌溉決策為例，返青期灌溉決策主要與土壤類型、土壤含水率以及降水預(yù)測有關(guān)。

規(guī)則1：if明日有降雨and黏土and土壤含水率<17%，then 灌溉水量 150 m3/hm2

規(guī)則2：if明日無降雨and黏土and土壤含水率<17%，then 灌溉水量 375 m3/hm2

規(guī)則3：if明日有降雨and黏土and土壤含水量>17%and 土壤含水量<20%[1]，then 灌溉水量 75 m3/hm2

規(guī)則4：if 明日有降雨and黏土and土壤含水量>17%and 土壤含水量<20%[1]，then 灌溉水量225 m3/hm2

規(guī)則6：if 明日有降雨and黏土and土壤含水量>20%，then 不需要灌溉[1]

規(guī)則7：if 明日無降雨and黏土and土壤含水量>20%，then 不需要灌溉[2]endprint

……

2.2.2 模型庫。將田間實(shí)時(shí)監(jiān)測的數(shù)據(jù)或用戶手動(dòng)輸入的數(shù)據(jù)比如氣象參數(shù)和土壤墑情信息，利用彭曼公式和水量平衡原理的相關(guān)理論，構(gòu)建了小麥灌溉的數(shù)學(xué)決策模型。

彭曼-蒙特斯公式具有完整的理論依據(jù)和較高的計(jì)算精度[1，5，8]，其依據(jù)是能量守恒和水蒸汽擴(kuò)散理論，考慮因素是作物生長的生理特點(diǎn)、空氣動(dòng)力學(xué)原理和參數(shù)的變化。它是計(jì)算參照作物需水量的通用公式，對作物類型、品種以及種植地區(qū)均沒限制，公式中的參數(shù)也不需要改變，非常便利。

參考作物需水量的計(jì)算方法如下：

式中，Wt為測定周期內(nèi)任一時(shí)刻t時(shí)的土壤計(jì)劃濕潤層內(nèi)的儲(chǔ)水量，單位為mm；W0為測定周期內(nèi)任一時(shí)刻時(shí)段初的土壤計(jì)劃濕潤層內(nèi)的儲(chǔ)水量，單位為mm；Wr是由于計(jì)劃濕潤層的增加而增加的水量，單位為mm，當(dāng)測定周期較短時(shí)，計(jì)劃濕潤層的深度不會(huì)產(chǎn)生變化，此時(shí)Wr的值取為0；P0為保存在土壤計(jì)劃濕潤層內(nèi)的有效降雨量[1]，單位為mm；K為時(shí)段t內(nèi)的地下水補(bǔ)給量，即K=kt，單位為 mm；M為時(shí)段t內(nèi)的灌溉水量，單位為mm；ET為時(shí)段t內(nèi)的作物實(shí)際需水量[2]，單位為mm。

2.3 推理機(jī)

推理機(jī)是系統(tǒng)的控制部件，是用于對知識庫中的知識進(jìn)行推理來得到結(jié)論的“思維”機(jī)構(gòu)[5]。推理機(jī)制主要有正向推理、逆向推理和正反向混合推理[6]。本系統(tǒng)根據(jù)實(shí)際情況綜合運(yùn)用了正向推理、逆向推理和正反向混合推理，在灌溉查詢模塊，通過反向推理可以檢索與該土壤含水量相關(guān)的知識規(guī)則，以確定灌溉量[1-2]。在正向推理的已知事實(shí)不充分、產(chǎn)生的結(jié)論不可靠，或希望得到更多的推理結(jié)論時(shí)，就需要運(yùn)用混合推理機(jī)制[1，9]。

3 專家決策系統(tǒng)開發(fā)關(guān)鍵技術(shù)

系統(tǒng)開發(fā)平臺為MyEclipse，遵循模式為MVC（Model View Controller） 3層設(shè)計(jì)模式，服務(wù)器端采用JSP+JavaBean+Serv-let開發(fā)模式，以分離Model（視圖層）、View（模型層）和Cont-roller（控制器層）[2]。用戶使用B/S（Brower/Server）模式，通過瀏覽器連接到Apachi服務(wù)器，系統(tǒng)通過ADO.NET技術(shù)訪問SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫，采用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言Java編寫[1，10]。

4 結(jié)語

通過對專家和一線種植員的經(jīng)驗(yàn)分析，構(gòu)建出小麥灌溉與氣象數(shù)據(jù)、土壤狀況之間的相關(guān)關(guān)系并對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)知識庫中的模糊量進(jìn)行定量化改進(jìn)，建立了規(guī)則模型。同時(shí)利用彭曼公式與水量平衡原理建立小麥灌溉數(shù)學(xué)決策模型，這樣用戶只需在人機(jī)交互界面根據(jù)提示輸入當(dāng)期的溫濕度、土壤信息以及氣象數(shù)據(jù)等，系統(tǒng)即可利用模型庫中的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，實(shí)現(xiàn)了綜合多個(gè)參數(shù)作為進(jìn)行灌溉預(yù)報(bào)決策的影響因素，提高了灌溉決策精細(xì)化程度，優(yōu)化了節(jié)水灌溉的決策，使用起來更加節(jié)省水資源。

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