寒地水稻節(jié)水灌溉用水模型研究綜述

李愛傳，桑藝寧，劉烜驥，劉冠雄

（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)電氣與信息學(xué)院，大慶163319）

0 引言

水資源危機(jī)被公認(rèn)為是未來10年，全球共同面對的最嚴(yán)重挑戰(zhàn)［1］。節(jié)約用水，既是關(guān)系人口、資源、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略，也是當(dāng)前經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的一項(xiàng)緊迫任務(wù)［2-3］。預(yù)計(jì)到2030年，我國人均水資源量將逼近國際公認(rèn)的1 700 m3嚴(yán)重缺水警戒線［4］。其中我國北方地區(qū)的水資源問題更為突出，嚴(yán)重影響工農(nóng)業(yè)的發(fā)展［5-6］。2016年的黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒顯示［7］，2015年黑龍江省水稻總種植面積為384.3萬hm2，而1980年的水稻總種植面積為21萬hm2，水稻種植面積逐年在增加。2015年水稻占黑龍江省農(nóng)作物總播種面積的25.97%，產(chǎn)量為2 199.7萬t，占2015年黑龍江農(nóng)產(chǎn)品總量的34.78%。但是2015年黑龍江省水資源總量僅為814.1億m3，水資源的嚴(yán)重不足制約了可持續(xù)發(fā)展，必須找到節(jié)水灌溉方法降低稻田對水的需求量。

因此，在上述背景下對寒地水稻用水模型進(jìn)行綜述，目的在于通過寒地水稻用水模型及算法的梳理，研究灌溉用水在寒地水稻不同生育期進(jìn)行控制灌溉的一般性規(guī)律問題，找到寒地水稻節(jié)水灌溉運(yùn)行管理的理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)，借以能指導(dǎo)大面積的寒地水稻田間節(jié)水灌溉，提高水稻用水效率。

1 國外研究現(xiàn)狀

水稻用水量預(yù)測是國外已有作物用水量研究中最基本、最重要的內(nèi)容之一［8］。最具代表性的是英國科學(xué)家彭曼（Penman）推導(dǎo)的利用常規(guī)氣象觀測資料計(jì)算ET0的公式，然后再根據(jù)各地區(qū)的作物系數(shù)和相應(yīng)的參數(shù)將潛在騰發(fā)量折算成實(shí)際需水量［9-12］。美國Ritchie和Burner發(fā)現(xiàn)采用稱重式蒸滲儀的直接測定方法不僅能獲得日騰發(fā)值甚至可得到小時資料，于是他們采用蒸滲儀的值來進(jìn)行指導(dǎo)灌水［13-14］。澳大利亞的Humphreys-E、Meyer.WS等人對新南威爾斯地區(qū)水稻騰發(fā)量進(jìn)行了研究，采用美國A級蒸發(fā)皿法和彭曼法對照估值，計(jì)算數(shù)值用于指導(dǎo)灌水［15-16］。印度Rao-N.H提出了基于動態(tài)模型生育期的逐周水量分配方案用于指導(dǎo)棉田的灌溉［17-19］。日本的K.Suzuki、A.goto、m.mizutani及泰國的V.Sriboonlue在旱作水稻水文地質(zhì)條件的基礎(chǔ)上，在泰國東北部做了試驗(yàn)。構(gòu)建了一種能很好地表達(dá)水文過程和水稻產(chǎn)量關(guān)系的模型。仿真結(jié)果表明雖然水稻總產(chǎn)下降，上坡地塊被拋棄，但水稻產(chǎn)量穩(wěn)定增加［20］。

美國Solomon.K.H提出了改進(jìn)水分生產(chǎn)函數(shù)的方法來進(jìn)行灌溉指導(dǎo)［21-22］。美國的Rezaul Mahmood、David R.Legates及Mark Meo應(yīng)用CERES-Rice模型確定移栽期土壤水分脅迫對區(qū)域尺度潛在產(chǎn)量的影響［23-24］。馬來西亞水稻專家T.S.Lee根據(jù)30多年的氣象觀測資料，采用了8種方法分別計(jì)算水稻騰發(fā)量，把計(jì)算結(jié)果與實(shí)測數(shù)值進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)通過8種方法計(jì)算的水稻騰發(fā)量都具有相同的變化趨勢［25］。T.S.Lee認(rèn)為Penman-Monteith是最適合計(jì)算水稻騰發(fā)量的方法。伊朗的Afshin Soltani和美國的Gerrit Hoogenboom利用30年的氣象觀測數(shù)據(jù)評估作物，得出能種出最好品種的播期、種植密度、灌溉閾值和響應(yīng)降水量變化的用水管理模型［26］。巴基斯坦S.Ahmad等人以半干旱環(huán)境下水稻為研究對象，先對不同植株密度下的輻射利用效率進(jìn)行了研究，后對不同灌溉方式下的水分利用效率進(jìn)行了研究，總結(jié)出合理周密的灌溉方式比古老傳統(tǒng)的灌溉方式更優(yōu)的結(jié)論［27］，其用水策略就是采取合理集中的灌溉模式。日本愛媛大學(xué)聯(lián)合農(nóng)學(xué)研究科的閆浩芳、Hiroki QUE等人從水稻冠層和水面蒸發(fā)蒸騰量建立聯(lián)合模型預(yù)測水稻用水量［28］。

2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

王樹萱認(rèn)為氣象因素如空氣溫濕度、風(fēng)速、日照等因素對水稻需水有較大影響，并對淠史杭灌區(qū)水稻需水量進(jìn)行了探討，他采用線性和非線性回歸方程式的建模方法［29］。李遠(yuǎn)華根據(jù)實(shí)際觀測資料，選取溫度和日照時數(shù)2個因素作為回歸預(yù)報模型的自變量，采用線性回歸預(yù)報和三階指數(shù)平滑預(yù)報方法［30］。錢慕堯運(yùn)用灰色預(yù)測方法建立了用水量預(yù)測模型［31］。

遲道才和何寶安等人在非稱重式鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的蒸滲儀中進(jìn)行水稻騰發(fā)量研究，建立了回歸分析模型［32］。王瑄等運(yùn)用灰色模型（Grey Model，GM）與自回歸滑動平均模型（Auto-Regressive and Moving Average Model，ARMA），建立需水量的向前l(fā)步預(yù)測模型［33-34］。遲道才以沈陽地區(qū)為例，用時間序列方法對水稻需水量預(yù)測模型修正殘差［35］。遲道才等人把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測方法結(jié)合成并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，應(yīng)用于中長期灌溉用水量預(yù)測［36］。彭世彰采用了控制灌溉技術(shù)，從稻田土壤水分等生態(tài)環(huán)境的改善和水稻自身生理等方面分析機(jī)理，對彭曼法在節(jié)水灌溉水稻需水量計(jì)算中的應(yīng)用進(jìn)行了分析，提出應(yīng)力系數(shù)KS的計(jì)算公式［37］，并對控制灌溉的水稻需水量進(jìn)行試驗(yàn)研究［38］。李遠(yuǎn)華、張明炷等人提出了非充分灌溉條件下水稻不同生育階段的需水量計(jì)算模型［39］，崔遠(yuǎn)來和李遠(yuǎn)華建立了非充分灌溉條件下具有2個狀態(tài)變量和2個決策變量的稻田優(yōu)化灌溉制度的動態(tài)規(guī)劃模型［40］。付強(qiáng)用時間序列分析法建立井灌水稻需水量預(yù)報模型［41］，并與王志良、梁川建立了井灌水稻生育期內(nèi)需水量多變量自回歸模型ARV（n）預(yù)測模型［42-43］。茆智依據(jù)天氣類型、作物綠葉覆蓋率和土壤有效含水率3項(xiàng)因素建立了作物需水量實(shí)時預(yù)報的方法模型［44］。劉廣明等人結(jié)合田間試驗(yàn)成果，應(yīng)用Jensen模型建立了寧夏引黃灌區(qū)水稻優(yōu)化灌溉制度［45］。高丹構(gòu)建了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻需水量預(yù)測模型，模型預(yù)測誤差較大，達(dá)到23.97%［46］。馮艷等人基于小波BP網(wǎng)絡(luò)3輸入1輸出建立了水稻需水量預(yù)測模型［47］。張丹基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的4輸入1輸出建立了水稻需水量預(yù)測模型［48］。奇鳳建立了穩(wěn)健回歸算法，對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)作物水模型及灌溉制度模型進(jìn)行了優(yōu)化［49］。孫艷玲等人通過試驗(yàn)研究，認(rèn)為Jensen模型適合寒地黑土區(qū)水稻的水分生產(chǎn)函數(shù)模型計(jì)算［50］?？镉旱热送ㄟ^水分傳感器、測針分別獲取田間含水率和水層深度作為水稻自動灌溉指標(biāo)，建立模糊控制系統(tǒng)自動實(shí)現(xiàn)適時適量灌溉，建立了灌溉量的2種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型［51］。米晶芳等人通過農(nóng)田土壤水量平衡原理來計(jì)算土壤含水率，并依據(jù)土壤含水率判斷是否灌水以及預(yù)報灌水時間［52］?？盗④姼鶕?jù)農(nóng)作物在不同生長期田間最低需水量的原理設(shè)計(jì)了一套基于GSM網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)墓?jié)水灌溉聯(lián)動控制系統(tǒng)［53］。李琳等人采用改進(jìn)的免疫蛙跳算法對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，提出了基于改進(jìn)免疫蛙跳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型［54］。楊先野等人以佳木斯市、富錦市水稻灌溉區(qū)域?yàn)槔?，建立了自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)ANFIS的水稻需水量預(yù)測模型，用前幾個生育階段的用水量來預(yù)測后一階段的用水量［55］?？娮用?、俞雙恩等人利用結(jié)構(gòu)方程模型建立了水位調(diào)控狀態(tài)下水稻需水量、光合量、產(chǎn)量間的關(guān)系［56］。衣淑娟等人對寒地水稻節(jié)水控制灌溉方式下的機(jī)理進(jìn)行了分析，分析了氣溫、日照對水稻用水量的影響，并對用水模型進(jìn)行了初步研究［57-58］。李愛傳針對近年來寒地水稻種植面積不斷擴(kuò)大、地下水位急劇下降及田間用水浪費(fèi)嚴(yán)重的問題，研究出適合在寒地稻區(qū)控制灌溉條件下的用水模型，并設(shè)計(jì)寒地水稻節(jié)水灌溉自動控制系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)水稻本田全生育期自動化管理［59］。

3 存在的問題及研究的必要性

通過對國內(nèi)外文獻(xiàn)的分析，國外研究最具代表性的是英國科學(xué)家彭曼所建立的彭曼公式及其若干修正公式。國內(nèi)學(xué)者們不但對水稻用水量及需水規(guī)律，而且對不同水分條件下水稻需水特征、生理過程、產(chǎn)量形成及水稻田水分利用效率也開展了研究。國內(nèi)外對用水模型的研究有的以彭曼公式為基礎(chǔ)進(jìn)行修正，有的針對水稻田間環(huán)境單一因素進(jìn)行建模，有的由單因素逐漸擴(kuò)展到多個因素，研究出一些水稻用水模型，但這些模型多適用于國外和南方的水稻種植區(qū)域，而北方寒地地區(qū)的氣候和土壤環(huán)境與南方有很大差異，所以需要對適應(yīng)北方一季水稻種植的用水模型進(jìn)行研究。為了節(jié)約農(nóng)業(yè)灌溉用水，保證水稻種植可持續(xù)發(fā)展，更要對控制灌溉條件下的水稻用水模型進(jìn)行研究。當(dāng)前對寒地水稻用水模型的研究十分必要，研究灌溉用水在寒地水稻不同生育期進(jìn)行控制灌溉的一般性規(guī)律問題，建立寒地水稻本田灌溉運(yùn)行管理的理論基礎(chǔ)和科學(xué)依據(jù)，可保障區(qū)域農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

4 未來研究方向的發(fā)展建議

三江平原是我國稻作主產(chǎn)區(qū)，但水資源浪費(fèi)嚴(yán)重，長遠(yuǎn)來看當(dāng)?shù)氐乃Y源并不充足，可開采的地下水有限，探索三江平原水稻節(jié)水灌溉信息化管理模式及對應(yīng)的控制系統(tǒng)具有重要社會意義。根據(jù)三江平原的地形、土壤、氣候特征，未來對寒地水稻節(jié)水灌溉用水模型的研究重點(diǎn)在以下幾個方面。

（1）節(jié)水灌溉和控制灌溉條件下各氣象因子（含降雨和滲漏等擾動量）對寒地水稻日用水量的影響分析研究。以一般性節(jié)水灌溉和控制灌溉條件下的寒地稻田日用水量為研究對象，利用外購的國際先進(jìn)設(shè)備或自主研發(fā)的新型設(shè)備在水稻生長期間不間斷準(zhǔn)確獲取各氣象因子與日用水量的對照數(shù)據(jù)，分析節(jié)水灌溉和控制灌溉條件下各氣象因子對日用水量的影響規(guī)律，為寒地水稻用水規(guī)律的持續(xù)性研究和分析提供依據(jù)。

（2）寒地水稻節(jié)水灌溉控制模型和控制算法研究。一是采用田間定位不間斷觀測，通過多年監(jiān)測和實(shí)時監(jiān)測取得寒地水稻不同生育期的實(shí)際用水量數(shù)據(jù)及各種傳感器的采集數(shù)據(jù)，這些積累數(shù)據(jù)比較龐大，達(dá)到了大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。利用大數(shù)據(jù)知識篩選出與用水量密切相關(guān)的影響因子（輸入量），進(jìn)行某種分析建立經(jīng)驗(yàn)公式，由于數(shù)據(jù)是真實(shí)可靠的，所以建立的經(jīng)驗(yàn)公式能夠最大限度地還原真實(shí)情況，反復(fù)試驗(yàn)，使經(jīng)驗(yàn)公式誤差最小。二是對現(xiàn)有的算法進(jìn)行學(xué)習(xí)分析，構(gòu)建可滿足實(shí)際生產(chǎn)需要的誤差小、收斂快、迭代少的用水算法。在節(jié)水灌溉模型的實(shí)用性方面需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、GALM等相關(guān)算法。對節(jié)水灌溉用水算法的研究是解決水稻可持續(xù)發(fā)展的重要手段，是下一步研究的重點(diǎn)方向。

（3）基于無線傳輸?shù)乃竟?jié)水灌溉自動控制系統(tǒng)平臺的研究。稻田屬于半野外，所以要求平臺的硬件設(shè)備能抵抗雷擊暴雨天氣，抗干擾性強(qiáng)，安裝不影響田間作業(yè)，功耗低，防護(hù)性好，運(yùn)行可靠。平臺采用主從分布式結(jié)構(gòu)，以下位控制器現(xiàn)場控制為主，可同時控制多路輸出實(shí)現(xiàn)自動灌溉，下位控制器具備數(shù)據(jù)記錄上傳、存儲和顯示工作情況的功能，也具備實(shí)時報警、掉電保護(hù)、密碼設(shè)置等功能。使用對象是面向農(nóng)場和農(nóng)業(yè)合作社的農(nóng)業(yè)技術(shù)人員，因此遵循以下原則：一是科學(xué)性原則。系統(tǒng)用于精準(zhǔn)灌溉，用水模型及決策指令需尊重科學(xué)、要可靠。二是便捷性原則。系統(tǒng)面向的種植戶大多學(xué)歷不高，操作要簡單、容易上手，建立“傻瓜型”系統(tǒng)，盡量減少人工干預(yù)。三是擴(kuò)展性原則?？紤]未來情況及適用地點(diǎn)等變化，某些功能盡量采用模塊化設(shè)計(jì)，并留出軟件的擴(kuò)展性空間和接口。四是信息可讀性強(qiáng)原則。被顯示的信息表達(dá)要簡單明了、準(zhǔn)確，易被廣大種植戶接受和理解，最好做成圖、表等進(jìn)行表達(dá)，表達(dá)語言接近使用者的理解方式。五是自學(xué)習(xí)和自維護(hù)性原則。系統(tǒng)軟件隨時間、水利設(shè)施改造、田塊更新等發(fā)生變化，灌溉控制模型具有自學(xué)習(xí)自適應(yīng)性原則，軟件具有自維護(hù)性功能。六是可實(shí)現(xiàn)與云服務(wù)器的對接原則?？偨Y(jié)起來就是要求平臺的性價比高，便于推廣應(yīng)用。

5 結(jié)論

在“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”背景下，水稻的灌溉模式正由傳統(tǒng)淹灌面向節(jié)水灌溉和控制灌溉的方向發(fā)展，需要先進(jìn)的傳感器及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)做支撐，更需要農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)及手段的支持。本文主要分析了國內(nèi)外水稻用水模型的發(fā)展研究現(xiàn)狀、主要成果及未來的研究方向。目前一些作物的用水模型研究還處于起步階段，研究不夠深入，部分技術(shù)難題仍需攻克，仍有較大的研究空間，需要與農(nóng)學(xué)農(nóng)藝相結(jié)合，研究團(tuán)隊(duì)中需要有農(nóng)學(xué)專家的指導(dǎo)。研究寒地水稻的用水模型，能夠提高水稻用水效率，緩解北方地區(qū)的水資源危機(jī)，保證區(qū)域農(nóng)業(yè)及重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地的良性發(fā)展。