时间:2024-07-28
张 丽,唐有为
(广西水利电力勘测设计研究院有限责任公司,南宁 530023)
淡水资源短缺一直是世界范围内面临的严峻问题之一,农业灌溉是淡水资源消耗的主要原因,占据着用水量的80%。我国是农业大国,农业灌溉长期采用粗放式灌溉,造成了大量的水资源浪费。因此,采用合理有效的节水灌溉措施,制定科学智慧的灌溉方法,实现淡水资源的充分合理利用是解决淡水资源短缺、浪费的关键和必经之路。
利用物联网、计算机等技术,通过采集火龙果种植示范区的降雨量数据、土壤墒情数据和管道流量数据,利用大数据分析,展开智慧灌溉信息系统的研究,可以为果园管理人员提供依据,从而快速、精准地作出灌溉决策,不仅可以缩减人力物力投入,提高经济效益,还可以提升淡水资源的利用效率。
本系统设计采用B/S架构,后端实现采用Spring Boot框架,前端实现采用Vue.js框架,监控数据和业务数据库采用MySQL数据库。整个系统组成框图如图1所示,主要由3大模块组成:数据库、数据收发系统、业务分析展示系统。①系统数据库主要分为3类:实时采集数据库、业务数据库、系统管理数据库;②数据收发系统负责与不同要素遥测站之间的通信,包括遥测站发送的降雨量、土壤墒情、管道流量等实时信息数据的接收、检查、解析、计算、入库以及发送下行命令给遥测站;③业务展示系统通过从数据库中读取监测数据,以报表或图形的方式向用户提供实时信息数据及历史数据信息的查询、展示、分析功能,并提供测点管理、系统管理功能。
图1 智慧灌溉信息管理系统框图
本系统数据库设计采用MySQL数据库。主要分为实时采集数据库、业务数据库和系统管理数据库。①实时采集数据库根据《基础水文数据库表结构及标识符标准》(SL324-2016)和《实时雨水情数据库表结构与标识符标准》(SL323-2011)两个国家标准进行表结构设计,如设备传感器信息表、降雨量数据表、墒情数据表、流量数据表等;②业务数据库表结构则根据需要建设相关表,如火龙果长势及干旱多媒体数据表、火龙果产销量数据表、智慧灌溉分析数据表等;③系统管理数据库主要包括用户信息表、角色信息表和权限信息表等。
数据收发系统主要是实现对降雨量、墒情、流量等监测要素以及监测站点工况(信号强度、电池电压等)数据的接收入库。按照《水文监测数据通信规约》(SL651-2014)相关要求进行开发。为保证数据稳定正确接收,系统还需要对原始报文数据进行分类、纠错、校验等分析判断处理,不符合要求的报文进行舍弃。同时,系统还对数据接收过程进行监控,记录异常信息、数据量等日志。
在与遥测站保持通信的状态下,系统还支持利用业务平台往遥测站下发指令,远程召测遥测站当前监测数据以及遥测站的相关配置参数和记录信息,对遥测站进行校时、设置参数、控制管道电磁阀门开闭等。
业务分析展示系统主要包含实时信息、测点管理、监测数据报表、监测数据图、智慧灌溉分析、系统管理等模块。①实时信息模块用于展示各个监测站点雨量、墒情、流量的最新数据等,展示各测站的位置及基本信息等,同时可根据设置的阈值,对所接收到的实时数据发出警告;②测点管理可以查看测点的站点信息、遥测终端机的运行状态、蓄电池电压以及无线通信信号强度等;③监测数据报表功能可以统计导出雨量、墒情、流量等监测数据信息的Excel文件报表;④监测数据图模块是利用柱形图或折线图查询展示雨量、墒情、流量等数据信息;⑤智慧灌溉分析模块为利用园区感知设备采集到的雨量、墒情、流量等数据进行分析后进行自动灌溉决策,制定灌溉方案,通过下发指令给流量监测遥测站,控制管道电磁阀开启或关闭,从而达到提高灌溉水利用率的目的;⑥系统管理功能包括用户登录验证、菜单管理、角色设置、日志查看等。业务展示系统界面如图2所示。
图2 业务展示系统界面
火龙果智慧灌溉的难点在于需要根据不同季节火龙果的长势和产量调节需水量,设定不同时期不同的阀门开启灌溉阈值V max和V min。当监测到土壤墒情值小于V min时,自动开启灌溉阀门;当监测到土壤墒情值大于V max时,自动关闭灌溉阀门。自动灌溉流程示意图见图3。
图3 自动灌溉流程示意图
本设计分为手动和自动两种设定V max和V min值的方式。自动状态下,系统通过分析园区当前和历史不同区域的墒情值,结合雨量监测数据和管道流量数据,采用线性回归的方式计算出V max和V min值,作为开启和关闭阀门的阈值。若改为手动模式,管理人员可以人工设置V max和V min值,系统根据人工设置阈值进行灌溉控制。土壤水分变化图见图4。
图4 土壤水分变化图
本设计系统以火龙果种植示范园区为背景,实现了一个雨量、墒情、流量数据信息的自动测报,并根据测报数据进行自动灌溉控制的基于物联网的智慧灌溉信息管理系统。系统通过分析当前和历史土地墒情数据,结合雨量数据和管道流量数据预测阀门开启阈值,实现了火龙果园区的自动灌溉,减轻了人工管理的成本,提高了用水的灌溉效率。下一步,系统将根据使用情况,在监测站点布局、灌溉阈值计算等方面继续进行优化和探究。
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