温室番茄种植水肥一体化灌溉系统设计

温室番茄种植水肥一体化灌溉系统设计

赵红贺 袁永伟 牛颢茗 李佳陆

 河北农业大学   河北保定  071000

摘要：近些年统计表明过量的水肥灌溉造成温室土壤板结化、盐渍化等问题严重，常导致作物减产30%以上。目前，国内智能水肥灌溉技术起步较晚，大部分温室灌溉采用粗狂式的施肥及大水漫灌方式，部分应用智能控制的温室灌溉控制系统多采用定时控制设备，即根据设定开启时间，定点设备工作，达到固定灌溉时长设备停止，一定程度上实现灌溉系统的自动化，但作物在不同的生长周期内的需水量不同，灌溉系统难以做到根据作物需求实时调节灌溉方案。本文以水肥一体化概念出发，设计了一种基于模糊算法控制的水肥一体化智能灌溉系统，旨在解决温室大棚水肥供给不准确、资源浪费、易盐渍化等问题。

关键字：智能水肥一体化；灌溉；温室；番茄种植

引言

我国作为农业大国，施用肥料是农业生产过程中提高粮食产量的常见手段。据统计数据表明，我国化肥施用量与用水量逐年递增，其中农业用水占我国用水总量62.1%，化肥使用量占全球总量的35%，但利用率仅有30%，比发达国家低20%。

现阶段，我国依旧采用单一、粗放的水肥施用方法，不仅造成水资源浪费、降低肥料利用率，而且难以根据作物生长需求实时调整水肥灌溉量，存在非线性、时变性和滞后性等问题。而没有被作物吸收的肥料将在土壤内进行累积，造成成土壤板结化、盐渍化等问题，二次影响作物生长。因此，发展自主可控、节水节肥的水肥一体化技术对于现代农业发展尤其关键。

水肥一体化技术关键在于如何在土壤滞后性、大惯性背景下，完成土壤湿度、肥量等数据的实时采集并上传分析，如若数据出现偏差，当传感器湿度假测湿度数值达到设定阈值时，灌水管道电磁阀与水泵得电工作排入水源，进入灌溉模式，将致使土壤含水量、含肥量远超正常值。为此，本文针对水肥智能灌溉要求，设计水肥一体化灌溉系统，应用模糊算法控制，对传感器测定数据进行模糊决策，结合作物生长情况，配比合适比例的水肥量并输送至作物根部，期间主控中心根据实时传感数据包括含水量、含肥量精确控制阀门开关渡，保证土壤水肥量快速且精准达到设定值。

1总体设计方案

设计的水肥一体化灌溉系统包括信息采集单元、末端执行单元、智能网关模块、远程控制平台组成，系统结构如图1所示。信息采集单元由多数据采集装置（包括DHT11数字温湿度传感器、PH值传感器模块等）与A/D转换模块（ADC0832）采集数据并转为电压信号，通过本地无线LoRa组网输送至智能网关，进而接收网关指令控制各传感器工作。末端执行单元由灌溉系统、电磁控制阀、混肥罐、管道等组成，其中电磁控制阀模块包括驱动电路和电磁阀两部分，接收智能网关下发的混肥或灌溉指令，自动调节水和肥料的配比，动态调整电磁阀的状态来控制灌溉的快慢，将水肥输送至作物根部。目前，智能网关已实现实时采集数据并作出反应。需要灌溉时，智能网关首先将接收到的土壤数据基于模糊算法进行阈值判断，下发指令给末端执行单元进行混肥、灌溉。期间，智能网关实时控制传感器采集土壤数据，以调节电磁阀开放程度，若土壤数据稳定在设定阈值区间，将关闭电磁阀，停止灌溉。同时，通过GPRS上传环境信息参数至PC端或移动端平台，用户可实现对整套系统的实时控制，具有良好的人机互动性，简单高效。

图1  水肥一体化灌溉系统组成图

1.1  灌溉控制算法设计

精量灌溉控制系统基于模糊控制器设计，通过实时监测土壤湿度，判断土壤湿度是否低于设定阈值，并根据需要自动进行灌溉，从而实现了对作物生长环境的智能化管理和精准的水肥配比。其原理是基于对土壤湿度的实时监测，将DHT11土壤湿度传感器埋入农田中，该传感器测量出土壤水分的模拟量数据，计算土壤湿度偏差量e与偏差变化率rc，将其同时输入到模糊控制器中，模糊控制器对两项数据进行变量模糊化，其基本论域为[-3,3],确定两项数据对模糊集的隶属度并激活相关模糊规则，进行模糊决策，得到控制量u，通过最大隶属度法进行反模糊化，得到最终的决策控制量，以实时调节电磁阀的开放程度，精确施肥。

系统中还包括用于抵抗外界干扰的程序和补充算法，以提高数据测量的准确性。传感器发送的数据经过单片机的分析和计算，误差被降低后，再传输到数据反馈模块，从而获得比其他产品更精确的土壤含水量测量结果。

1.2  智能水肥配比

考虑到作物（番茄）的最佳生长土壤湿度与水肥量，水肥一体化系统将自主配比一定浓度的水肥溶液，具体工作为根据番茄生长情况，设定最佳水肥浓度，如若其为0.7%，智能网关将设定初始浓度为30%，终值为0.7%的阶跃信号作为水肥配比模型的输入信号。之后，智能网关利用内部程序的计算，确定注水具体体积并设置报警线。此时，单片机启动ISR程序，使继电器得电，控制水泵向混肥罐内输送相应体积的水源，当注水体积或混肥罐内水肥液体积达到报警线时，自动停止供水并进行新一轮检测。系统的设计方案充分利用校准方案和滤波算法，精心处理监测数据，提高配比准确性，以确保作物生长环境的智能化管理和水肥配比的精准实现。

2.水肥一体化灌溉系统节点设计

此系统硬件部分是由STM32主控系统、泥土含水量检测模块以及湿度实时反馈模块、模式转换模块、继电器水泵组合控制模块等共同构成的，并细化分三个节点，即信息采集单元，末端执行单元与远程控制中心，分别部署于温室作物基地与远程数据服务器，部署相应的智能网关、运输管道、滴灌节点等，构成温室作物调控体系。根据作物需求，获取温湿度、PH值等系列数据，依据模糊算法模型计算并完成相应操作。采用LoRa 通信、GPS 定位、GPRS 通信等技术完成物联网的信息传输，确保人为参与温室调控决策，包括灌溉、施肥、温控等，确保操作高效、工作稳定。

2.1   信息采集单元

数据采集单元电路主要由数据采集装置以及 A/D 转化电路组成。针对温室土壤采样过程中，考虑到使用的采集设备多种多样，需要记录温湿度、盐度、PH值等数据，设计了多参数采集装置，将多种检测设备集成于单套系统内，包括主控芯片 STM32 控制电路、外围传感器电路、GPS 定位、GPRS 通信电路、串口打印机和样品称重模块等硬件，以实现土壤温湿度、水分、电导率、盐度、PH 值、重量、氮磷钾等参数的采集并将数据传给微处理器进行处理，通过微处理器进行阈值判断并控制各个模块保持正常工作。经实地检测实现了从开始采集到完成打印出标签结果仅需要 5s。

传感器选用DHT11数字温湿度传感器、PH值传感器模块、电导率传感器等，A/D转换采用半导体公司的ADC0832。采集到湿度模拟信与温度模拟信号由DATA引脚输出，经去耦滤波电路,越过1S不稳定状态后，将40bit完整数据传输送到单片机。PH值传感器采集到的模拟信号由PO引脚输出， 经过滤波电路后送到 A/D 转换器 AIN0引脚，电导率模拟信号由 Aout 引脚输出 ，经滤波电路后送到 A/D 转换器 AIN1引脚 ，两种参数经过 A/D 转换后再送到单片机中，实现PH值和 电导率信号的采集与转换。

2.2   末端执行单元

末端执行单元由灌溉系统、电磁控制阀、混肥罐、管道等组成如图2所示，其中电磁控制阀模块包括驱动电路和电磁阀两部分，用太阳能供电，低功耗设计，在连续阴雨状况下至少可正常工作15天。本地无线lora网络多节点可在半径1km范围内任意分布，灌溉系统的控制网关通过 LoRa 通信模块接收控制中心的混肥或灌溉指令，自动调节水和肥料的配比，动态调整电磁阀的状态来控制灌溉的快慢，可实现温室现场自动灌溉和水肥混合控制。

分别设置混肥管道和灌水管道，可按混肥或灌溉两种不同需求进行调节，利用电动球阀阀将适量的肥料倒入混肥罐内。智能网关内传感器集成系统（包括氮磷钾传感器，PH值传感器，温湿度传感器，含氧量传感器等）实时监测土壤湿度，水流量，灌水时长等一系列相关数据，将数据进行模糊算法运算，分析比对阈值。若比对结果统计计入“缺水”阈值范围内，灌水管道电磁阀与水泵得电工作排入水源，进入灌溉模式。为防止杂物进入灌水单元或供水管内，灌水管道内设置多级过滤网，向作物根部精准灌溉；若比对结果统计计入“缺肥”阈值范围内，电动球阀得电启动，输送肥料至混肥罐内并注入相应比例的水量，将混合水肥通过主管道输送至各区域管道口，对作物根部精准灌溉施肥。

图2 末端执行单元

3系统实地灌溉测试

3.1实验地点与材料

实验于2023年八月在河北农业大学试验田内，采用温室大棚种植，利用水肥一体化精量灌溉技术进行灌溉施肥，水肥一体化系统主要包括水源，储水罐，主管路，支管路，喷头，滴箭等。实验所用肥料尿素50-60公斤/亩，磷酸二铵120-140公斤/亩，氯化钾60-80公斤每亩。实验自开始以来大约三至四周冲施一次上述复合肥料。后期盛果期，结合农药喷施0.3%-0.5%尿素，0.5%磷酸二氢铵，0.5%-0.8%硝酸钙2-3次，保持后期产量。

3.2实验设计

本实验通过相同大棚内，相同日照环境，相同适度和肥料冲施情况，采取两组番茄进行对照实验，实验组使采取水肥一体化精量智能灌溉系统，通过根据不同时间按照番茄的生长周期进行对照实验，通过模糊算法的控制策略，通过实时监控番茄的生长周期和生长状态进行实时调整番茄的施肥量，并且通过系统的湿度传感器实时调整水的比例，而对照组按照所初步算定各生长期的施肥比例，采取人工施肥，定时观察实验组与对照组番茄长势及其施肥量和施水量的变化情况。

3.3测定项目与方法

株高采用卷尺测定植株从地面第1张子叶到顶部生长点的高度；茎粗采用游标卡尺测定由下往上第3个节位上方1cm处的直径。叶面积采用游标卡尺测量所标记叶片的长度和宽度，并根据回归模型计算得到番茄的叶面积。 叶面积Ｓ ＝Ｌ×Ｄ×0.5468，式中：Ｌ 指叶片长；D指叶片宽。果实成熟后每隔 7d 采收1次成熟度一致的番茄，记录每次番茄单株产量，统计各盆单株灌溉水量，并最终对各盆产量进行统计汇总。水分利用效率WUE=Y/I，式中：Y代表番茄产量；I代表全生育期的植株灌溉量。施水量与施肥量通过计算水肥一体化精量种植系统中储水罐中水的损耗量和相关化肥使用量并进行数据计算，算出化肥使用量，与预期值进行比较，用对照组相同使用量算出节省率。

图3：水肥精量系统对番茄株高影响   图4：水肥精量系统对番茄叶面积影响

据统计，施肥量约同比减少9.8%，施水量约减少34%，水肥一体化精量种植系统在节水方面表现显著。

4.结论

水肥一体灌溉技术对于农作物、经济作物生长过程中用肥、用水的精准性意义重大。本项技术针对现有技术水肥粗放式的灌溉问题，通过实时采集环境数据反馈给智能网关，智能网关基于模糊算法与计算指令，智能配比水肥溶液并通过管道输送至作物根部，精准控制土壤湿度、含肥量在目标范围内，经实地测试，本系统对于农业水资源、肥料资源的节约显著，保障了农作物的产量、质量，具有很高的应用价值和推广价值。

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课题来源：保定市科技计划项目，项目名称：设施水肥药智能精量喷施控制模式及方法研究（2372P005）