基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉專家決策系統(tǒng)

　　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)來決策且不能精準地定時、定量管理等問題，本文以小麥灌溉為例，通過綜合多個影響參數(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)學模型，從而改進了農(nóng)業(yè)灌溉專家系統(tǒng)，不僅實現(xiàn)了多個參數(shù)作為灌溉預報決策的輸入量，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

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　　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)某種影響因素進行決策，并沒有綜合考慮土壤含水率[1-2]、土壤類型、風速、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行定量的決策，這都嚴重影響了決策準確性和最優(yōu)化。針對以上問題，本文通過結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)把實時監(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)學模型，實現(xiàn)了多個參數(shù)作為進行灌溉預報決策的輸入量，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

　　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、實時監(jiān)測、灌溉決策[1，3-5] 3個模塊。

　　數(shù)據(jù)管理模塊可實現(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便會采集1次數(shù)據(jù)并傳輸，從而實現(xiàn)實時監(jiān)測；灌溉決策系統(tǒng)由規(guī)則模型與數(shù)學模型相結(jié)合的預測管理，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，可以實現(xiàn)小麥各種生長期所需灌溉量的預測并決策；基于數(shù)學模型的小麥灌溉決策模塊包含了由公式建立起來的數(shù)學模型，用戶可以自己輸入信息，系統(tǒng)會自動計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

　　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、小麥實時監(jiān)測表、小麥環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)表。小麥基礎(chǔ)信息表存儲著省份、氣候帶、緯度、經(jīng)度和海拔等小麥種植點的地理信息。小麥實時監(jiān)測表存儲著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時的環(huán)境信息[1-2，6-7]。小麥環(huán)境的歷史數(shù)據(jù)表存儲著前7 d的最高低溫度、最高低濕度、降雨量和光照時數(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)驗知識和具體問題的解決方法，同時查閱小麥生長發(fā)育的相關(guān)文獻，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，建立小麥灌溉量預測及決策的數(shù)學決策模型。

　　2.2.1 規(guī)則庫。利用產(chǎn)生式規(guī)則對知識規(guī)則進行表示，對已有的專家經(jīng)驗進行總結(jié)，并把傳統(tǒng)專家系統(tǒng)規(guī)則庫中的模糊量進行定量化，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

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　　2.2.2 模型庫。將田間實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)或用戶手動輸入的數(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)和較高的計算精度[1，5，8]，其依據(jù)是能量守恒和水蒸汽擴散理論，考慮因素是作物生長的生理特點、空氣動力學原理和參數(shù)的變化。它是計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算方法如下：

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

　　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行定量化改進，建立了規(guī)則模型。同時利用彭曼公式與水量平衡原理建立小麥灌溉數(shù)學決策模型，這樣用戶只需在人機交互界面根據(jù)提示輸入當期的溫濕度、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)學模型進行實時決策，實現(xiàn)了綜合多個參數(shù)作為進行灌溉預報決策的影響因素，提高了灌溉決策精細化程度，優(yōu)化了節(jié)水灌溉的決策，使用起來更加節(jié)省水資源。

　　參考文獻

　　[1] 林玉麗.基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的冬小麥精確灌溉決策系統(tǒng)研發(fā)[D].泰安：山東農(nóng)業(yè)大學，2016.

　　[2] 劉嬌.基于3S技術(shù)的黑河流域植被生態(tài)需水量研究[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學，2014.

　　[3] 嚴曙，王儒敬，宋良圖.基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的農(nóng)田“四情”感知決策體系的構(gòu)建[J].南京信息工程大學學報（自然科學版），2015（2）：149-154.

　　

《基于物聯(lián)網(wǎng)的智能灌溉專家決策系統(tǒng)》

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