物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用：從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉.pdf

2023 年 1 月 灌溉排水學(xué)報(bào) 第 42 卷 第 1 期 Jan 2023 Journal of Irrigation and Drainage No 1 Vol 42 87 灌溉技術(shù)與裝備 文章編號(hào) 1672 3317 2023 01 0087 13 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 陸紅飛 1 王 濤 1 2 喬冬梅 3 孫 健 1 2 吳剛山 1 田崇峰 1 嚴(yán) 方 1 甄 博 1 3 1 江蘇農(nóng)林職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江蘇 句容 212400 2 江蘇大學(xué) 江蘇 鎮(zhèn)江 212013 3 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)田灌溉研究所 河南 新鄉(xiāng) 453002 摘 要 目的 掌握物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用概況 梳理未來(lái)農(nóng)業(yè)灌溉的重要發(fā)展方向 進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)灌溉效 率和水平 方法 采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法 分別在中國(guó)知網(wǎng) CNKI 和 Web of Science WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行主題詞 和關(guān)鍵詞搜索 采用 Endnote X9 和 VOSviewer 對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理 分析了發(fā)文量 機(jī)構(gòu) 研究熱點(diǎn)等 剖析了該 領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀 并對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行展望 結(jié)果 近年來(lái) 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用這一領(lǐng)域在國(guó)內(nèi)外均得到快速 發(fā)展 2011 2020 年 CNKI 年均增加 27 7 篇 2020 年 發(fā)文 量為 300 篇 2011 2021 年 WOS 年均增加 24 3 篇 2021 年 發(fā)文 量為 280 篇 國(guó)內(nèi)方面 河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心等是主要的研究機(jī)構(gòu) 節(jié)水灌溉 農(nóng)機(jī)化研究 等是主要發(fā)文期刊 2010 年之前 國(guó)內(nèi)研究主要集中在灌溉自動(dòng)化方面 智能灌溉研究逐漸興起 2011 年至今 主要關(guān)注智能灌溉 水肥一體化 智能農(nóng)機(jī) 智慧灌溉以及節(jié)水減肥和綠色發(fā)展等 國(guó)際方面 佛羅 里達(dá)州立大學(xué)系統(tǒng) 佛羅里達(dá)大學(xué)等是該領(lǐng)域的主要研究機(jī)構(gòu) Agricultural Water Management Sensors 等是該 領(lǐng)域的主要發(fā)文期刊 印度 中國(guó) 美國(guó)是主要的論文產(chǎn)出國(guó) 分別發(fā)表了 292 220 184 篇 2010 年之前國(guó)際上 主要關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 水管理和水資源調(diào)控等 2011 年之后 主要關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其環(huán)境效應(yīng) 水資源的調(diào)控 以物 聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)為核心的灌溉技術(shù)的應(yīng)用 智慧灌溉等 結(jié)論 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動(dòng)灌溉自動(dòng)化邁向智慧灌溉 未來(lái)農(nóng)業(yè) 灌溉物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究方向主要包括優(yōu)化智慧灌溉系統(tǒng)軟件和硬件布局 低成本的灌溉設(shè)備 大數(shù)據(jù)分析和安全 智慧灌溉標(biāo)準(zhǔn)建立和人才培養(yǎng) 高效的無(wú)線傳輸網(wǎng)絡(luò) 水 肥 藥 智能實(shí)施等 關(guān) 鍵 詞 物聯(lián)網(wǎng) 自動(dòng)化 智慧灌溉 文獻(xiàn)計(jì)量學(xué) VOSviewer 中圖分類號(hào) S275 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A doi 10 13522 ki ggps 2022402 OSID 陸紅飛 王濤 喬冬梅 等 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 J 灌溉排水學(xué)報(bào) 2023 42 1 87 99 LU Hongfei WANG Tao QIAO Dongmei et al Application of Internet of Things in Irrigation A Review J Journal of Irrigation and Drainage 2023 42 1 87 99 0 引 言 1 物聯(lián)網(wǎng) Internet of things 簡(jiǎn)稱 IOT 的概念興 起于 20 世紀(jì) 90 年代 2005 年國(guó)際電信聯(lián)盟 ITU 發(fā)布了 ITU 互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告 2005 物聯(lián)網(wǎng) 正式提出 了 物聯(lián)網(wǎng) 的概念 1 物聯(lián)網(wǎng)指通過(guò)各種裝置和傳 感技術(shù)實(shí)時(shí)采集任何需要監(jiān)控 互動(dòng) 連接的物體或 過(guò)程 通過(guò)各類網(wǎng)絡(luò)的接入 實(shí)現(xiàn)物體與人和物體與 物體之間的連接 實(shí)現(xiàn)對(duì)物體和其過(guò)程的一種智能化 感知和識(shí)別 2 物聯(lián)網(wǎng)具有非常突出的優(yōu)點(diǎn) 如相對(duì) 廉價(jià)的設(shè)備 低功耗的無(wú)線技術(shù) 云存儲(chǔ) 大數(shù)據(jù)分 收稿日期 2022 07 20 基金項(xiàng)目 江蘇農(nóng)林職業(yè)技術(shù)學(xué)院科技計(jì)劃項(xiàng)目 2022kj16 河南省重點(diǎn) 研發(fā)與推廣專項(xiàng) 科技攻關(guān) 212400410790 河南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目 212300410139 作者簡(jiǎn)介 陸紅飛 1989 男 江蘇淮安人 助理研究員 博士 主要 從事節(jié)水灌溉技術(shù)和裝備方面的研究 E mail gofeigo 通 信 作者 甄博 1988 女 河南新鄉(xiāng)人 助理研究員 碩士 主要從 事農(nóng)田排水理論與裝備研究 E mail zhenbo 析 智慧決策等 研究意義 全球不斷增長(zhǎng)的人口對(duì)食物的高需 求正在影響環(huán)境 并對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力造成許多壓力 農(nóng) 業(yè) 4 0 的發(fā)展成為迫切需求 農(nóng)業(yè) 4 0 采用先進(jìn)的信 息系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 3 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是農(nóng)業(yè) 4 0 的重 要組成部分 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)主要包括感知層 傳輸層 網(wǎng) 絡(luò)層 處理和應(yīng)用層 4 將農(nóng)田 傳感器網(wǎng)絡(luò) 數(shù) 據(jù)管理終端和移動(dòng)終端等連接起來(lái) 使農(nóng)田能夠成為 網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)可觀測(cè)終端 目前水資源的短缺和不合 理的使用一直是制約我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要問(wèn)題之一 物聯(lián)網(wǎng)成為進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)灌溉效率的重要抓手 系 統(tǒng)分析物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用情況 梳理農(nóng)業(yè)灌 溉發(fā)展的重要方向 有助于農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉新技術(shù)的推 廣和應(yīng)用 研究進(jìn)展 提高農(nóng)業(yè)水資源的利用效率是關(guān)系 到農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重大問(wèn)題 傳統(tǒng)的灌溉方式是通 灌溉排水學(xué)報(bào) 88 過(guò)重力方式和毛細(xì)管原理來(lái)用水浸潤(rùn)土壤 5 主要分 為淹灌 漫灌和溝灌等 這些仍然是我國(guó)當(dāng)前最主要 的灌溉方式 但 傳統(tǒng) 灌溉方式 的 缺點(diǎn)很明顯 需要大 量的灌溉水資源 并且水的利用率卻非常低 還容易 造成土壤和肥料流失 不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展 6 隨著數(shù)字農(nóng)業(yè) 農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 農(nóng)業(yè)灌溉與信息 技術(shù)的結(jié)合 進(jìn)一步提升了節(jié)水空間 如采用物聯(lián)網(wǎng) 技術(shù) 根據(jù)棉花灌溉決策與管理的實(shí)際需求 設(shè)計(jì)并 實(shí)現(xiàn)了棉花智能化微灌系統(tǒng) 并將其應(yīng)用于新疆庫(kù)爾 勒棉花智能化膜下滴灌示范區(qū)中 該系統(tǒng)解決了示范 區(qū)墑情監(jiān)測(cè)布點(diǎn)缺乏依據(jù)的困難和關(guān)鍵硬件產(chǎn)品進(jìn) 口價(jià)格過(guò)高 難以推廣等問(wèn)題 7 農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)和智能灌溉施肥 果園生產(chǎn)中的信 息采集和灌溉控制等方面都是物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中 的應(yīng)用實(shí)踐 智能 智慧 灌溉是運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 云計(jì)算技術(shù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳感器技術(shù)相結(jié)合的方式 對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的環(huán)境溫度 光照強(qiáng)度 土壤墑情等一 些參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 系統(tǒng)地分析處理數(shù)據(jù)信息 達(dá) 到所設(shè)閾值 或者結(jié)合水肥 一體化 技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化灌 溉 其相比于傳統(tǒng)灌溉方式不僅大大提高了水資源的 利用率 減少了時(shí)間成本和勞動(dòng)成本 還可以準(zhǔn)確定 時(shí) 定量 高效地給農(nóng)作物自動(dòng)補(bǔ)充水分 改善土壤 環(huán)境 從而達(dá)到增產(chǎn) 增質(zhì) 節(jié)能的目標(biāo) 切入點(diǎn) 物聯(lián)網(wǎng)是 2005 年以來(lái)發(fā)展最快的技 術(shù)之一 農(nóng)業(yè)灌溉中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究逐漸成為 重點(diǎn) 糧食 蔬菜 水果等 不 斷 增長(zhǎng) 需求 對(duì)農(nóng)業(yè)灌溉 提出了新的挑戰(zhàn) 隨著數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng) 業(yè)灌溉中將發(fā)揮關(guān)鍵作用 文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)主要是研究文 獻(xiàn)體系和文獻(xiàn)的相關(guān)媒介 采用數(shù)學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué) 文獻(xiàn) 學(xué)等計(jì)量方法 研究文獻(xiàn)信息的分布式結(jié)構(gòu) 數(shù)量之 間的規(guī)律的一門(mén)學(xué)科 主要通過(guò)引文 作者 機(jī)構(gòu) 國(guó)家和詞匯數(shù)量來(lái)定量分析文獻(xiàn)特征 幫助研究人員 或技術(shù)人員快速了解某個(gè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展脈 絡(luò) 擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題 本文采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的方 法 在中國(guó)知網(wǎng)和 Web of Science 檢索物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè) 灌溉中的應(yīng)用方面的文獻(xiàn) 通過(guò) Endnote X9 和 VOSviewer 對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘 分析作者 關(guān)鍵詞 研究機(jī)構(gòu) 期刊的特點(diǎn) 剖析該領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài) 并 結(jié) 合近年國(guó)家政策和市場(chǎng)走勢(shì)對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行 展望 以期促進(jìn)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智慧灌溉的發(fā)展 1 材料與方法 1 1 研究數(shù)據(jù) 研 究 數(shù) 據(jù) 來(lái) 源 于 中 國(guó) 知 網(wǎng) CNKI Web of science WOS 在 CNKI 中選擇所有期刊 不限研究時(shí)段 檢索 時(shí)間為 2022 年 6 月 10 日 在 CNKI 中的專業(yè)檢索中 檢索 檢索式共有 4 個(gè) TI 智慧灌溉 智能灌 溉 OR SU 智慧灌溉 智能灌溉 OR KY 智慧灌 溉 智能灌溉 先檢索 TI 水肥一體化 OR SU 水肥一體化 OR KY 水肥一體化 然后再結(jié)果中檢索 FT 物聯(lián)網(wǎng) 智慧 智能 先檢索 TI 物聯(lián)網(wǎng) OR SU 物聯(lián)網(wǎng) OR KY 物聯(lián)網(wǎng) 然后再結(jié)果中檢索 TI 灌溉 滴灌 噴灌 微噴灌 微灌 漫灌 隔溝 灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低壓管 灌 水分 OR KY 灌溉 滴灌 噴灌 微噴灌 微 灌 漫灌 隔溝灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低壓管灌 水分 OR AB 灌溉 滴灌 噴 灌 微噴灌 微灌 漫灌 隔溝灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低壓管灌 水分 SU 灌溉 AND SU 自動(dòng)化 將 4 種檢索方式得到的文獻(xiàn) 導(dǎo)入 Endnote X9 中 整理去重 得到數(shù)據(jù)庫(kù)中所有 關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 以下簡(jiǎn)稱為研究領(lǐng) 域 方面的論文 共計(jì) 2 126 篇文獻(xiàn) 在 WOS 中選擇核心數(shù)據(jù)集中的 paper 不限研 究時(shí)間 檢索時(shí)間為 2022 年 6 月 10 日 采用專業(yè) 檢索 檢索式為 TS intelligent irrigation OR TS IOT irrigation OR TS internet of things irrigation OR TS smart irrigation 共得到 1 371 篇文獻(xiàn) 1 2 研究方法 在 EndNote X9 中將研究領(lǐng)域的文獻(xiàn)按年份劃分 通過(guò)初步對(duì)研究趨勢(shì)進(jìn)行研判 劃分出 2 個(gè)研究時(shí)期 2010 年以前和 2011 2022 年 對(duì)于 CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn) 2010 年以前 設(shè)定關(guān) 鍵詞頻次 2 共得到 121 個(gè)關(guān)鍵詞 其中 118 個(gè)存 在關(guān)聯(lián) 設(shè)定作者頻次 1 共得到 476 位作者共現(xiàn) 圖 僅 13 位作者存在明顯的合作關(guān)系 2011 2022 年 設(shè)定關(guān)鍵詞頻次 5 共得到 202 個(gè)關(guān)鍵詞 均 存在關(guān)聯(lián) 設(shè)定作者頻次 2 共得到 572 位作者共 現(xiàn)圖 僅 38 位作者存在明顯的合作關(guān)系 對(duì)于 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn) 2010 年以前 設(shè)定關(guān) 鍵詞頻次 2 共得到 54 個(gè)關(guān)鍵詞 其中 53 個(gè)存在 關(guān)聯(lián) 設(shè)定作者頻次 1 共得到 289 位作者共現(xiàn)圖 僅 14 位作者存在明顯的合作關(guān)系 2011 2022 年 設(shè)定關(guān)鍵詞頻次 6 共得到 252 個(gè)關(guān)鍵詞 均存在 關(guān)聯(lián) 設(shè)定作者頻次 2 共得到 558 位作者共現(xiàn)圖 僅 137 位作者存在明顯的合作關(guān)系 采用 VOSviewer 制作關(guān)鍵詞 合并含義相近的 詞 和作者圖譜 采用 EndNote X9 和 Excel 2016 進(jìn) 行數(shù)據(jù)整理 分析和作圖 陸紅飛 等 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 89 2 結(jié)果與分析 2 1 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用研究文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì) 中國(guó)知網(wǎng) CNKI 關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的 應(yīng)用方面的論文數(shù)量如圖 1 所示 從圖 1 可以看出 2000 年之前 該領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量較少 部分年份無(wú)相 關(guān)論文發(fā)表 2000 2010 年 該領(lǐng)域每年均有論文 發(fā)表 發(fā)文數(shù)量介于 10 31 之間 無(wú)明顯趨勢(shì) 2011 2020 年 該領(lǐng)域論文呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì) 年均增 加 27 7 篇 至 2020 年達(dá)到發(fā)文高峰 300 篇 2021 年發(fā)文數(shù)量有所減少 圖 1 CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文數(shù)量 Fig 1 Annual number of papers issued by CNKI database WOS Web of science 關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉 中的應(yīng)用方面的論文數(shù)量如圖 2 所示 從圖 2 可以看 出 2000 年之前 該領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量較少 2000 2010 年 年均發(fā)文量均低于 20 2011 2021 年 該領(lǐng)域 論文呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì) 年均增加 24 3 篇論文 2016 年有所回落 2017 年起再次快速增長(zhǎng) 至 2021 年達(dá) 到發(fā)文高峰 280 篇 結(jié)合圖 1 和圖 2 可以看出 該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外的研究具有相同的發(fā)展趨勢(shì) 說(shuō)明該領(lǐng) 域具有重要的研究?jī)r(jià)值 圖 2 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)年度發(fā)文數(shù)量和引 用 頻次 Fig 2 Annual number of papers and their cited frequency issued WOS database 2 2 主要發(fā)文作者 機(jī)構(gòu) 地區(qū) 期刊 CNKI研究領(lǐng)域主要發(fā)文機(jī)構(gòu) 作者 期刊如表 1 所示 由表 1 可知 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 北 京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心 吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究 院 廣東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備研究所 貴州大學(xué)機(jī)械工程 學(xué)院 石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院等單位是該領(lǐng) 域的主要研究機(jī)構(gòu) 總發(fā)文量均超過(guò)了 10 篇 周杰 郭文忠 馬德新 李莉 李銀坤 李家春 王衛(wèi)星等 是該領(lǐng)域的主要研究人員 節(jié)水灌溉 農(nóng)機(jī)化研究 農(nóng)業(yè)工程技術(shù) 南方農(nóng)機(jī) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 云 南農(nóng)業(yè) 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào) 等是該領(lǐng)域的主要發(fā)文 期刊 總發(fā)文量均超過(guò)了 40 篇 WOS 研究領(lǐng)域主要發(fā)文機(jī)構(gòu) 作者 期刊如表 2 所示 由表 2 可知 佛羅里達(dá)州立大學(xué)系統(tǒng) 佛羅里 達(dá)大學(xué) 中國(guó)科學(xué)院 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 加利福尼亞大 學(xué) 國(guó)際農(nóng)業(yè)研究磋商組織等是該領(lǐng)域的主要研究機(jī) 構(gòu) Dukes M D Kamienski Carlos Lloret Jaime Dukes Michael D Davis S L Dadios Elmer P Parra Lorena 等是該領(lǐng)域的主要研究人員 Agricultural Water Management Sensors Computers and Electronics in Agriculture Water Ieee Access Sustainbility Agronomy Basel 等是該領(lǐng)域的主要發(fā)文期刊 總 0 50 100 150 200 250 300 350 19 79 19 81 19 83 19 84 19 85 19 87 19 88 19 89 19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 20 21 20 22 論文數(shù)量 篇 年份 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 0 50 100 150 200 250 300 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 引用 頻次 次 發(fā)文數(shù)量 篇 年份 發(fā)文數(shù) 引 用頻次 灌溉排水學(xué)報(bào) 90 發(fā)文量超過(guò) 19 篇 結(jié)合表 1 和表 2 可以看出 國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的研究較 為分散 不同于國(guó)際上的研究 主要集中在佛羅里達(dá) 大學(xué) 加利福尼亞大學(xué)等機(jī)構(gòu) 國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的主要發(fā) 文期刊較為集中 如 節(jié)水灌溉 農(nóng)機(jī)化研究 農(nóng) 業(yè)工程技術(shù) 南方農(nóng)機(jī) 等均超過(guò) 40 篇 總發(fā)文量 是國(guó)際主要期刊發(fā)文量的 2 倍以上 表 1 CNKI 主要發(fā)文機(jī)構(gòu) 期刊 Table 1 Main issuing institutions and jours of CNKI 機(jī)構(gòu) 數(shù)量 作者 數(shù)量 期刊 數(shù)量 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 16 周杰 10 節(jié)水灌溉 92 北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心 14 郭文忠 9 農(nóng)機(jī)化研究 78 吉林省農(nóng)業(yè)機(jī)械研究院 13 馬德新 9 農(nóng)業(yè)工程技術(shù) 76 廣東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備研究所 11 李莉 8 南方農(nóng)機(jī) 64 貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 11 李銀坤 8 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 48 石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 11 李家春 8 云南農(nóng)業(yè) 47 貴州省水利科學(xué)研究院 10 王衛(wèi)星 8 中國(guó)農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào) 42 新疆水利水電科學(xué)研究院 10 尹義蕾 7 農(nóng)業(yè)與技術(shù) 34 荊楚理工學(xué)院 9 劉寶 7 中國(guó)農(nóng)村水利水電 31 西安工程大學(xué)電子信息學(xué)院 9 王永濤 7 農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備 30 表 2 WOS 數(shù)據(jù)庫(kù)主要發(fā)文機(jī)構(gòu) 作者 期刊 Table2 Main issuing institutions authors and journals of WOS 機(jī)構(gòu) 數(shù)量 作者 數(shù)量 期刊 數(shù)量 State University System of Florida 47 Dukes M D 18 Agricultural Water Management 42 University of Florida 44 Kamienski Carlos 11 Sensors 36 Chinese Acadamy of Sciences 23 Lloret Jaime 10 Computers And Electronics in Agriculture 33 China Agricultural University 20 Dukes Michael D 10 Water 29 University of California 20 Davis S L 7 Ieee Access 20 Cgiar 19 Dadios Elmer P 6 Sustainbility 20 National Institute of Technology Nit System 19 Parra Lorena 6 Agronomy Basel 19 Universitat Poltechnica De Valencia 19 Yaseen Zaher Mundher 5 Applied Sciences Basel 14 Egyptian Knowledge Bank Bkb 18 Maia Rodrigo Filev 5 Irrigation and Drainage 14 Indian Conucil of Agricultural Research Car 17 Muhammad Abubakr 5 Acta Horticluturae 13 WOS 不同國(guó)家發(fā)文趨勢(shì)變化如圖 3 所示 從圖 3 可以看出 印度 中國(guó) 美國(guó) 西班牙 意大利是該 領(lǐng)域的主要研究國(guó)家 印度的年發(fā)文數(shù)量在 2014 年 之后呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì) 2020 年達(dá)到高峰 49 篇 2021 年有所降低 中國(guó)的年發(fā)文數(shù)量從 2003 年開(kāi)始呈波 動(dòng)上升趨勢(shì) 2021 年達(dá)到最高峰 38 篇 美國(guó)的年 發(fā)文數(shù)量與中國(guó)表現(xiàn)相似 2021 年達(dá)到 26 篇 西班 牙在 2014 年有少量發(fā)文 2015 年后年發(fā)文量呈增加 趨勢(shì) 2021 年有所降低 其他國(guó)家的年發(fā)文量基本 從 2016 年開(kāi)始呈明顯增加趨勢(shì) 圖 3 WOS 不同國(guó)家發(fā)文趨勢(shì)變化 Fig 3 Trend of WOS papers in different countries 0 10 20 30 40 50 60 1995 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 發(fā)文數(shù)量 篇 年份 國(guó)家 IndiaChina USA Spain Italy Australia Pakistan Saudi Arabia Iran Germany 陸紅飛 等 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 91 2 3 研究熱點(diǎn)和作者合作網(wǎng)絡(luò) 依據(jù) 2 1 中的 CNKI 和 WOS 年度發(fā)文量的變化 情況 將該領(lǐng)域的研究分為 2 個(gè)階段 2010 年之前 和 2011 2022 年 2 3 1 CNKI 研究熱點(diǎn) 將 CNKI中搜集的物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用研 究論文 導(dǎo)入 VOSviewer 進(jìn)行分析 研究熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)如 圖 4 所示 從圖 4 a 可以看出 2010 年之前 該 領(lǐng)域的研究主要集中在灌溉自動(dòng)化方面 研究?jī)?nèi)容包 括灌溉控制系統(tǒng) 傳感器 電磁閥 計(jì)算機(jī) 單片機(jī) 無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 遠(yuǎn)程控制等 灌溉技術(shù) 滴灌 微噴灌 波涌灌 噴灌 水肥效率 水資源 灌水均勻度 肥料利用率 還包括灌溉工程設(shè)計(jì) 管理等方面的 內(nèi)容 研究對(duì)象主要為大田農(nóng)作物 包括棉花 玉米 還涉及花卉等經(jīng)濟(jì)作物 此外 智能灌溉已經(jīng)成為重 要研究方向 主要研究大田農(nóng)作物 依托無(wú)線傳感器 網(wǎng)絡(luò)采用單片機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程水肥控制 a 2010 年之前 b 2011 2022 年 圖 4 基于 CNKI 的研究熱點(diǎn) Fig 4 Research hotspots based on CNKI 從圖 4 b 可以看出 2011 年以來(lái) 該領(lǐng)域的 研究主要包括以下幾個(gè)方面 智能灌溉 主要采用 STM32 cc2530 等芯片 借助 Zigbee GPRS GSM 等網(wǎng)絡(luò)對(duì)土壤水肥進(jìn)行智能控制 智能溫室 荔枝園 等是主要應(yīng)用場(chǎng)景 主要目的是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉 同時(shí) 引入專家系統(tǒng) 對(duì)灌水方案進(jìn)行指導(dǎo) 并采用 LawVIEW 對(duì)灌溉系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)測(cè)量或控制系統(tǒng) 水肥一體化 主要研究經(jīng)濟(jì)作物 水果 蔬菜 等的 智能水肥控制技術(shù) 以實(shí)現(xiàn)高品質(zhì) 高產(chǎn)量并取得較 高經(jīng)濟(jì)效益 水溶肥和無(wú)土栽培技術(shù)是關(guān)鍵內(nèi)容 節(jié)水灌溉 主要研究農(nóng)業(yè)水利工程的灌溉自動(dòng)化 通 過(guò)引入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的理念 采用云計(jì)算的方式實(shí)現(xiàn)系 統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn) 發(fā)展現(xiàn)狀和對(duì)策 主要探討該領(lǐng)域 發(fā)展中的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn) 指出主要問(wèn)題 并對(duì)未來(lái)的技 術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望 設(shè)施農(nóng)業(yè) 果蔬 茶園等是主 要的研究對(duì)象 農(nóng)機(jī)的應(yīng)用 主要研究農(nóng)機(jī)的應(yīng)用 實(shí)現(xiàn)節(jié)水農(nóng)業(yè) 促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展 主要技術(shù)為電 氣自動(dòng)化技術(shù) 智慧灌溉 主要研究?jī)?nèi)容與智能灌 溉相似 但智慧灌溉更關(guān)注低功耗的控制系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn) 自動(dòng)灌溉 通過(guò)建立數(shù)據(jù)庫(kù) 依托云平臺(tái)進(jìn)行大數(shù)據(jù) 分析 能夠做到自主決策 以實(shí)現(xiàn)灌水方案的實(shí)時(shí)優(yōu) 化和調(diào)整 其他方面 該領(lǐng)域還關(guān)注節(jié)水減肥和綠 色發(fā)展 無(wú)人機(jī)和施肥機(jī)的應(yīng)用等 這些將是未來(lái)的 主要研究方向 近期的主要研究熱點(diǎn)為智能農(nóng)機(jī) 樹(shù) 莓派和 Arduino 微控制器 云平臺(tái)的搭建和應(yīng)用 農(nóng) 作物的品質(zhì)等 2 3 2 WOS 研究熱點(diǎn) 將 WOS 中搜集的物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用研 究論文 導(dǎo)入 VOSviewer 進(jìn)行分析 研究熱點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)如 圖 5 所示 從圖 5 a 可以看出 2010 年之前 國(guó) 際上的研究主要關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 采用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能 控制 棉花是主要研究對(duì)象 水管理 采用智能傳 灌溉排水學(xué)報(bào) 92 感器對(duì)土壤水鹽進(jìn)行調(diào)控 以達(dá)到精準(zhǔn)灌溉的目的 水資源調(diào)控 依托智慧系統(tǒng)對(duì)水資源的分配進(jìn)行優(yōu)化 實(shí)現(xiàn)灌溉系統(tǒng)自動(dòng)控制 草坪是主要研究對(duì)象 環(huán) 境保護(hù) 地下水中氮的監(jiān)測(cè) 氣體排放等 精準(zhǔn)農(nóng) 業(yè) 灌溉制度等 從圖 5 b 可以看出 2011 年以來(lái) 國(guó)際上的 研究主要包括 5 個(gè)方面 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其環(huán)境效應(yīng) 主要研究氣候變化 干旱 降雨 對(duì)土壤水肥和作物 的影響 主要關(guān)注水肥利用效率 西紅柿 棉花 玉 米是主要研究對(duì)象 水資源的調(diào)控 主要研究水資 源的調(diào)控模型和算法以及決策支持系統(tǒng) 基于機(jī)器學(xué) 習(xí) 人工智能 的水管理 以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉 以物 聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)為核心的灌溉技術(shù)的應(yīng)用 研究?jī)?nèi)容包 括無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 傳感器 灌溉技術(shù) 計(jì)算機(jī)技術(shù) 深度 學(xué)習(xí)技術(shù) 無(wú)人機(jī) 大數(shù)據(jù) 云計(jì)算等 融合了物理 化學(xué) 生物 3 個(gè)方面的技術(shù)和內(nèi)容 搭建智能灌溉系 統(tǒng) 服務(wù)于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè) 智能灌溉 智慧 灌溉 依托樹(shù)莓派 Arduino 等微控制器使用 GSM 等無(wú)線網(wǎng)絡(luò) 連接多種傳感器 溫度 濕度 引入 太陽(yáng)能 實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的節(jié)水 節(jié)肥 節(jié)能 其他 方面 水分脅迫對(duì)作物的影響 再生水的利用 未來(lái) 的發(fā)展趨勢(shì)等也受到廣泛討論 近期的熱點(diǎn)包括數(shù)據(jù) 安全 數(shù)字農(nóng)業(yè) 作物產(chǎn)量品質(zhì) 大數(shù)據(jù) 智慧傳感 器 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)等方面 a 2010 年之前 b 2011 2022 年 圖 5 基于 WOS 的研究熱點(diǎn) Fig 5 Research hotspots based on WOS 2 3 3 研究熱點(diǎn)演進(jìn) 依據(jù)搜集到的所有文獻(xiàn) 整理了出現(xiàn)頻次排序前 20 的熱點(diǎn)詞 統(tǒng)計(jì)其在 1988 年以來(lái)年頻次的變化 如圖 6 所示 由圖 6 a 可知 水肥一體化 物聯(lián)網(wǎng) 自動(dòng)化 智能灌溉是這一領(lǐng)域國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)詞 其 中水肥一體化和物聯(lián)網(wǎng)均從 2011 年開(kāi)始研究熱度持 續(xù)增高 2019 年后物聯(lián)網(wǎng)的熱度有所降低 自動(dòng)化 方面從 2000 年開(kāi)始有一定的熱度 2008 年達(dá)到 1 次 陸紅飛 等 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 93 小高峰 隨后減弱 2011 年開(kāi)始熱度持續(xù)增加 2021 年再次減弱 智能灌溉從 2005 年首次出現(xiàn) 之后研 究熱度成起伏變化 2012 年開(kāi)始熱度持續(xù)增加 2021 年有所降低 節(jié)水灌溉方面 節(jié)水 節(jié)水灌溉 灌溉 的研究熱度基本從 2011 年開(kāi)始持續(xù)升溫 未來(lái)也將 是研究熱點(diǎn)之一 應(yīng)用 農(nóng)業(yè) 一直是該領(lǐng)域的重 要標(biāo)簽 這一領(lǐng)域主要解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的灌溉問(wèn)題 因此新技術(shù) 新方法的應(yīng)用是永恒的主題 2013 年 開(kāi)始智慧農(nóng)業(yè)的概念逐漸興起 進(jìn)一步推動(dòng)了該領(lǐng)域 的快速發(fā)展 Zigbee 傳感器 PLC 智能化 STM32 等均與物聯(lián)網(wǎng)息息相關(guān) 這些研究熱點(diǎn)共同組成了物 聯(lián)網(wǎng)的重要基礎(chǔ) 該領(lǐng)域?qū)纹瑱C(jī)的關(guān)注早于物聯(lián)網(wǎng) 相關(guān)熱點(diǎn) 但其研究熱度一直不高 因?yàn)樵擃I(lǐng)域主要 以應(yīng)用為主 幾乎不涉及芯片的研發(fā) 設(shè)施農(nóng)業(yè)一直 是該領(lǐng)域的主要應(yīng)用方向 這是因?yàn)樵O(shè)施農(nóng)業(yè)易于實(shí) 現(xiàn)灌溉自動(dòng)化 智能化 并且生產(chǎn)效率高 滴灌是該 領(lǐng)域最重要的灌溉技術(shù)之一 從 2000 開(kāi)始就有一定 的研究 但該方面的研究熱度并不穩(wěn)定 一方面是因 為水肥一體化主要依靠的灌水技術(shù)就是滴灌 其 研究 包含在了水肥一體化中 另一方面是因?yàn)楸狙芯课磳?膜下滴灌 地下滴灌 等滴灌應(yīng)用形式與 滴灌 合并 其熱度完整性有所欠缺 a CNKI 文獻(xiàn) b WOS 文獻(xiàn) 圖 6 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用領(lǐng)域熱點(diǎn)詞演進(jìn)熱圖 Fig 6 Evolution heat map of hot words in the application field of Internet of things in agricultural irrigation 由圖 6 b 可知 灌溉 水資源 傳感器 物 聯(lián)網(wǎng) 管理 工程 計(jì)算機(jī)等一直是該領(lǐng)域國(guó)際上的 研究熱點(diǎn) 2017 以來(lái)尤為明顯 灌溉作為灌溉自動(dòng) 化 智能灌溉 智慧灌溉最為核心的內(nèi)容 自 2008 年開(kāi)始其研究熱度持續(xù)升溫 2017 2021 年是研究 較為集中的時(shí)期 水 水資源 作為農(nóng)業(yè)的重要生產(chǎn) 資料 也是灌溉的核心 其熱度持續(xù)走高 為了提高 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和可持續(xù)性 提高水資源的利用效率是關(guān)鍵 物聯(lián)網(wǎng)的概念從 2011 年開(kāi)始與灌溉產(chǎn)生關(guān)聯(lián) 2015 年開(kāi)始研究熱度持續(xù)高漲 這與灌溉技術(shù)的發(fā)展走勢(shì) 灌溉排水學(xué)報(bào) 94 密切相關(guān) 當(dāng)前不同的灌溉技術(shù)均發(fā)展的較為成熟 如何經(jīng)濟(jì)高效地將灌溉技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中越來(lái) 越重要 并且如何有效地進(jìn)行節(jié)水灌溉的管理成為農(nóng) 業(yè)生產(chǎn)者 亟需 解決的難題 土壤水肥的精準(zhǔn)調(diào)控是高 效灌溉技術(shù)的重要實(shí)施基礎(chǔ) 因此實(shí)時(shí)掌握土壤墑情 和肥情成為關(guān)鍵 在物聯(lián)網(wǎng)之前 傳感器 灌溉系統(tǒng) 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 儀器儀表等的研究受到廣泛關(guān)注 四者可以實(shí)現(xiàn)土壤水肥狀況的監(jiān)測(cè) 這為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的 發(fā)展提供了基礎(chǔ) 同時(shí)四者也是物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部 分 隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用 智能灌溉 智能農(nóng)業(yè)逐 漸成為研究熱點(diǎn) 是近年來(lái)行業(yè)的發(fā)展方向 信息技 術(shù)是數(shù)字農(nóng)業(yè)的重要組成部分 計(jì)算機(jī)科學(xué) 模型自 1995 年開(kāi)始就是該領(lǐng)域的重要研究熱點(diǎn) 尤其隨著 大數(shù)據(jù) 云計(jì)算的逐步興起 計(jì)算機(jī)技術(shù)和模型的重 要性更加凸顯 工程和管理 2 個(gè)方面是物聯(lián)網(wǎng)和灌溉 的重要軟硬件基礎(chǔ) 2017 年以來(lái)研究熱度越來(lái)越高 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中作物產(chǎn)量是最為關(guān)鍵的要素之一 而提高 產(chǎn)量始終是該領(lǐng)域的主要研究目的之一 化學(xué)方面的 研究?jī)?nèi)容也逐漸引起重視 尤其是在液體肥料 土壤 改良 病蟲(chóng)害防治等方面的應(yīng)用較為突出 不同于國(guó) 內(nèi)研究 國(guó)際上關(guān)于水肥一體化的研究在該領(lǐng)域的表 現(xiàn)不突出 一方面是因?yàn)閲?guó)際上的研究多將 water 和 fertilizer fertilization 作為 2 個(gè)關(guān)鍵詞 而國(guó)內(nèi)則以 水肥一體化 單一詞組出現(xiàn) 另一方面是因?yàn)?WOS 和 CNKI 在檢索方式上存在差別 WOS 多以主題詞 進(jìn)行檢索 而 CNKI 則可以細(xì)化到關(guān)鍵詞 2 3 4 作者合作網(wǎng)絡(luò) 采用 VOSviewer 制作作者合作網(wǎng)絡(luò) CNKI 和 WOS 合作網(wǎng)絡(luò)圖分別如圖 7 和圖 8 所示 a 2010 年以前 b 2011 2022 年 圖 7 CNKI 作者合作網(wǎng)絡(luò) Fig 7 Cooperation network of authors in based on CNKI 從圖 7 a 可以看出 2010 年以前 國(guó)內(nèi)該領(lǐng) 域以鄭文剛為核心 形成較為明顯的 3 個(gè)研究團(tuán)隊(duì) 從圖 7 b 可以看出 2011 年之后 形成了以杜森 吳勇 李莉 王海華 蔣輝霞 陳爽 王濤 陳永快為核 心的 4 個(gè)主要研究團(tuán)隊(duì) 從圖 8 a 可以看出 國(guó)際上 2010 年之前 形成了以 Sigrimis 為核心的 4 個(gè)研究團(tuán)隊(duì) 2011 年 之后 形成了以 Kumar A 和 Yaseen Z M Ghosh A 和 Zaslavsky A Acm 和 Benahmed K Jat M L 和 Abdallah A M Zhang M和 Zuo Q Zhang X 和 Zhang Y Y Zhang L 和 Zhang Y B Liu Z J 和 Liu T Setiawan B I 和 Iop 等 為 核心的多個(gè)研究團(tuán)隊(duì) a 2010 年以前 b 2011 2022 年 圖 8 WOS 作者合作網(wǎng)絡(luò) Fig 8 Cooperation network of authors in based on WOS 陸紅飛 等 物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)灌溉中的應(yīng)用 從灌溉自動(dòng)化到智慧灌溉 95 3 討 論 3 1 節(jié)水 增產(chǎn) 增收是農(nóng)業(yè)最迫切的需求 2022 年我國(guó)中央一號(hào)文件提出 穩(wěn)定全年糧食播 種面積和產(chǎn)量 合理保障農(nóng)民種糧收益 進(jìn)一步明 確了糧食穩(wěn)產(chǎn) 增產(chǎn)和農(nóng)民增收是農(nóng)業(yè)發(fā)展的重中之 重 節(jié)水 產(chǎn)量 效益等是研究的高頻關(guān)鍵詞 圖 4 和圖 5 水資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要生產(chǎn)資料 如何讓 有限的水灌溉更多的農(nóng)田是提高產(chǎn)量的關(guān)鍵之一 灌 溉調(diào)度不當(dāng)和水資源利用效率低下是制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的 2 個(gè)普遍存在的因素 8 現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)技術(shù)是傳統(tǒng)的節(jié) 水農(nóng)業(yè)技術(shù)與生物技術(shù) 計(jì)算機(jī)模擬 電子信息 高 分子材料等高新技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物 具有多學(xué)科相互 交叉 各種單項(xiàng)技術(shù)相互滲透的明顯特征 9 并且用 于農(nóng)業(yè)精確灌溉的淡水智能管理對(duì)于提高作物產(chǎn)量和 降低成本至關(guān)重要 同時(shí)有助于環(huán)境的可持續(xù)性 10 3 2 物聯(lián)網(wǎng)可以促進(jìn)提升農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)的效率 考慮到全球范圍內(nèi)的水危機(jī) 用水需求不斷增加 實(shí)施精準(zhǔn)配水成為重要途徑之一 11 對(duì)于農(nóng)業(yè)來(lái)說(shuō) 在年可用水量相對(duì)穩(wěn)定的情況下 如何用有限的水資 源灌溉更多的農(nóng)田 產(chǎn)出更多的農(nóng)產(chǎn)品一直困擾著政 府管理機(jī)構(gòu)和廣大農(nóng)民 傳統(tǒng)的灌溉方式難以滿足 上述要求 而新興的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有望改變灌溉方式 的現(xiàn)狀 應(yīng)用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) RFID 等相關(guān)技術(shù) 開(kāi)發(fā)基 于物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)的農(nóng)業(yè)信息化系統(tǒng) 實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的 智能化和自動(dòng)化運(yùn)作 12 通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控農(nóng)田環(huán)境 可以優(yōu)化灌溉策略 13 即對(duì)土壤 大氣 作物傳感器 數(shù)據(jù)的綜合研判 給出最佳灌溉預(yù)報(bào) 土壤水分降低 時(shí)土壤溫度升高 作物收到水分脅迫時(shí)冠層溫度升高 將熱成像技術(shù)與其他圖像處理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié) 合 可以減少作物水分壓力并提供灌溉調(diào)度 有助于 提高灌水均勻度 這是智能灌溉中的主要策略之一 與國(guó)外同類產(chǎn)品相比 自主研發(fā)的棉花智慧微灌系統(tǒng) 成本降低了 44 8 且 與傳統(tǒng)灌溉方式相比 作物水 分利用效率提高了 22 6 7 與人工常規(guī)管理相比 采用智能灌溉施肥機(jī)番茄產(chǎn)量增加了 18 5 用水節(jié) 約了 43 51 節(jié)水增產(chǎn)效應(yīng)非常突出 14 3 3 智慧灌溉是灌溉自動(dòng)化的升級(jí)版 傳統(tǒng)節(jié)水灌溉技術(shù)與現(xiàn)代高新技術(shù)的有效結(jié)合 是迅速提升我國(guó)節(jié)水灌溉水平的重要手段 16 20 世 紀(jì)末和 21 世紀(jì)初國(guó)內(nèi)一直研究開(kāi)發(fā)自動(dòng)化 現(xiàn)代化 的節(jié)水灌溉系統(tǒng) 將計(jì)算機(jī) 3S 技術(shù) 太陽(yáng)能等現(xiàn) 代化高科技應(yīng)用于灌溉領(lǐng)域 16 早期的灌溉自動(dòng)化主 要針對(duì)灌溉設(shè)備的控制 17 主要目的是代替人工 提 高效率 后期逐步融入水肥閾值進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控 18 將 土壤濕度和鹽度的傳感器集成到計(jì)算機(jī)控制灌溉的 無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中 通過(guò)設(shè)定土壤含水率閾值進(jìn)行自動(dòng)化灌 溉 創(chuàng)新灌溉策略 如調(diào)虧或分質(zhì)供水灌溉 19 灌溉 自動(dòng)化的研究早于物聯(lián)網(wǎng)與灌溉的結(jié)合 圖 6 a 物聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)灌溉自動(dòng)化 但不局限于自動(dòng)灌溉 其融入了人工智能算法 賦予了灌溉系統(tǒng) 自主意識(shí) 能夠根據(jù)環(huán)境 作物的變化智能調(diào)整 實(shí)施灌溉策略 目前 智能灌溉是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在農(nóng)業(yè)灌溉中的重 要應(yīng)用之一 是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和無(wú)線傳感器技術(shù)的 現(xiàn)代化灌溉方式 通過(guò)傳感器采集土壤溫濕度 酸堿 度 土壤含水率以及電導(dǎo)率和養(yǎng)分等信息 并結(jié)合環(huán) 境信息和作物生長(zhǎng)狀態(tài) 20 將采集到的數(shù)據(jù)輸送到數(shù) 據(jù)中心進(jìn)行處理和分析 從而制定出最適合農(nóng)作物生 長(zhǎng)的智能灌溉閉環(huán)方案 國(guó)外的智能灌溉起步較早 主要發(fā)展的途徑是由自動(dòng)化灌溉方式向智能 智慧 灌溉邁進(jìn) 基本經(jīng)歷了人工灌溉 機(jī)械控制灌溉 電子控 制和機(jī)械控制相結(jié)合的混合控制的發(fā)展過(guò)程 到如今 的計(jì)算機(jī)控制和模糊控制 使得灌溉的方式越來(lái)越智 能化 控制灌溉的精度越來(lái)越高 操作方式更加簡(jiǎn)單 表 3 灌溉自動(dòng)化與智慧灌溉技術(shù)對(duì)比 Table 3 Comparison of irrigation automation and intelligent irrigation technology 技術(shù)形式 主要技術(shù)特征 節(jié)水效果 灌溉自動(dòng)化 早期 1 閥門(mén) 閘門(mén) 水泵等設(shè)備的自動(dòng)控制 2 電子 機(jī)械控制為主 與傳統(tǒng)灌溉相當(dāng) 灌溉自動(dòng)化 后期 1 依據(jù)土壤墑情進(jìn)行灌水 2 可遠(yuǎn)程控制 較傳統(tǒng)灌溉大幅提升 智慧灌溉 1 采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集土壤 作物及環(huán)境信息 2 多終端遠(yuǎn)程控制 3 灌溉智慧決策和預(yù)警 4 融合專家系統(tǒng) 及時(shí)糾正灌溉策略 較傳統(tǒng)灌溉大幅提升 較灌溉自動(dòng)化 后期 小幅提升 3 4 人工智能和專家系統(tǒng)是灌溉智慧化發(fā)展的重要 工具 節(jié)水灌溉是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的典型應(yīng)用之一 人工智 能的發(fā)展推動(dòng)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能灌溉 21 基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù) 22 對(duì)灌溉進(jìn)行智慧決策 包 括采用人工智能算法對(duì)灌水質(zhì)量和效率進(jìn)行評(píng)價(jià) 有 助于進(jìn)一步降低人工成本 物資的消耗 土壤濕度傳 感器與精密灌溉技術(shù)的集成形成閉環(huán)灌溉系統(tǒng) 進(jìn)而 完成對(duì)灌溉時(shí)間和灌水量的精準(zhǔn)控制 23 例如 Navarro hellin 等 24 提出了偏最小二乘回歸 PLSR 灌溉排水學(xué)報(bào) 96 和自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng) ANFIS 2 種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 作為空間智能決策支持系統(tǒng) SIDSS 的推理引擎 并根據(jù)部署在田間的幾個(gè)自主節(jié)點(diǎn)收集的土壤測(cè)量 和氣候變量 估計(jì) 1 個(gè)種植園每周的灌溉需求 Goap 等 25 提出了 1 種基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法和開(kāi)源技術(shù)的智 能灌溉系統(tǒng) 利用互聯(lián)網(wǎng)上的天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和土壤濕 度 土壤溫度 環(huán)境條件等地面參數(shù)的感知來(lái)預(yù)測(cè)農(nóng) 田灌溉需求 在當(dāng)前技術(shù)發(fā)展水平下 完全依靠機(jī)器完成灌溉 的全部過(guò)程還存在一定的風(fēng)險(xiǎn) 需要引入專家系統(tǒng)定 時(shí)對(duì)灌溉系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)和修正 Srbinovska 等 26 提出 了針對(duì)蔬菜溫室的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 結(jié)合專家系 統(tǒng)指導(dǎo) 采取遠(yuǎn)程控制滴灌等適當(dāng)?shù)拇胧?實(shí)現(xiàn)了科 學(xué)栽培和降低管理成本 為實(shí)現(xiàn)荔枝園環(huán)境的實(shí)時(shí)遠(yuǎn) 程監(jiān)控和精準(zhǔn)管理 設(shè)計(jì)基于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的荔枝園信 息獲取與智能灌溉專家決策系統(tǒng) 專家系統(tǒng)根據(jù)采集 到的環(huán)境數(shù)據(jù) 結(jié)合專家知識(shí) 建立