一种基于天气预报与表型信息监测的灌溉制度优化系统的制作方法

文档序号:34661246发布日期:2023-07-05 06:20阅读:93来源:国知局
一种基于天气预报与表型信息监测的灌溉制度优化系统的制作方法

本发明属于农业灌溉,具体涉及一种基于天气预报与表型信息监测的灌溉制度优化系统的设计。


背景技术:

1、优化灌溉制度作为管理节水中重要的研究领域之一,国内外相关的专家学者对此开展了大量研究工作,在多年灌溉试验数据整理分析的基础上,提出诸多用于灌溉制度优化的方法。灌溉试验处理下的灌溉制度优选方法是主要的灌溉制度优化方法之一,但该种方法受物力、人力等限制,难以同时开展不同区域长时间序列多种灌溉水平下灌溉制度试验研究工作,同时受地下水位、土壤含水量、土壤质地及土壤盐渍化等在区域尺度上空间变异性的影响,以站点尺度的灌溉制度优选方法难以进行规模化推广应用。

2、由于水-肥-盐一体化模型能综合考虑作物生长与大气、土壤质地、土壤养分及土壤含水量等环境因素的影响,具有充分的理论依据和较广泛的时空适应性,考虑水-肥-盐等影响下作物生长模拟模型发展迅速,其在作物灌溉制度优化方面的应用也逐渐增多,但该方面研究多以站点田间试验对模型参数进行率定,以此为基础多采用历史气象数据下不同水文年的灌溉制度优化研究,部分研究结合区域土壤质地等参数对该方法进行区域应用。以水-肥-盐一体化模型为基础的灌溉制度优化方法与以灌溉试验处理为基础的灌溉制度优选方法类似,研究获得的灌溉制度优化方案属于静态的,能够用于农业节水规划与水资源规划等涉水规划中主要农作物灌溉制度数据支撑,但是该类灌溉制度优化方案以历史气象数据作为灌溉制度优化前提,而每年实际气象条件是动态变化的,典型年气象在实际中不会重现,所以上述灌溉制度优化方案仅能作为借鉴并不能直接用于生产实际。

3、因此部分学者就基于土壤水量平衡实时灌溉预报方法开展研究,该研究多以fao56推荐彭曼公式为基本原理且预报周期以7-15天为主,其中涉及土壤水量平衡相关参数如深层渗漏与径流等参数测定难度大,该类参数多采取忽略方式处理,导致该方法模拟不够准确;因预报周期短,难以对灌区用水进行动态化与精细化管理。


技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有静态的灌溉制度优化方案难以对灌区用水进行动态化与精细化管理的问题,提出了一种基于天气预报与表型信息监测的灌溉制度优化系统。

2、本发明的技术方案为:一种基于天气预报与表型信息监测的灌溉制度优化系统,包括依次通信连接的数据采集模块、参照作物需水量预报模块、区域水分亏缺图谱动态分析模块、实时动态灌溉制度优化模块、灌溉需水量计算模块和灌溉预报查询发布模块;数据采集模块用于采集指定灌溉分区灌溉制度动态优化的基础数据,基础数据包括天气预报数据和高通量表型监测数据;参照作物需水量预报模块用于根据数据采集模块采集的基础数据计算指定灌溉分区任意站点不同预报周期的参照作物需水量预报值;区域水分亏缺图谱动态分析模块用于根据数据采集模块采集的基础数据分析指定灌溉分区某种作物生育时段内基于高通量表型监测信息的水-肥-盐灌溉状态量的时空分布情况,为该作物灌溉制度动态优化各生育期的状态量提供基础数据;实时动态灌溉制度优化模块用于在水分亏缺图谱条件下动态优化指定灌溉分区不同预报周期指定作物的灌溉制度方案;灌溉需水量计算模块用于计算指定灌溉分区不同预报周期的灌溉需水量;灌溉预报查询发布模块用于对指定灌溉分区不同预报周期的灌溉需水量进行查询与发布。

3、进一步地,数据采集模块包括天气预报数据采集及解析单元、高通量表型监测数据采集单元和灌溉水有效利用系数采集单元;天气预报数据采集及解析单元用于采集指定灌溉分区内及分区邻近区域1~90d预见期的天气预报数据,并将天气预报数据中的天气类型与风力等级分别解析为日照时数和2m高处风速;高通量表型监测数据采集单元用于采集指定灌溉分区涉及水-肥-盐的高通量表型监测数据;灌溉水有效利用系数采集单元用于采集指定灌溉分区的灌溉水有效利用系数历史监测数据。

4、进一步地,天气预报数据包括最高气温、最低气温、天气类型、风力等级和降水量,日照时数的解析公式为:

5、n=an

6、

7、其中n表示预测日照时数,a表示天气类型系数,n表示理论日照时数,ωs表示日落时相位角。

8、2m高处风速的解析公式为:

9、

10、其中u2表示2m高处风速,uz表示zm高处风速,z表示风速测定高度。

11、进一步地,涉及水-肥-盐的高通量表型监测数据包括各作物的作物分布、灌溉面积、土壤墒情、氮营养指数和土壤盐渍化数据。

12、进一步地,参照作物需水量预报模块计算指定灌溉分区任意站点不同预报周期的参照作物需水量预报值的方法为:

13、s1、在任意站点特定的预报周期下,根据数据采集模块获得的最高气温、最低气温、日照时数和2m高处风速,采用pmf模型、pmt模型、hg模型、mc模型、mk模型和pt模型分别计算指定灌溉分区某气象站点下不同预报周期的参照作物需水量。

14、pmf模型计算得到的参照作物需水量et0,pmf为:

15、

16、

17、

18、rso=(as+bs)ra

19、

20、

21、

22、其中δ表示饱和水汽压与气温关系曲线的斜率,rn表示作物表面净辐射,g表示土壤热通量,γ表示湿度计常数,t表示2m高处日平均气温,es表示饱和水汽压,ea表示实际水汽压,rs表示太阳短波辐射,rso表示晴空太阳辐射,ra表示天顶辐射,tmax,k表示24h最高绝对温度,tmin,k表示24h最低绝对温度,as、bs均为短波辐射比例系数,gsc表示太阳辐射常数,dr表示日地相对距离,表示纬度,δ表示太阳磁偏角,tmax表示2m高处最高气温,tmin表示2m高处最低气温,rhmean表示平均相对湿度。

23、pmt模型计算得到的参照作物需水量et0,pmt为:

24、

25、

26、

27、其中krs表示地区调整系数。

28、hg模型计算得到的参照作物需水量et0,hg为:

29、

30、其中c、e、tx均为hg模型的地区校正参数。

31、mc模型计算得到的参照作物需水量et0,mc为:

32、et0,mc=k·w1.8t

33、其中k、w均为mc模型的地区校正参数。

34、mk模型计算得到的参照作物需水量et0,mk为:

35、

36、其中a、b均为mk模型的地区校正参数,λ表示蒸发潜热。

37、pt模型计算得到的参照作物需水量et0,pt为:

38、

39、其中p、q均为pt模型的地区校正参数。

40、s2、以均方根误差rmse最小为目标,选择该气象站点在不同预报周期的适宜参照作物需水量预报模型etopsij:

41、etopsij=f(pmf,pmt,hg,mc,mk,pt)ij

42、其中etopsij表示第j个气象站点在第i个预报周期的适宜参照作物需水量预报模型,f(·)表示以均方根误差rmse最小为目标的参照作物需水量预报模型选取函数。

43、s3、根据适宜参照作物需水量预报模型etopaij计算得到最近一年该气象站点不同预报周期的参照作物需水量预报值。

44、s4、根据最近一年该气象站点不同预报周期的参照作物需水量预报值和参照作物需水量实际值计算动态修正系数

45、

46、其中表示第m年第j个气象站点在第i个预报周期的动态修正系数,表示第m-1年第j个气象站点在第i个预报周期的参照作物需水量实际平均值,表示第m-1年第j个气象站点在第i个预报周期的参照作物需水量预报平均值。

47、s5、根据动态修正系数对下一年各气象站点不同预报周期的参照作物需水量进行预报:

48、

49、其中表示第m年第j个气象站点在第i个预报周期的参照作物需水量预报值,表示第m年第j个气象站点在第i个预报周期的适宜参照作物需水量预报模型。

50、进一步地,区域水分亏缺图谱动态分析模块用于对各作物的作物分布、灌溉面积、土壤墒情、氮营养指数和土壤盐渍化数据进行解译与提取,并根据氮营养指数和土壤盐渍化数据分析各作物缺肥阈值及其土壤盐碱化阈值。

51、进一步地,实时动态灌溉制度优化模块包括水-肥-盐一体化模型构建单元和作物灌溉制度模拟单元;水-肥-盐一体化模型构建单元用于构建指定灌溉分区天气预报数据驱动的水-肥-盐一体化模型;作物灌溉制度模拟单元用于模拟指定灌溉分区不同预报周期的主要农作物灌溉制度方案。

52、进一步地,水-肥-盐一体化模型构建单元将数据采集模块采集的1~90d预报时段内最高气温和最低气温,以及参照作物需水量预报模块计算得到的参照作物需水量预报值作为输入数据集,结合指定分区的土壤质地、土壤墒情、氮营养指数和土壤盐渍化数据,构建指定灌溉分区天气预报数据驱动的水-肥-盐一体化模型。

53、进一步地,作物灌溉制度模拟单元以指定灌溉分区的土壤墒情、氮营养指数和土壤盐渍化数据为状态量,根据各主要农作物生育时段水分敏感性设置土壤水分灌溉下限,并根据灌溉方式确定灌水定额,模拟指定灌溉分区不同预报周期的主要农作物灌溉制度方案;在进行下个预报周期灌溉制度模拟时,上个预报周期时段内数据模拟采用实际气象数据、实际降水量及实际灌溉量,并结合指定灌溉分区的土壤墒情、氮营养指数和土壤盐渍化数据的实际监测值,根据施肥管理与盐渍化控制要求,对模拟计算的灌水定额进行修正。

54、进一步地,灌溉需水量计算模块根据实时动态灌溉制度优化模块获取的各作物灌水定额和数据采集模块采集的作物种植结构和用水效率系数计算指定灌溉分区不同预报周期的作物灌溉需水量。

55、本发明的有益效果是:

56、(1)本发明考虑了1~90d中任意预报周期参照作物需水量预报模型,且各预报模型参数以分布式校验参数为主,可为任意预报周期下规模化参照作物需水量预报提供技术支持,为站点与不同区域尺度参照作物需水量动态预报提供了技术支撑。

57、(2)本发明采用中长期天气预报数据+水-肥-盐一体化模型的耦合方法,模拟过程中充分考虑土壤水平衡中各分量,模型模拟精度较高,且充分考虑水肥盐等因素对作物水分响应机制影响,灌溉制度优化结果与实际情况更相符。

58、(3)本发明中灌溉制度优化状态量中涉及了区域水分亏缺图分析模块如土壤墒情、土壤盐渍化与氮营养指数等高通量表型监测数据,充分考虑了区域尺度上水-盐-肥等时空变异影响,确保规模化模拟初始状态量准确可靠,为区域尺度精准模拟提供了数据支撑。

59、(4)本发明提出了考虑不同预报周期下区域灌溉制度优化方法,突破了现有技术中短期预报周期仅能用于站点或田间尺度作物灌溉制度优化实践,实现了区域尺度上拓展,为不同规模下主要农作物灌溉成果应用提供了技术支持。

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