天气雷达预测降雨数据基础上的农业灌溉系统设计

　　下面文章主要是采用交叉相关法和概念模型预报技术对降雨进行预测，让人们预知未来一段时间内的降水情况。之后根据土壤水分以及未来时间段内降水情况，分析出需灌溉的水量。这也是充分应用了自然降雨资源，在农业技术水平不变的情况下，既满足了农作物自身的生长需求，又避免了过量灌溉等问题。

　　关键词：农田水利,天气雷达,节水灌溉,土壤水分,传感器

　　中国水资源严重不足，农业用水却占了很大的比例，据相关数据显示，水资源中的92% 用于农田灌溉[1]。中国的农田灌溉虽然在智能化、低成本的灌溉装备上有了很大程度的突破，但结合天气雷达估测降水进行适量灌溉的技术却处于研究的初级阶段。将天气雷达与农田水分采集装置结合，预报地区降水，客观分析土壤墒情，按需给水，有效地避免了由于重复灌溉造成水资源的浪费问题。

　　1方案设计

　　基于天气雷达估测降雨数据的节水灌溉系统的设计从土壤水分的采集以及降雨的预报两方面进行研究，最终通过灌溉决策分析得出灌溉的时间以及水量。数据采集结构主要是根据土壤水分传感器来获取土壤水分，判断土壤目前阶段所处的干旱状态;降雨临近预报可以对降雨信息进行有效的把控，包括降雨的产生、发展和结束。

　　2天气雷达降雨预报技术

　　天气雷达[2]多为脉冲雷达，以一定的仰角重复频率发射出持续时间很短的脉冲波，脉冲波经过目标物散射后返回雷达，得到反射率因子，将天气雷达的反射率因子转换成等价的垂直液态水总量[3]，判断出降水潜力。 在天气雷达预报中，采用由JSOE等建立的概念模型技术，模型中需输入降雨量以及垂直累积液态水(VIL)2 个变量，即可完成降雨的临近预报，并与交叉相关法相结合，确定降雨移动方向。本文主要对天气雷达法估测降雨技术、垂直累积液态水(VIL)含量获取技术以及交叉相关法、概念模型预报技术[4]等进行简单介绍。

　　2.1 天气雷达估测降雨技术

　　估测地区降雨是天气雷达最重要的功能之一，天气雷达利用返回电磁波的功率强度来判断目标物的回波强度，估计降雨量。 利用雷达回波估测降水的方法有很多，其中主要包括：Z-R 关系法[5]、标准目标法、衰减法、正交偏移法、双波长法、极化法和雷达雨量计联合估测法等。雷达定量测量降水最常用的是Z-R 关系法，即应用雷达气象方程由测得的回波功率算出雷达反射率因子Z值，利用Z-R 关系获取降雨量。

　　3数据采集结构

　　数据采集结构是节水灌溉技术的重要组成单元，具有传感器模块、采集模块等，由电源供应模块统一供电。

　　3.1 传感器模块

　　数据采集单元中的传感器模块主要采用土壤传感器测量土壤含水量。目前测量土壤水分的方法有很多，常见的测量方法有时域反射法、石膏法、红外遥感法等[13-15]。土壤水分传感器发射一定频率的电磁波，电磁波沿探针传输，到达底部后返回，检测探头输出的电压，由于土壤介电常数的变化通常取决于土壤的含水量，由输出电压和水分的关系计算出土壤的含水量。

　　3.2 采集模块

　　采集模块主要是通过内部的处理器读取传感器的数据，通过传感器传送来的数据信息进行采样，并送入转换器中转变为数字信号 并将该信号送到存储器中，当存储器中的数据到达一定数目时，由处理器将数据从存储器中读取，通过 GPRS 将数据传送到灌溉决策分析中心，其中处理器采用的是STM32F103C8T6 型号单片机[16-20]。

　　4 数据决策分析

　　数据决策分析主要采用土壤湿度法，即根据作物的需求量以及土壤供水之间的关系，在作物各生育阶段制定出几个不同水平的土壤湿度下限，当土壤湿度接近下限时，结合天气雷达预报降雨数据，根据土壤水分墒情，合理灌溉，保证作物产量。在实验中，土壤水分含量达到作物需水下限时，根据估测降水的时间、降水量等要素，需对作物在这段时间内蒸腾量损失进行灌溉补充，在保证适度干旱未影响作物生长的情况下，采用预报降水量对土壤水分的缺失部分进行合理补充。 以小麦作为研究对象，土壤水分下限如表1所示。

　　5灌溉系统监控中心

　　远程监控平台主要是向用户展示检测区域、土壤水分、雷达回波估测降水、农田需灌溉水量、是否开启灌溉等多项信息。 是否开启灌溉一列中，当用户选择开启灌溉时，则可以实现对相应地区定量的进行灌溉。该系统目前在石家庄行唐地区试运行，运行效果较为良好，大体上满足系统的建设需求。

　　6 结 语

　　采用天气雷达估测降雨技术，根据土壤水分墒情，适量地进行补充灌溉，能够在一定程度上节约降水资源。但是，由于估测降雨本身对准确性有较高要求，据实验结果表明，本方法还存在以下不足: 1)应用交叉相关法和概念模型预报技术短时间内可以得到很好的预测结果，但随着预报时间的增长，预报准确性逐渐下降，目前最长的预报时间为 30min;2)应用最优化方法对天气雷达估测降雨的Z-R关系进行优化，可以得到适合石家庄行唐地区的 Z-R 关系参数取值范围，从对流云降水分析得出，A的取值为150~200，b的取值保持在1.5 左右，采用最优化方法可以有效地从总体上降低估测误差，但是对于单个的极值点效果不够明显。后续工作可以在更多地域样本情况下对系统进行调优，以提高准确率。

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