申请/专利权人：郑州大学;河南省陆浑水库运行中心;河南省赵口引黄灌区二期工程建设管理局;河南省农村供水总站

申请日：2023-10-12

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117158302B

主分类号：A01G25/16

分类号：A01G25/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.03#授权;2024.04.26#专利申请权的转移;2024.04.23#著录事项变更;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明公开了智能农业精准灌溉方法及系统，第一步是获取目标地区的气象参数和土壤参数并据此计算农业灌区作物的日蒸散量ETc和农业灌区净灌溉需求量NIR，第二步是建立净灌溉需求量预测模型并预测灌溉时刻农作物净灌溉需求预测量NIR'，第三步是计算灌溉渠输送水的过程中流动水蒸发损失量ET和渠床渗漏损失QT，第四步是确定农业灌区灌溉的放水量W。本发明考虑到大气中co2浓度对蒸散量的影响，采用改进的彭曼公式计算作物的参考日蒸散量；考虑到灌溉水盐度对作物吸水量的影响，通过淋溶需求调整水平衡公式；考虑到灌溉渠输送水的过程中流动水蒸发损失量和渗透损失量。通过综合考虑上述各种因素，使得本发明的智能农业精准灌溉系统具有灌溉系统可视和灌溉精度高的优点。

主权项：1.智能农业精准灌溉方法，其特征在于，包括以下步骤，第一步：获取目标地区的环境数据并据此计算农业灌区作物的日蒸散量ETc和农业灌区净灌溉需求量NIR，所获取的环境数据包括温度、湿度、降水量、气压、风速、太阳辐射、日照时数、大气中co2浓度、土壤湿度，计算日蒸散量ETc的公式如下： 式中，ET0-参考日蒸散量；Δ-斜率蒸汽压曲线；Rn-作物表面的净辐射；G-土壤热通量密度；γ-湿度常数；es-饱和蒸汽压；ea-实际蒸汽压；T-日平均气温；u2-2m高度风速；rs-大气层的表面阻力；ra-空气动力学阻力；Rns-净短波辐射量；Rn1-净长波辐射量；eTmax-每日最高温度时的饱和水汽压；eTmin-每日最低温度时的饱和水汽压；RHmean-平均相对湿度；n-实际日照时数；N-理论日照时数；Ra-大气层顶部所接受的辐射量；Ws-日照时数角；Gsc-太阳系数；dr-日地相对距离倒数；ψ-地理纬度；δ-日倾角；Tmax,k-每日最高绝对理论温度；Tmin,k-每日最低绝对理论温度；Tmax-每日最高温度；Tmin-每日最低温度；g-没有co2影响的参考作物的参考气孔导度；p-特定植被类型气孔导度的百分比下降；[co2]-大气中二氧化碳浓度；330-基准大气co2浓度；h-参考作物的高度，取0.12m；Ks-水分胁迫系数；Kcb-基础作物系数；Ke-土壤蒸发系数；第二步：建立净灌溉需求量预测模型并预测灌溉时刻农作物净灌溉需求预测量NIR'；第三步：计算灌溉渠输送水的过程中流动水蒸发损失量ET和渠床渗漏损失QT；第四步，根据公式W＝NIR'+ET+QT确定农业灌区灌溉的放水量W；具体地，先根据每日土壤-水分-作物-大气平衡模型计算农业灌区净灌溉需求量NIR，再以历史收集的环境数据作为输入数据，以净灌溉需求量NIR为输出数据，对建立的净灌溉需求量预测模型进行训练，最后再将实时采集的环境数据输入训练好的模型中即可预测灌溉时刻农作物净灌溉需求预测量NIR'；计算净灌溉需求量NIR的公式如下： 式中，LR-淋溶需求；GW-地下水贡献水位；Δθv-土壤湿度传感器测定的土壤含水量的变化；S-灌溉区域的面积；ECiw-灌溉水的电导率；-作物耐盐阈值；P-最近10天内的降雨总量；在所述第三步中，计算流动水蒸发损失量ET的公式为： 计算渠床渗漏损失QT的公式为： 式中，E-灌溉渠流水表面蒸发速率；ET-灌溉期间灌区所有水渠的蒸发总量；A-渠道中流动水拖动的较低表面空气层SAL-W的体积系数；B-在SAL-W之上的上表面空气层SAL的体积系数；Uw-水流速度；Ua-风速；ew-流水温度下的饱和水蒸汽压；ea-实际蒸汽压；k-无量纲物理常数，＝0.4；R-气体常数；T-绝对温度；δ1-SAL层的厚度；-流动水表面的粗糙程度；za-测量空气温度的高度，取2m；-高度δ处的水渠水面宽度；-高度δ处的水渠长度；t-灌溉时间；γ-地下水顶托修正系数；β-采取防渗措施后渠床渗漏损失水量的折减系数；σ-每km渠道输水损失系数；L-渠道长度；Qn-渠道净流量；A1-渠床土壤透水系数；m-渠床土壤透水指数；Δt-10min。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州大学;河南省陆浑水库运行中心;河南省赵口引黄灌区二期工程建设管理局;河南省农村供水总站 智能农业精准灌溉方法及系统

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