物联网在农业灌溉中的应用：从灌溉自动化到智慧灌溉.pdf

2023 年 1 月 灌溉排水学报 第 42 卷 第 1 期 Jan 2023 Journal of Irrigation and Drainage No 1 Vol 42 87 灌溉技术与装备 文章编号 1672 3317 2023 01 0087 13 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 陆红飞 1 王 涛 1 2 乔冬梅 3 孙 健 1 2 吴刚山 1 田崇峰 1 严 方 1 甄 博 1 3 1 江苏农林职业技术学院 江苏 句容 212400 2 江苏大学 江苏 镇江 212013 3 中国农业科学院 农田灌溉研究所 河南 新乡 453002 摘 要 目的 掌握物联网在农业灌溉中的应用概况 梳理未来农业灌溉的重要发展方向 进一步提高农业灌溉效 率和水平 方法 采用文献计量的方法 分别在中国知网 CNKI 和 Web of Science WOS 数据库进行主题词 和关键词搜索 采用 Endnote X9 和 VOSviewer 对文献数据进行整理 分析了发文量 机构 研究热点等 剖析了该 领域发展现状 并对未来趋势进行展望 结果 近年来 物联网在农业灌溉中的应用这一领域在国内外均得到快速 发展 2011 2020 年 CNKI 年均增加 27 7 篇 2020 年 发文 量为 300 篇 2011 2021 年 WOS 年均增加 24 3 篇 2021 年 发文 量为 280 篇 国内方面 河北农业大学 北京农业智能装备技术研究中心等是主要的研究机构 节水灌溉 农机化研究 等是主要发文期刊 2010 年之前 国内研究主要集中在灌溉自动化方面 智能灌溉研究逐渐兴起 2011 年至今 主要关注智能灌溉 水肥一体化 智能农机 智慧灌溉以及节水减肥和绿色发展等 国际方面 佛罗 里达州立大学系统 佛罗里达大学等是该领域的主要研究机构 Agricultural Water Management Sensors 等是该 领域的主要发文期刊 印度 中国 美国是主要的论文产出国 分别发表了 292 220 184 篇 2010 年之前国际上 主要关注农业生产 水管理和水资源调控等 2011 年之后 主要关注农业生产及其环境效应 水资源的调控 以物 联网和计算机为核心的灌溉技术的应用 智慧灌溉等 结论 物联网技术推动灌溉自动化迈向智慧灌溉 未来农业 灌溉物联网领域的研究方向主要包括优化智慧灌溉系统软件和硬件布局 低成本的灌溉设备 大数据分析和安全 智慧灌溉标准建立和人才培养 高效的无线传输网络 水 肥 药 智能实施等 关 键 词 物联网 自动化 智慧灌溉 文献计量学 VOSviewer 中图分类号 S275 文献标志码 A doi 10 13522 ki ggps 2022402 OSID 陆红飞 王涛 乔冬梅 等 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 J 灌溉排水学报 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 物联网 Internet of things 简称 IOT 的概念兴 起于 20 世纪 90 年代 2005 年国际电信联盟 ITU 发布了 ITU 互联网报告 2005 物联网 正式提出 了 物联网 的概念 1 物联网指通过各种装置和传 感技术实时采集任何需要监控 互动 连接的物体或 过程 通过各类网络的接入 实现物体与人和物体与 物体之间的连接 实现对物体和其过程的一种智能化 感知和识别 2 物联网具有非常突出的优点 如相对 廉价的设备 低功耗的无线技术 云存储 大数据分 收稿日期 2022 07 20 基金项目 江苏农林职业技术学院科技计划项目 2022kj16 河南省重点 研发与推广专项 科技攻关 212400410790 河南省自然科学基金项目 212300410139 作者简介 陆红飞 1989 男 江苏淮安人 助理研究员 博士 主要 从事节水灌溉技术和装备方面的研究 E mail gofeigo 通 信 作者 甄博 1988 女 河南新乡人 助理研究员 硕士 主要从 事农田排水理论与装备研究 E mail zhenbo 析 智慧决策等 研究意义 全球不断增长的人口对食物的高需 求正在影响环境 并对农业生产力造成许多压力 农 业 4 0 的发展成为迫切需求 农业 4 0 采用先进的信 息系统和互联网技术 3 农业物联网是农业 4 0 的重 要组成部分 农业物联网主要包括感知层 传输层 网 络层 处理和应用层 4 将农田 传感器网络 数 据管理终端和移动终端等连接起来 使农田能够成为 网络中的一个可观测终端 目前水资源的短缺和不合 理的使用一直是制约我国农业发展的主要问题之一 物联网成为进一步提升农业灌溉效率的重要抓手 系 统分析物联网在农业灌溉中的应用情况 梳理农业灌 溉发展的重要方向 有助于农业节水灌溉新技术的推 广和应用 研究进展 提高农业水资源的利用效率是关系 到农业可持续发展的重大问题 传统的灌溉方式是通 灌溉排水学报 88 过重力方式和毛细管原理来用水浸润土壤 5 主要分 为淹灌 漫灌和沟灌等 这些仍然是我国当前最主要 的灌溉方式 但 传统 灌溉方式 的 缺点很明显 需要大 量的灌溉水资源 并且水的利用率却非常低 还容易 造成土壤和肥料流失 不利于农业的可持续发展 6 随着数字农业 农业物联网的发展 农业灌溉与信息 技术的结合 进一步提升了节水空间 如采用物联网 技术 根据棉花灌溉决策与管理的实际需求 设计并 实现了棉花智能化微灌系统 并将其应用于新疆库尔 勒棉花智能化膜下滴灌示范区中 该系统解决了示范 区墒情监测布点缺乏依据的困难和关键硬件产品进 口价格过高 难以推广等问题 7 农田环境监测和智能灌溉施肥 果园生产中的信 息采集和灌溉控制等方面都是物联网在农业灌溉中 的应用实践 智能 智慧 灌溉是运用物联网技术 云计算技术 大数据技术与传感器技术相结合的方式 对农业生产中的环境温度 光照强度 土壤墒情等一 些参数进行实时监测 系统地分析处理数据信息 达 到所设阈值 或者结合水肥 一体化 技术实现智能化灌 溉 其相比于传统灌溉方式不仅大大提高了水资源的 利用率 减少了时间成本和劳动成本 还可以准确定 时 定量 高效地给农作物自动补充水分 改善土壤 环境 从而达到增产 增质 节能的目标 切入点 物联网是 2005 年以来发展最快的技 术之一 农业灌溉中应用物联网技术的研究逐渐成为 重点 粮食 蔬菜 水果等 不 断 增长 需求 对农业灌溉 提出了新的挑战 随着数字农业的发展 物联网在农 业灌溉中将发挥关键作用 文献计量学主要是研究文 献体系和文献的相关媒介 采用数学 统计学 文献 学等计量方法 研究文献信息的分布式结构 数量之 间的规律的一门学科 主要通过引文 作者 机构 国家和词汇数量来定量分析文献特征 帮助研究人员 或技术人员快速了解某个领域的研究现状及发展脉 络 拟解决的关键问题 本文采用文献计量学的方 法 在中国知网和 Web of Science 检索物联网在农业 灌溉中的应用方面的文献 通过 Endnote X9 和 VOSviewer 对文献数据进行挖掘 分析作者 关键词 研究机构 期刊的特点 剖析该领域的发展动态 并 结 合近年国家政策和市场走势对未来发展趋势进行 展望 以期促进农业物联网和智慧灌溉的发展 1 材料与方法 1 1 研究数据 研 究 数 据 来 源 于 中 国 知 网 CNKI Web of science WOS 在 CNKI 中选择所有期刊 不限研究时段 检索 时间为 2022 年 6 月 10 日 在 CNKI 中的专业检索中 检索 检索式共有 4 个 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 先检索 TI 水肥一体化 OR SU 水肥一体化 OR KY 水肥一体化 然后再结果中检索 FT 物联网 智慧 智能 先检索 TI 物联网 OR SU 物联网 OR KY 物联网 然后再结果中检索 TI 灌溉 滴灌 喷灌 微喷灌 微灌 漫灌 隔沟 灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低压管 灌 水分 OR KY 灌溉 滴灌 喷灌 微喷灌 微 灌 漫灌 隔沟灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低压管灌 水分 OR AB 灌溉 滴灌 喷 灌 微喷灌 微灌 漫灌 隔沟灌 畦灌 控制灌溉 非充分灌溉 波涌灌 低压管灌 水分 SU 灌溉 AND SU 自动化 将 4 种检索方式得到的文献 导入 Endnote X9 中 整理去重 得到数据库中所有 关于物联网在农业灌溉中的应用 以下简称为研究领 域 方面的论文 共计 2 126 篇文献 在 WOS 中选择核心数据集中的 paper 不限研 究时间 检索时间为 2022 年 6 月 10 日 采用专业 检索 检索式为 TS intelligent irrigation OR TS IOT irrigation OR TS internet of things irrigation OR TS smart irrigation 共得到 1 371 篇文献 1 2 研究方法 在 EndNote X9 中将研究领域的文献按年份划分 通过初步对研究趋势进行研判 划分出 2 个研究时期 2010 年以前和 2011 2022 年 对于 CNKI 数据库的文献 2010 年以前 设定关 键词频次 2 共得到 121 个关键词 其中 118 个存 在关联 设定作者频次 1 共得到 476 位作者共现 图 仅 13 位作者存在明显的合作关系 2011 2022 年 设定关键词频次 5 共得到 202 个关键词 均 存在关联 设定作者频次 2 共得到 572 位作者共 现图 仅 38 位作者存在明显的合作关系 对于 WOS 数据库的文献 2010 年以前 设定关 键词频次 2 共得到 54 个关键词 其中 53 个存在 关联 设定作者频次 1 共得到 289 位作者共现图 仅 14 位作者存在明显的合作关系 2011 2022 年 设定关键词频次 6 共得到 252 个关键词 均存在 关联 设定作者频次 2 共得到 558 位作者共现图 仅 137 位作者存在明显的合作关系 采用 VOSviewer 制作关键词 合并含义相近的 词 和作者图谱 采用 EndNote X9 和 Excel 2016 进 行数据整理 分析和作图 陆红飞 等 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 89 2 结果与分析 2 1 物联网在农业灌溉中的应用研究文献统计 中国知网 CNKI 关于物联网在农业灌溉中的 应用方面的论文数量如图 1 所示 从图 1 可以看出 2000 年之前 该领域发文数量较少 部分年份无相 关论文发表 2000 2010 年 该领域每年均有论文 发表 发文数量介于 10 31 之间 无明显趋势 2011 2020 年 该领域论文呈快速增长趋势 年均增 加 27 7 篇 至 2020 年达到发文高峰 300 篇 2021 年发文数量有所减少 图 1 CNKI 数据库年度发文数量 Fig 1 Annual number of papers issued by CNKI database WOS Web of science 关于物联网在农业灌溉 中的应用方面的论文数量如图 2 所示 从图 2 可以看 出 2000 年之前 该领域发文数量较少 2000 2010 年 年均发文量均低于 20 2011 2021 年 该领域 论文呈快速增长趋势 年均增加 24 3 篇论文 2016 年有所回落 2017 年起再次快速增长 至 2021 年达 到发文高峰 280 篇 结合图 1 和图 2 可以看出 该领域国内外的研究具有相同的发展趋势 说明该领 域具有重要的研究价值 图 2 WOS 数据库年度发文数量和引 用 频次 Fig 2 Annual number of papers and their cited frequency issued WOS database 2 2 主要发文作者 机构 地区 期刊 CNKI研究领域主要发文机构 作者 期刊如表 1 所示 由表 1 可知 河北农业大学机电工程学院 北 京农业智能装备技术研究中心 吉林省农业机械研究 院 广东省现代农业装备研究所 贵州大学机械工程 学院 石河子大学信息科学与技术学院等单位是该领 域的主要研究机构 总发文量均超过了 10 篇 周杰 郭文忠 马德新 李莉 李银坤 李家春 王卫星等 是该领域的主要研究人员 节水灌溉 农机化研究 农业工程技术 南方农机 现代农业科技 云 南农业 中国农机化学报 等是该领域的主要发文 期刊 总发文量均超过了 40 篇 WOS 研究领域主要发文机构 作者 期刊如表 2 所示 由表 2 可知 佛罗里达州立大学系统 佛罗里 达大学 中国科学院 中国农业大学 加利福尼亚大 学 国际农业研究磋商组织等是该领域的主要研究机 构 Dukes M D Kamienski Carlos Lloret Jaime Dukes Michael D Davis S L Dadios Elmer P Parra Lorena 等是该领域的主要研究人员 Agricultural Water Management Sensors Computers and Electronics in Agriculture Water Ieee Access Sustainbility Agronomy Basel 等是该领域的主要发文期刊 总 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 论文数量 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 频次 次 发文数量 篇 年份 发文数 引 用频次 灌溉排水学报 90 发文量超过 19 篇 结合表 1 和表 2 可以看出 国内该领域的研究较 为分散 不同于国际上的研究 主要集中在佛罗里达 大学 加利福尼亚大学等机构 国内该领域的主要发 文期刊较为集中 如 节水灌溉 农机化研究 农 业工程技术 南方农机 等均超过 40 篇 总发文量 是国际主要期刊发文量的 2 倍以上 表 1 CNKI 主要发文机构 期刊 Table 1 Main issuing institutions and jours of CNKI 机构 数量 作者 数量 期刊 数量 河北农业大学机电工程学院 16 周杰 10 节水灌溉 92 北京农业智能装备技术研究中心 14 郭文忠 9 农机化研究 78 吉林省农业机械研究院 13 马德新 9 农业工程技术 76 广东省现代农业装备研究所 11 李莉 8 南方农机 64 贵州大学机械工程学院 11 李银坤 8 现代农业科技 48 石河子大学信息科学与技术学院 11 李家春 8 云南农业 47 贵州省水利科学研究院 10 王卫星 8 中国农机化学报 42 新疆水利水电科学研究院 10 尹义蕾 7 农业与技术 34 荆楚理工学院 9 刘宝 7 中国农村水利水电 31 西安工程大学电子信息学院 9 王永涛 7 农业技术与装备 30 表 2 WOS 数据库主要发文机构 作者 期刊 Table2 Main issuing institutions authors and journals of WOS 机构 数量 作者 数量 期刊 数量 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 不同国家发文趋势变化如图 3 所示 从图 3 可以看出 印度 中国 美国 西班牙 意大利是该 领域的主要研究国家 印度的年发文数量在 2014 年 之后呈快速增长趋势 2020 年达到高峰 49 篇 2021 年有所降低 中国的年发文数量从 2003 年开始呈波 动上升趋势 2021 年达到最高峰 38 篇 美国的年 发文数量与中国表现相似 2021 年达到 26 篇 西班 牙在 2014 年有少量发文 2015 年后年发文量呈增加 趋势 2021 年有所降低 其他国家的年发文量基本 从 2016 年开始呈明显增加趋势 图 3 WOS 不同国家发文趋势变化 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 发文数量 篇 年份 国家 IndiaChina USA Spain Italy Australia Pakistan Saudi Arabia Iran Germany 陆红飞 等 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 91 2 3 研究热点和作者合作网络 依据 2 1 中的 CNKI 和 WOS 年度发文量的变化 情况 将该领域的研究分为 2 个阶段 2010 年之前 和 2011 2022 年 2 3 1 CNKI 研究热点 将 CNKI中搜集的物联网在农业灌溉中的应用研 究论文 导入 VOSviewer 进行分析 研究热点网络如 图 4 所示 从图 4 a 可以看出 2010 年之前 该 领域的研究主要集中在灌溉自动化方面 研究内容包 括灌溉控制系统 传感器 电磁阀 计算机 单片机 无线网络 远程控制等 灌溉技术 滴灌 微喷灌 波涌灌 喷灌 水肥效率 水资源 灌水均匀度 肥料利用率 还包括灌溉工程设计 管理等方面的 内容 研究对象主要为大田农作物 包括棉花 玉米 还涉及花卉等经济作物 此外 智能灌溉已经成为重 要研究方向 主要研究大田农作物 依托无线传感器 网络采用单片机进行远程水肥控制 a 2010 年之前 b 2011 2022 年 图 4 基于 CNKI 的研究热点 Fig 4 Research hotspots based on CNKI 从图 4 b 可以看出 2011 年以来 该领域的 研究主要包括以下几个方面 智能灌溉 主要采用 STM32 cc2530 等芯片 借助 Zigbee GPRS GSM 等网络对土壤水肥进行智能控制 智能温室 荔枝园 等是主要应用场景 主要目的是实现精准灌溉 同时 引入专家系统 对灌水方案进行指导 并采用 LawVIEW 对灌溉系统进行开发测量或控制系统 水肥一体化 主要研究经济作物 水果 蔬菜 等的 智能水肥控制技术 以实现高品质 高产量并取得较 高经济效益 水溶肥和无土栽培技术是关键内容 节水灌溉 主要研究农业水利工程的灌溉自动化 通 过引入移动互联网的理念 采用云计算的方式实现系 统的高效运转 发展现状和对策 主要探讨该领域 发展中的经验和教训 指出主要问题 并对未来的技 术发展趋势进行展望 设施农业 果蔬 茶园等是主 要的研究对象 农机的应用 主要研究农机的应用 实现节水农业 促进现代农业的发展 主要技术为电 气自动化技术 智慧灌溉 主要研究内容与智能灌 溉相似 但智慧灌溉更关注低功耗的控制系统以实现 自动灌溉 通过建立数据库 依托云平台进行大数据 分析 能够做到自主决策 以实现灌水方案的实时优 化和调整 其他方面 该领域还关注节水减肥和绿 色发展 无人机和施肥机的应用等 这些将是未来的 主要研究方向 近期的主要研究热点为智能农机 树 莓派和 Arduino 微控制器 云平台的搭建和应用 农 作物的品质等 2 3 2 WOS 研究热点 将 WOS 中搜集的物联网在农业灌溉中的应用研 究论文 导入 VOSviewer 进行分析 研究热点网络如 图 5 所示 从图 5 a 可以看出 2010 年之前 国 际上的研究主要关注农业生产 采用计算机实现智能 控制 棉花是主要研究对象 水管理 采用智能传 灌溉排水学报 92 感器对土壤水盐进行调控 以达到精准灌溉的目的 水资源调控 依托智慧系统对水资源的分配进行优化 实现灌溉系统自动控制 草坪是主要研究对象 环 境保护 地下水中氮的监测 气体排放等 精准农 业 灌溉制度等 从图 5 b 可以看出 2011 年以来 国际上的 研究主要包括 5 个方面 农业生产及其环境效应 主要研究气候变化 干旱 降雨 对土壤水肥和作物 的影响 主要关注水肥利用效率 西红柿 棉花 玉 米是主要研究对象 水资源的调控 主要研究水资 源的调控模型和算法以及决策支持系统 基于机器学 习 人工智能 的水管理 以实现精准灌溉 以物 联网和计算机为核心的灌溉技术的应用 研究内容包 括无线网络 传感器 灌溉技术 计算机技术 深度 学习技术 无人机 大数据 云计算等 融合了物理 化学 生物 3 个方面的技术和内容 搭建智能灌溉系 统 服务于精准农业和智能农业 智能灌溉 智慧 灌溉 依托树莓派 Arduino 等微控制器使用 GSM 等无线网络 连接多种传感器 温度 湿度 引入 太阳能 实现整个系统的节水 节肥 节能 其他 方面 水分胁迫对作物的影响 再生水的利用 未来 的发展趋势等也受到广泛讨论 近期的热点包括数据 安全 数字农业 作物产量品质 大数据 智慧传感 器 人工智能 机器学习等方面 a 2010 年之前 b 2011 2022 年 图 5 基于 WOS 的研究热点 Fig 5 Research hotspots based on WOS 2 3 3 研究热点演进 依据搜集到的所有文献 整理了出现频次排序前 20 的热点词 统计其在 1988 年以来年频次的变化 如图 6 所示 由图 6 a 可知 水肥一体化 物联网 自动化 智能灌溉是这一领域国内研究的热点词 其 中水肥一体化和物联网均从 2011 年开始研究热度持 续增高 2019 年后物联网的热度有所降低 自动化 方面从 2000 年开始有一定的热度 2008 年达到 1 次 陆红飞 等 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 93 小高峰 随后减弱 2011 年开始热度持续增加 2021 年再次减弱 智能灌溉从 2005 年首次出现 之后研 究热度成起伏变化 2012 年开始热度持续增加 2021 年有所降低 节水灌溉方面 节水 节水灌溉 灌溉 的研究热度基本从 2011 年开始持续升温 未来也将 是研究热点之一 应用 农业 一直是该领域的重 要标签 这一领域主要解决农业生产中的灌溉问题 因此新技术 新方法的应用是永恒的主题 2013 年 开始智慧农业的概念逐渐兴起 进一步推动了该领域 的快速发展 Zigbee 传感器 PLC 智能化 STM32 等均与物联网息息相关 这些研究热点共同组成了物 联网的重要基础 该领域对单片机的关注早于物联网 相关热点 但其研究热度一直不高 因为该领域主要 以应用为主 几乎不涉及芯片的研发 设施农业一直 是该领域的主要应用方向 这是因为设施农业易于实 现灌溉自动化 智能化 并且生产效率高 滴灌是该 领域最重要的灌溉技术之一 从 2000 开始就有一定 的研究 但该方面的研究热度并不稳定 一方面是因 为水肥一体化主要依靠的灌水技术就是滴灌 其 研究 包含在了水肥一体化中 另一方面是因为本研究未将 膜下滴灌 地下滴灌 等滴灌应用形式与 滴灌 合并 其热度完整性有所欠缺 a CNKI 文献 b WOS 文献 图 6 物联网在农业灌溉中的应用领域热点词演进热图 Fig 6 Evolution heat map of hot words in the application field of Internet of things in agricultural irrigation 由图 6 b 可知 灌溉 水资源 传感器 物 联网 管理 工程 计算机等一直是该领域国际上的 研究热点 2017 以来尤为明显 灌溉作为灌溉自动 化 智能灌溉 智慧灌溉最为核心的内容 自 2008 年开始其研究热度持续升温 2017 2021 年是研究 较为集中的时期 水 水资源 作为农业的重要生产 资料 也是灌溉的核心 其热度持续走高 为了提高 农业产出和可持续性 提高水资源的利用效率是关键 物联网的概念从 2011 年开始与灌溉产生关联 2015 年开始研究热度持续高涨 这与灌溉技术的发展走势 灌溉排水学报 94 密切相关 当前不同的灌溉技术均发展的较为成熟 如何经济高效地将灌溉技术应用到农业生产中越来 越重要 并且如何有效地进行节水灌溉的管理成为农 业生产者 亟需 解决的难题 土壤水肥的精准调控是高 效灌溉技术的重要实施基础 因此实时掌握土壤墒情 和肥情成为关键 在物联网之前 传感器 灌溉系统 无线传感器网络 仪器仪表等的研究受到广泛关注 四者可以实现土壤水肥状况的监测 这为精准农业的 发展提供了基础 同时四者也是物联网的重要组成部 分 随着物联网的广泛应用 智能灌溉 智能农业逐 渐成为研究热点 是近年来行业的发展方向 信息技 术是数字农业的重要组成部分 计算机科学 模型自 1995 年开始就是该领域的重要研究热点 尤其随着 大数据 云计算的逐步兴起 计算机技术和模型的重 要性更加凸显 工程和管理 2 个方面是物联网和灌溉 的重要软硬件基础 2017 年以来研究热度越来越高 农业生产中作物产量是最为关键的要素之一 而提高 产量始终是该领域的主要研究目的之一 化学方面的 研究内容也逐渐引起重视 尤其是在液体肥料 土壤 改良 病虫害防治等方面的应用较为突出 不同于国 内研究 国际上关于水肥一体化的研究在该领域的表 现不突出 一方面是因为国际上的研究多将 water 和 fertilizer fertilization 作为 2 个关键词 而国内则以 水肥一体化 单一词组出现 另一方面是因为 WOS 和 CNKI 在检索方式上存在差别 WOS 多以主题词 进行检索 而 CNKI 则可以细化到关键词 2 3 4 作者合作网络 采用 VOSviewer 制作作者合作网络 CNKI 和 WOS 合作网络图分别如图 7 和图 8 所示 a 2010 年以前 b 2011 2022 年 图 7 CNKI 作者合作网络 Fig 7 Cooperation network of authors in based on CNKI 从图 7 a 可以看出 2010 年以前 国内该领 域以郑文刚为核心 形成较为明显的 3 个研究团队 从图 7 b 可以看出 2011 年之后 形成了以杜森 吴勇 李莉 王海华 蒋辉霞 陈爽 王涛 陈永快为核 心的 4 个主要研究团队 从图 8 a 可以看出 国际上 2010 年之前 形成了以 Sigrimis 为核心的 4 个研究团队 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 为 核心的多个研究团队 a 2010 年以前 b 2011 2022 年 图 8 WOS 作者合作网络 Fig 8 Cooperation network of authors in based on WOS 陆红飞 等 物联网在农业灌溉中的应用 从灌溉自动化到智慧灌溉 95 3 讨 论 3 1 节水 增产 增收是农业最迫切的需求 2022 年我国中央一号文件提出 稳定全年粮食播 种面积和产量 合理保障农民种粮收益 进一步明 确了粮食稳产 增产和农民增收是农业发展的重中之 重 节水 产量 效益等是研究的高频关键词 图 4 和图 5 水资源是农业生产的重要生产资料 如何让 有限的水灌溉更多的农田是提高产量的关键之一 灌 溉调度不当和水资源利用效率低下是制约农业生产的 2 个普遍存在的因素 8 现代节水农业技术是传统的节 水农业技术与生物技术 计算机模拟 电子信息 高 分子材料等高新技术相结合的产物 具有多学科相互 交叉 各种单项技术相互渗透的明显特征 9 并且用 于农业精确灌溉的淡水智能管理对于提高作物产量和 降低成本至关重要 同时有助于环境的可持续性 10 3 2 物联网可以促进提升农业灌溉系统的效率 考虑到全球范围内的水危机 用水需求不断增加 实施精准配水成为重要途径之一 11 对于农业来说 在年可用水量相对稳定的情况下 如何用有限的水资 源灌溉更多的农田 产出更多的农产品一直困扰着政 府管理机构和广大农民 传统的灌溉方式难以满足 上述要求 而新兴的物联网技术有望改变灌溉方式 的现状 应用无线传感网络 RFID 等相关技术 开发基 于物联网关键技术的农业信息化系统 实现了农业的 智能化和自动化运作 12 通过物联网监控农田环境 可以优化灌溉策略 13 即对土壤 大气 作物传感器 数据的综合研判 给出最佳灌溉预报 土壤水分降低 时土壤温度升高 作物收到水分胁迫时冠层温度升高 将热成像技术与其他图像处理和数据分析技术相结 合 可以减少作物水分压力并提供灌溉调度 有助于 提高灌水均匀度 这是智能灌溉中的主要策略之一 与国外同类产品相比 自主研发的棉花智慧微灌系统 成本降低了 44 8 且 与传统灌溉方式相比 作物水 分利用效率提高了 22 6 7 与人工常规管理相比 采用智能灌溉施肥机番茄产量增加了 18 5 用水节 约了 43 51 节水增产效应非常突出 14 3 3 智慧灌溉是灌溉自动化的升级版 传统节水灌溉技术与现代高新技术的有效结合 是迅速提升我国节水灌溉水平的重要手段 16 20 世 纪末和 21 世纪初国内一直研究开发自动化 现代化 的节水灌溉系统 将计算机 3S 技术 太阳能等现 代化高科技应用于灌溉领域 16 早期的灌溉自动化主 要针对灌溉设备的控制 17 主要目的是代替人工 提 高效率 后期逐步融入水肥阈值进行精准调控 18 将 土壤湿度和盐度的传感器集成到计算机控制灌溉的 无线网络中 通过设定土壤含水率阈值进行自动化灌 溉 创新灌溉策略 如调亏或分质供水灌溉 19 灌溉 自动化的研究早于物联网与灌溉的结合 图 6 a 物联网可以实现灌溉自动化 但不局限于自动灌溉 其融入了人工智能算法 赋予了灌溉系统 自主意识 能够根据环境 作物的变化智能调整 实施灌溉策略 目前 智能灌溉是物联网技术在农业灌溉中的重 要应用之一 是基于物联网技术和无线传感器技术的 现代化灌溉方式 通过传感器采集土壤温湿度 酸碱 度 土壤含水率以及电导率和养分等信息 并结合环 境信息和作物生长状态 20 将采集到的数据输送到数 据中心进行处理和分析 从而制定出最适合农作物生 长的智能灌溉闭环方案 国外的智能灌溉起步较早 主要发展的途径是由自动化灌溉方式向智能 智慧 灌溉迈进 基本经历了人工灌溉 机械控制灌溉 电子控 制和机械控制相结合的混合控制的发展过程 到如今 的计算机控制和模糊控制 使得灌溉的方式越来越智 能化 控制灌溉的精度越来越高 操作方式更加简单 表 3 灌溉自动化与智慧灌溉技术对比 Table 3 Comparison of irrigation automation and intelligent irrigation technology 技术形式 主要技术特征 节水效果 灌溉自动化 早期 1 阀门 闸门 水泵等设备的自动控制 2 电子 机械控制为主 与传统灌溉相当 灌溉自动化 后期 1 依据土壤墒情进行灌水 2 可远程控制 较传统灌溉大幅提升 智慧灌溉 1 采用物联网技术实时采集土壤 作物及环境信息 2 多终端远程控制 3 灌溉智慧决策和预警 4 融合专家系统 及时纠正灌溉策略 较传统灌溉大幅提升 较灌溉自动化 后期 小幅提升 3 4 人工智能和专家系统是灌溉智慧化发展的重要 工具 节水灌溉是农业物联网的典型应用之一 人工智 能的发展推动农业实现智能灌溉 21 基于农业物联网 大数据的人工智能技术 22 对灌溉进行智慧决策 包 括采用人工智能算法对灌水质量和效率进行评价 有 助于进一步降低人工成本 物资的消耗 土壤湿度传 感器与精密灌溉技术的集成形成闭环灌溉系统 进而 完成对灌溉时间和灌水量的精准控制 23 例如 Navarro hellin 等 24 提出了偏最小二乘回归 PLSR 灌溉排水学报 96 和自适应神经模糊系统 ANFIS 2 种机器学习技术 作为空间智能决策支持系统 SIDSS 的推理引擎 并根据部署在田间的几个自主节点收集的土壤测量 和气候变量 估计 1 个种植园每周的灌溉需求 Goap 等 25 提出了 1 种基于机器学习方法和开源技术的智 能灌溉系统 利用互联网上的天气预报数据和土壤湿 度 土壤温度 环境条件等地面参数的感知来预测农 田灌溉需求 在当前技术发展水平下 完全依靠机器完成灌溉 的全部过程还存在一定的风险 需要引入专家系统定 时对灌溉系统进行评价和修正 Srbinovska 等 26 提出 了针对蔬菜温室的无线传感器网络架构 结合专家系 统指导 采取远程控制滴灌等适当的措施 实现了科 学栽培和降低管理成本 为实现荔枝园环境的实时远 程监控和精准管理 设计基于农业物联网的荔枝园信 息获取与智能灌溉专家决策系统 专家系统根据采集 到的环境数据 结合专家知识 建立