我國農業用水量約占全國用水總量的 70%，但農業供水效率低下，農業水資源浪費嚴重，水資源平均利用率僅為 40%，低于發達國家 80 ～90%的水平。在水資源嚴重匱乏的形勢下，加強北方缺水地區的水資源管理，提高農業水資源的利用率是目前最緊迫的問題之一。
國際上對灌溉管理系統方面的研究開展地較早。上世紀 80 年代 Palmer研制的灌區管理系統可預估和展示灌區旱情信息，提供水量優化調配決策參考。隨著網絡技術的飛速發展，近年來的灌溉管理軟件已經與網絡緊密結合。2007 年 Car N． J．等開發了利用無線短信傳輸監測數據，實時提供灌溉決策的在線管理軟件 － Irrigateway; 2009 年 Oswald 和 Hal D． Werner研發的在線灌溉管理軟件，能夠針對不同的土壤類型，結合程序的自糾正與修正，做出實時的灌溉預報。Cardenas 的研究表明，基于土壤水分模擬的自動控制灌溉系統在節水方面優于基于設定灌溉時間的管理系統; N． A． Dobbs針對基于騰發量 ET和設定灌溉時間的兩類自動灌溉系統在提高水分利用效率方面的不足，基于對土壤水分的模擬，研發了在線智能灌溉系統 interactive － irrigation － tool，該系統在節水效率上明顯優于其他的自動灌溉系統。
國內對灌溉管理系統的研究開展較晚，也取得了不少的研究成果。1998 年顧世祥等研制出了霍泉灌區灌溉用水決策支持系統; 2004 年何新林等開發了內陸干旱灌區灌溉實時優化調度決策支持系統;2007 年張巍巍等結合北方灌區管理的具體情況，研制了灌區實時灌溉決策支持系統; 2010 年丁富平等以 VB 為開發平臺，基于水量平衡原理和生物學理論，建立了水田灌溉自動化管理系統。但是，目前國內已有的灌溉管理系統大部分是采用 C/S\\( Client /Server\\) 結構，要求要有專門的客戶端程序，存在難以適應大范圍跨平臺的信息訪問和共享的需要等問題，更是無法與網絡技術相結合，實現實時灌溉管理的功能。
由于灌溉來水的不確定性，以及灌溉問題的復雜性，高效率的灌溉管理要求相關的決策應具有良好的時效性。針對目前灌溉管理中存在的問題，文中建立了實時非充分灌溉模型，基于 B/S\\( Browse /Server\\)模式開發了冬小麥實時在線灌溉管理系統，采用監測數據對灌溉制度模型進行自修正與完善。系統具有分布性和共享性強的優點，能夠為農業生產提供切實的實時決策參考。
1 材料與研究方法
1． 1 研究區概況
實驗地點位于華北水利水電大學龍子湖校區農業高效節水灌溉實驗場，實驗田土壤質地為砂壤土，田間持水率為 0． 42。小麥生育期為當年 10 月 11 日至次年 5 月 29 日。
1． 2 數據來源
利用土壤水環境測定及采集系統 EnviroScan，對實驗田的冬小麥進行土壤含水量的分層實時監測，在0 － 2m 土層內，以 10cm 間距分層布設傳感器，以 1 小時為時間間隔測定冬小麥生長過程中不同深度土層的土壤水分狀況。田間設置小型自動氣象站\\( AWS\\) 監測每日的天氣信息，包括風速、風向、太陽輻射、土壤濕度、土壤溫度、雨量、空氣濕度、空氣溫度、大氣壓等數據。
1． 3 研究方法
1． 3． 1 作物實時在線非充分灌溉制度模型及其參數自修正針對已有的作物灌溉預報模型中未充分考慮實時降雨，特別是在應用實施時缺乏可操作性問題，基于實時的氣象和土壤水環境監測數據，利用田間水量平衡原理和作物根系生長仿真技術，文中提出了非充分灌溉條件下的作物實時灌溉制度模型，并提出了實時模型中參數的確定與自修正方法，實現了對作物灌溉的實時調控與灌溉指導。
\\( 1\\) 作物非充分灌溉實時在線灌溉制度模型。1\\) 作物實時需水量預測。以天作為時段時，作物實時需水量預測模型為:【1】
式中: ETi為第 i 日作物需水量\\( mm\\) ; ET0i為第 i 日參考作物需水量\\( mm\\) ，采用修正的彭曼公式由自動氣象站\\( AWS\\) 實時資料進行計算; Kc 為作物系數; Kw 為土壤水分修正系數，充分灌溉時，Kw =1，非充分灌溉時:【2-3】
式中: θi為第 i 日土壤含水率; θc1、θmin分別為非充分灌溉適宜土壤水分上限指標和下限指標，以占田間持水率 θmax的百分數表示，研究中分別按不同的實驗設計確定; α 為經驗系數。
2\\) 土壤墑情預測方法。由水量平衡原理，得到土壤墑情預測公式:【4】
式中: θi、θi － 1分別為第 i 和\\( i －1\\) 日土壤含水率，以占土壤體積的百分比計; P0，i － 1為第\\( i －1\\) 日的有效降雨量\\( mm\\) ; Mi － 1為第\\( i －1\\) 日的灌水量\\( mm\\) ; Hi、Hi － 1分別為第 i 和\\( i －1\\) 日作物的計劃濕潤層深度\\( m\\) ，n 為土壤孔隙率\\( %\\) ; WTi為從第\\( i －1\\) 日到第 i 日因計劃濕潤層增加而增加的水量。
3\\) 灌溉預報。進行灌溉預報時，充分考慮面臨時段的可能降雨量。若據天氣預報，第 i 日有降雨發生，則不灌水或推遲灌水。當預測的土壤計劃濕潤層含水率 θi小于下限指標 θmin時，則第 i 日即為預測的灌水日期。灌水量計算公式為: 【5】
式中: Ki為第 i 日的地下水補給量，mm。
\\( 2\\) 模型參數的確定及自修正作物系數是用于計算作物需水量的極其重要參數，作物實時需水量預測又是實時灌溉預報的核心，因此，作物系數對于作物精準灌溉、節約水資源意義重大。在已有的灌溉規劃中，作物系數常采用生育階段經驗均值，對短期的作物系數值研究的相對較少。2002 年，孫景生等采用取土烘干稱重法測定土壤水分，并利用水量平衡推求得春小麥相鄰兩次取土時間間隔內的平均作物系數; 2005 年宿梅雙等利用自制的稱重式蒸滲儀測定實際作物需水量，采用 FAO 推薦的 Penman － Monteith 公式計算參考作物需水量，計算了噴灌條件下冬小麥和糯玉米自快速發育至成熟期的分段單值作物系數和雙作物系數; 2010 年，趙娜娜等用 Trime 系統對夏玉米在無水分脅迫條件下的土壤含水量進行了實測，通過土壤水量平衡模型ISAＲEG 推求作物的實際騰發量，由 Penman － Monteith 公式計算作物參考騰發量，最終獲得了該地區夏玉米不同生育階段的單值作物系數。
由于實時灌溉模型要求具有較短時段的作物系數值，為尋求短期的作物系數，文中基于水量平衡理論，提出了采用田間監測數據對階段均值進行實時短期修正的確定方法。
以天作為計算時段時，具體步驟為:
1\\) 第 1 年時，采用經驗值作為作物系數的初始值。
2\\) 在作物生育期第 i 天時，利用監測數據計算出第\\( i － 1\\) 天作物的實際需水量 ET'
i － 1為:【6-7】
5\\) 用修正后的 Kci\\( i =1，2，…n\\) 作為第二年時第 i 天作物系數 Kc 的初始值，重復步驟\\( 2\\) － \\( 5\\) ，對Kci值進行逐年的修正，直至 Kci值趨于穩定。1． 3． 2 灌溉管理系統的研發。。
\\( 1\\) 系統總體組成結構。在線灌溉管理系統主要由中心站和田間實驗站兩部分組成，結構\\( 圖 1\\) 。中心站由中心管理計算機、服務器、管理軟件等組成; 田間實驗站主要由自動氣象站、田間數據監測及采集系統 － EnviroScan 等組成。
\\( 2\\) 系統結構設計。管理系統采用 B/S 模式，結構示意\\( 圖 2\\) 。在設計上采用從中間向兩端的設計模式，做到高內聚、低耦合，業務邏輯清晰，系統擴展性強，易于維護。系統以 Java 作為開發語言，采用 Struts、Spring和 Hibernate 框架的三層架構。服務器端運行環境為 Win2000server/Win2003server、MySql 數據庫、ja-va 虛擬機、tomcat 容器，客戶端運行環境為 Winxp/Win7 操作系統、IE7以上、Microsoft Office 辦公自動化軟件。服務器和客戶端硬件配置均要求奔騰 4 以上微機，內存 512MB 以上。系統軟件設計結構\\( 圖 3\\) ?！緢D1-3】
圖 3 中，中心站管理的主要功能為: 通過手動、軟件自動錄入或通過GPＲS 方式下載田間實驗站的監測數據，實現系統功能。如用戶可通過Internet 遠程訪問服務器，對灌溉參數進行查詢，并可針對具體情況錄入相關數據，選擇相關參數，形成相應的報表、曲線，為灌溉決策提供依據并做出灌溉預報。田間實驗站主要包括自動氣象站、田間數據監測與采集系統等，采集的數據可以手動或自動的方式傳輸至系統軟件，為實時灌溉預報提供所需的數據支撐。
\\( 3\\) 主要模塊功能。結合系統邏輯結構，對系統進行功能分塊，共分為 10 個主要模塊。各模塊功能為:1\\) 用戶管理: 為保證系統安全穩定，采用雙權限系統管理模式，高級權限用戶可以對系統各種信息和數據進行管理，普通權限用戶僅可對系統顯示數據進行瀏覽，無法對系統數據進行操作。
2\\) 數據上傳: 實現導入或導出數據庫中的數據功能，對系統中的參數如降水、土壤含水率進行初始化，實現對系統的維護功能。
3\\) 田間管理: 可實現對田塊信息、土壤信息、田間缺水率等信息的查詢、添加、修改和刪除功能。
4\\) 農作物信息: 模塊可以實現對所監控的農作物相關信息進行查詢、添加、修改和刪除，并通過 Java語言中先進的 Ajax 技術對雨量信息、土壤墑情信息等進行同步更新和異步調取，對作物的實時信息進行在線說明。
5\\) 作物模擬: 是系統的核心部分，實現從數據庫中取出數據，并利用土壤墑情預測模型逐日遞推次日土壤含水量值，做出灌溉預報，同時對作物系數 Kc 進行實時修正。
6\\) 實時監控: 對監控對象進行遠程監控，利用有效數據對監控對象進行分析和管理，對監控對象進行實時動態仿真，仿真結果以曲線圖或者圖表的形式進行直觀展示。
7\\) 灌溉預報: 可依據短期天氣預報，對未來 1、3、5、7 天做出灌溉預報，進行灌溉指導。
8\\) 圖表顯示: 可實現對降雨、蒸發、計劃濕潤層、土壤含水率、土壤平均含水率及灌溉數據的查詢、添加、修改和刪除功能，并可以圖表的形式進行直觀的展示。
9\\) 信息查詢: 可實現多種方式查詢信息的功能，如按土壤名稱、信息時間、數據閾值進行查詢，也可按上述三種方式的任意組合進行查詢。
10\\) 信息統計: 可進行灌水量信息統計。當選定田塊和查詢時間范圍時，即可直觀的顯示查詢條件下的灌水量信息。
2 結果與分析
通過冬小麥實驗對文中所建模型與系統進行校驗、調試和應用。
2． 1 模型檢驗
采用文中所建非充分灌溉模型與 Kc 修正模型，對每日土壤含水率進行模擬和預測，并將預測值與實測數據相對比，2011 －2012 年冬小麥越冬 － 返青期的對比值\\( 表 1\\) ?！颈?】
2． 2 結果分析
從表 1 結果可見，每日預測土壤含水率和實測土壤含水率值之間的相對誤差均值為 3． 3%，最大誤差為 8． 432%，最小誤差為 0． 059%，可知模擬土壤含水率的預測值與觀測值較為吻合，可見所建的實時灌溉制度模型、實時作物系數修正模型與方法是可行的。
3 討論
北方農業水資源緊缺的加劇引起了相關研究領域的高度關注，近年來不少研究者采用不同的處理方法、優化手段等對農業水資源的高效、合理配置及利用展開了深入的研究。由于農業用水受到降水、氣候、土壤等多因素的影響，使得水資源的配置決策存在不確定性和復雜性，因此農業水配置決策要充分考慮來水的不確定性、氣候的變化、土壤含水量的變化等多個因素，模型和方法應具有普適性，決策結果要具有時效性和可操作性，能夠真正指導生產。
文中研究以天作為時段，對來水不足條件下的作物實時灌溉制度展開研究，充分考慮了降水、土壤含水率的變化、作物生理變化等的影響，并展開實驗研究，驗證模型和方法的可行性，對模擬結果進行了分析。在線實時灌溉管理系統充分考慮了實時的降水、土壤水、作物需水等影響灌溉精準度的因素，充分利用了水資源，提高了水利用的效率，但是對于網絡型的實時灌溉管理系統的推廣與應用還有待進一步的工作，對參數的穩定性尚需多年的實驗驗證。
4 結語
文中建立了作物實時在線灌溉制度模型，對其參數的短期取值進行了研究，針對已有灌溉管理系統共享性、實時性差的不足，基于 B/S 結構模式，以 java 為開發語言，采用 SSH 三個框架整合開發，結合實時灌溉制度模型，研發了冬小麥實時在線灌溉管理系統，并基于實時的氣象與土壤墑情監測數據對灌溉制度模型進行自修正。最后對實時在線灌溉制度模型進行了檢驗，結果表明其精度能夠滿足實際需要，系統可以實時準確地獲得土壤水分等田間水環境信息，提供實時灌溉預報決策參考，是一款集農田環境信息采集、實時灌溉預報于一體的自動灌溉管理系統，能夠為灌溉現代化提供良好的技術支撐與決策參考。
