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水利智能信息化技术在农业灌区节水灌溉工程中的应用

2026-03-29 18:05:52

本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2025年第7期，目次32

摘要：该文探讨了基于物联网的农业灌区节水灌溉工程优化路径。通过LoRa组网技术和AI动态灌溉决策模型，实现了灌溉用水量减少15%、作物产量提升20%的显著成效。同时，分析了技术应用面临的问题，如数据安全、系统故障等，并提出了加大政策扶持、完善技术培训等优化策略，为农业灌区的智能化节水灌溉提供了实践参考。

关键词：精准灌溉；物联网架构；水分利用效率；灌溉决策模型；智慧水利

随着全球人口增长和气候变化，水资源日益稀缺，农业用水短缺问题愈加严重。农业是水资源消耗的主要领域，传统灌溉方式浪费大量水资源，难以应对气候变化带来的挑战。因此，提高农业灌溉效率成为全球关注的重要问题。智能水利技术作为现代科技与农业的结合，为节水灌溉提供了新机遇。通过精确感知、智能决策和自动化控制，该技术能够精细管理水资源，减少浪费并提高农业生产效率。然而，智能水利技术在实际应用中仍面临基础设施不足、技术人才缺乏等问题。亟需深入探讨这些挑战并寻找解决方案，以最大化发挥其在农业节水灌溉中的优势。

水利智能信息技术在农业灌区节水灌溉工程中的应用现状

1.1 智能灌溉系统的应用

农业灌溉区域的智能灌溉系统使用越来越普遍，借助各种传感器和自动化控制设备，达到了灌溉的精确性和智能性。比如，在常路镇灌溉区域，设置了超过500个土壤湿度传感器，它们分布在各个地方，能够实时监测土壤的水分含量，其测量精度可以达到±3%（相对水分含量）。此外，还设置了100个气象观测点，能够准确地收集到诸如气温、湿度、风力、降水量等各类气候信息，这些都将作为进行农业灌溉决定的参考[1]。智能化灌溉系统通过预定义灌溉模式和计算方式，自动化管理300个电动阀门和20个泵站，与传统浇灌模式相比，节水约30%，浇灌一致性改善25%以上，农作物产出显著增加，平均增长率达到10%～15%。数据的详细情况见表1。

1.2 信息化管理平台的建设

信息化管理平台通过汇集灌溉区域的地形、水利工程、灌溉用水和农业生产等数据，实现高效管理。平台采用数字化数据库系统保存和操作数据，并利用GIS技术进行图像化呈现和空间解读。以10万亩农田为例（1亩=1/15 hm2），数字化管理系统涵盖了50 km农田通路、200口钻孔、3座蓄水池等农业工程的具体位置和运作情况。数据的详细情况见表2。

管理层只需在电脑或手机上登陆平台，就能够实时获取灌溉区域的水资源分布、灌溉进度以及设备运行状态等相关数据，同时也能够进行远程操控和管理决策。利用信息化管理系统，灌溉区域的运营效益增长超过40%，而且管理团队的规模缩小大概30%。此外，由于能够迅速识别并处理灌溉难题，从而降低了由于灌溉方式错误导致的农业生产下降的风险，每年的经济损失大概为36万元[2]。

水利智能信息技术在应用中存在的问题

智能灌溉系统收集的土壤湿度、气象数据和作物信息可能包含敏感农业数据。如果系统遭遇黑客攻击，数据可能被窃取，导致农户的种植计划和作物生长状况泄露，从而增加市场风险或被竞争对手利用。

传感器故障，土壤湿度传感器、气象传感器等设备可能由于老化、损坏、环境干扰等原因出现故障，导致采集到的数据不准确或无法采集数据。这会使灌溉系统无法根据实际情况进行精确的灌溉控制，可能造成灌溉不足或过度灌溉。目前，智能灌溉系统通常依赖高精度土壤湿度传感器（精度±3%）和多参数气象传感器（监测气温、湿度、风速、降雨量等）进行环境数据采集，采样周期一般为每5 min一次。系统通过模糊控制与PID调节算法相结合，实现精准灌溉控制。一旦传感器数据异常或算法模型失效，将直接导致灌溉精度下降，甚至出现系统级故障。

系统崩溃，信息化管理平台的软件可能存在漏洞、缺陷或与硬件不兼容等问题，导致系统崩溃。这将使管理人员无法通过平台对灌溉系统进行监控和管理，所有基于软件的分析、决策功能也将无法使用。软件更新问题：在进行软件更新时，如果出现更新失败、新版本与现有系统不兼容等问题，可能会导致系统功能异常，甚至影响灌溉系统的正常运行[3]。

智能灌溉系统依赖网络进行数据传输和远程控制，若网络中断（如服务故障、线路损坏或自然灾害），系统将无法上传实时数据或远程控制灌溉设备。此时，系统只能依赖本地预设规则运行，无法实现智能化的远程监控和优化，影响灌溉效率和管理。

水利智能信息技术在工程中的应用优化对策

3.1 加大政策扶持与资金投入

政府应加强对农业灌溉区域应用水利智能信息技术的政策支持和财政补助力度。首先，制定有利于智能灌溉发展的政策，例如提供财务援助和税务优惠，激发灌区使用智能技术的积极性。针对购买智能灌溉设施或构建信息化管理系统的地区，政府应提供相应补助[4]。

3.2 完善技术培训与推广体系

设备升级，定期评估设备性能，对性能落后或频繁故障的设备制定升级计划，替换关键零部件或更换新设备，如将老旧电脑主机升级为高配置型号，提高数据处理速度。设备维护保养：建立完善的设备维护制度，按照使用说明定期进行设备清洁、润滑、检查等保养工作，确保设备正常运行，延长使用寿命。

备用电源配备，对于重要设备和关键业务，配备不间断电源（UPS），在市电中断时能够保证设备继续运行一段时间，避免数据丢失和设备损坏。根据设备功率和预计断电时间，合理选择 UPS 的容量和类型[5]。

网络设备升级，评估现有网络设备性能，如路由器、交换机等，对于性能不足的设备进行升级，提高网络传输速度和稳定性。例如将百兆路由器升级为千兆路由器。

3.3 平台智能决策功能的完善

智能决策系统，基于气象预测的灌溉动态调整，在信息化管理平台中加入基于气象预测的智能决策功能，通过气象数据（如降水预测）动态调整灌溉量。平台可根据未来天气变化自动调整灌溉计划，减少不必要的水资源浪费，提高系统的整体效能[6]。

结语

水利智能信息技术在农业灌溉中具有广阔前景，可通过精准灌溉和智能管理缓解水资源不足、提升生产效率，推动可持续发展。然而，技术推广面临成熟度、社会、经济及政策障碍。政府、企业、科研机构需协作克服困难。本地化创新如抗冻传感器可应对寒冷地区低温环境。未来展望分为三阶段：短期（2025—2026年）研发与试验；中期（2027—2028年）推广与基础设施完善；长期（2029—2030年）实现全面智能化管理。