全国范围内实时监测水稻-土壤墒情监测

全国范围内实时监测水稻-土壤墒情监测

引用

网易

1.

https://www.163.com/dy/article/JNQS8KQ90553TT8I.html

全国范围内的水稻土壤墒情实时监测系统已形成以智能化设备为基础、多层级网络为支撑、大数据平台为中枢的综合性监测体系。通过高精度传感器与物联网技术、智能分析与预警功能、移动端远程管理等技术手段，结合国家、省、县三级监测网络布局，实现了对水稻土壤墒情的精准监测与管理。

技术应用

1. 高精度传感器与物联网技术
   当前监测系统通过埋设多层级传感器（如0-100cm不同深度），实时采集土壤含水量、温度、盐分等参数，测量精度可达±2%。传感器数据通过无线传输（如4G/5G、LoRa）上传至云平台，实现全天候在线监测。例如，水稻田的土壤墒情传感器可每60分钟自动采集一次数据，并通过物联网技术整合气象、水位等信息。

2. 智能分析与预警功能
   云平台利用机器学习、深度学习技术分析历史与实时数据，预测旱涝趋势并提前预警。例如，2022年南方梅雨季节通过预警系统成功避免水稻洪涝灾害。部分系统还能根据预设阈值自动触发灌溉或排水指令，实现水肥一体化管理。

3. 移动端远程管理
   农户可通过手机APP查看实时墒情数据（如湿度、温度）、接收预警信息，并远程控制灌溉设备。例如，吴江区监测站通过二维码扫码提供墒情信息，山东某基地通过APP使蔬菜产量提升15%。

网络布局

1. 多层级监测体系
   按照农业部2012年工作方案，已建成国家、省、县三级墒情监测网络，覆盖不同气候区域和作物类型。例如，吉林省长春市在九台区、双阳区布设20处水稻“四情”监测站（含土壤墒情监测），覆盖6450亩稻田；江苏吴江区通过新增监测点组建区域网络，实现精准灌溉指导。

2. 固定站与流动站结合

• 固定监测站：部署自动监测设备，传感器埋深10cm、30cm、50cm、80cm，数据实时上传至全国系统。
• 流动监测：采用便携式设备，按“S”形或棋盘形采样法补充监测，尤其在播种期加密0-10cm土层数据采集。

3. 重点区域强化监测
   南方水稻主产区（如广西陆川县）通过智慧农业项目实现土壤墒情与气象、虫情数据的联动分析；西北干旱区则通过监测站优化灌溉，减少水稻缺水减产风险。

实际成效与案例

1. 增产与资源节约

• 东北地区水稻田通过墒情监测系统调整灌溉策略，产量平均提高15%。
• 山东某蔬菜基地采用同类技术后节水20%，水稻田通过精准控水减少病虫害发生率。

2. 灾害防控
   系统可提前3-5天预警旱涝风险，例如2022年南方洪涝灾害中，监测数据指导农户提前疏通排水渠，避免大规模减产。云南某果园通过实时监测土壤湿度，将涝灾损失降低30%。
3. 数据驱动的决策支持
   长期监测数据已用于建立主要水稻产区的墒情评价指标体系，为科研和政策制定提供支撑。例如，北大荒集团通过物联网整合墒情、气象、虫情数据，形成生产大数据指导全年种植计划。

全国水稻土壤墒情实时监测系统的最新技术进展

全国水稻土壤墒情实时监测系统的最新技术进展主要体现在以下几个方面：

1. 多功能集成与高精度监测

• FT-TS200系统集成了多种传感器，能够实时监测土壤湿度、温度、电导率等关键参数，覆盖广泛地域，深入不同土层的细微差异，确保数据的时效性和准确性。
• TS300系统采用三层土壤温湿度电导率传感器，能够精确测量土壤水分含量、温度、电导率等关键参数，适用于野外监测。

2. 智能化与自动化

• 系统通过先进的分析算法，能够精准分析土壤湿度、养分含量等关键指标，为农业生产提供决策依据。
• TS300系统支持有线、GPRS、蓝牙等多种传输方式，数据存储、查看、接收等功能齐全，云平台提供多账号、多设备登录，支持历史数据展示、地图展示、数据导出等。

3. 无线通信与远程监控

• 系统采用无线传感器技术，数据实时传输至中央控制系统和云端平台，提高农业管理响应速度和决策效率。
• TS300系统支持远程监控和数据实时传输功能，用户可以通过手机APP或网页端随时随地查看数据，实现远程操控。

4. 环境适应性与耐用性

• 现代传感器采用防腐蚀、防尘、防溅水设计，适应极端气候条件，延长复杂农业环境下的使用寿命。
• TS300系统采用铝合金材质外壳，耐腐蚀、耐摔打，确保设备在恶劣环境下也能正常工作。

5. 数据分析与决策支持

• 系统结合人工智能和大数据分析，生成墒情预测模型，提前预警干旱、过湿情况，提供精准灌溉建议，实现智能化水资源管理。
• TS300系统通过数据分析算法智能分析土壤数据，提供灌溉建议，优化农业生产管理。

6. 用户友好与便捷性

• 系统提供可视化管理操作界面，用户可以轻松查看和管理数据。
• TS300系统支持安卓APP数据接收、历史曲线查看、数据导出等功能，方便用户随时查看和管理数据。

综上所述，全国水稻土壤墒情实时监测系统的最新技术进展主要体现在多功能集成、智能化与自动化、无线通信与远程监控、环境适应性与耐用性、数据分析与决策支持以及用户友好与便捷性等方面。

如何利用AI和5G技术进一步提高水稻土壤墒情监测的精度和效率

利用AI和5G技术可以显著提高水稻土壤墒情监测的精度和效率，具体方法如下：

1. 实时数据采集与传输

• 通过集成在农业小型气象站和大田物联综合监测站中的多种土壤传感器，实时采集土壤温度、土壤水分、土壤酸碱度和土壤盐度等关键参数。这些传感器能够实时监测土壤的水分含量、养分含量等状态，并将数据传输到管理平台，为农业生产提供精准决策支持。
• 5G技术的高速传输能力可以确保数据的实时性和准确性，减少数据传输过程中的延迟和误差。

2. 智能分析与预测

• 利用AI技术，如视频监控和AI识别技术，可以实时监测病虫害并报警。结合5G技术，可以实现对病虫害的自动化、智能化捕捉预警。
• 通过后台AI系统对数据进行深度分析并建立数学模型，精准判断病虫害、评估每块农田的水分和氮素胁迫水平以及未来的变化趋势，从而制定最优的灌溉方案、施肥方案和病虫害管控方案。

3. 精准灌溉与施肥

• 智能水肥一体化灌溉系统通过实时监测水稻环境，实现智能化、定时定量的灌溉，确保稻田保持适宜的含水量，并根据水稻生长周期及需肥特点提供水分和养分。
• 水肥智能决策系统解决了传统种植过程中灌水施肥量盲目性严重的弊端，通过精准的水肥一体化技术进行水肥灌溉，节约成本的同时获得更好的施肥效果。

4. 远程监控与管理

• 通过5G技术，农场管理者可以随时随地查看作物长势照片，将整片田地分块编号，通过高清相机或巡田无人机定时对农作物拍照存储，形成一整茬种植农作物的连续生长状况图片。
• 利用5G连接技术，农场工人可以通过5G连接同时远程控制多台机器，提高生产力。

5. 环境监测与优化

• 土壤墒情监测预警系统自动监测土壤温湿度、氮磷钾含量和PH/EC值/水分值，并可预测旱情，优化配水，实现节水灌溉。
• 结合室外气象监测系统采集的环境种植数据，如温度、湿度、光照等，帮助调整作物种类，提高产量和品质。

6. 经济效益与可持续发展

• 通过精准农业技术，减少水资源和肥料的浪费，最小化农田排放，提高作物品质。
• 5G技术的应用不仅提高了生产效率，还降低了人力成本，实现了农业生产的数字化和智能化。

实际应用案例

在水稻土壤墒情监测的实际应用中，西北地区和南方水稻产区的案例最为成功。具体成效如下：

1. 西北地区

• 在西北地区，土壤墒情监测站通过数据指导灌溉，有效提高了水资源利用率，减少了作物因缺水导致的减产。这一措施不仅提高了农业生产的效率，还显著降低了水资源的浪费。

2. 南方水稻产区

• 在南方水稻产区，土壤墒情监测站帮助农户精准控制田间水位，有效预防了水稻病虫害的发生，提高了水稻产量与品质。通过实时监测土壤湿度和温度，农民能够及时调整灌溉策略，确保水稻在最佳条件下生长。

3. 某地区稻田管理

• 某地区利用土壤墒情监测仪进行稻田管理，实现了精准灌溉和施肥。每公顷稻田节水30%，并减少了10%的肥料使用量。这一实践不仅显著降低了生产成本，还提高了稻米的收成和质量，得到了当地农民的广泛认可。

4. 某农场的水稻种植

• 在某农场的水稻种植中，引入土壤墒情实时监测系统，安装多个传感器监测土壤湿度和温度。根据实时数据，农民调整灌溉策略，增加干旱区域水量，减少湿润区域灌溉。这一措施不仅保证了水稻的正常生长，还节约了灌溉用水。

5. 南昌市监测区

• 南昌市利用遥感技术进行水稻干旱遥感监测，覆盖面积为14.32亩。通过多时序遥感影像分析，将水稻受灾情况划分为不同损失程度等级，为农业干旱监测提供了科学依据。

面临的挑战

目前，全国范围内水稻土壤墒情实时监测系统的普及和优化面临以下几方面的挑战：

1. 成本高昂：传感器的探头价格较高，且安装过程中需要对探头的插入位置进行严格控制，以避免地表和土壤中各层间的水分沿导管与缝隙间的土壤流动。这不仅增加了投资成本，还使得监测系统的部署和维护变得复杂。

2. 监测点有限，结果不稳定：现有的监测点数量较少，导致监测结果的代表性不足，无法全面反映土壤墒情的变化。此外，监测数据容易受到土壤质地、环境因素等的干扰，导致数据的准确性受到影响。

3. 数据处理复杂：在实际应用中，监测数据需要经过繁琐的实验分析进行修正，以提高数据的准确性。这种复杂的处理方法限制了监测系统的广泛推广。

4. 技术手段复杂：目前的监测手段和方法较为复杂，需要使用多个传感器进行多点检测，并通过加权平均计算等策略提高传感器精度。这些技术手段的复杂性增加了系统的实施难度。

5. 信息获取滞后：传统的人工测量方式难以满足现代精细化管理的需求，信息获取滞后且耗费大量人力资源。这导致决策缺乏时效性，无法实现实时监控。

6. 用户友好性不足：现有的传感器大多不够用户友好，缺乏严格的测试和性能结果，难以广泛采用。这进一步限制了监测系统的普及。

7. 环境因素影响：稻田害虫、鸟类以及天气状况等因素可能对监测结果产生不利影响。例如，害虫和鸟类会破坏土壤和作物，影响监测设备的正常运行。

8. 水资源短缺：水资源短缺是黄淮海平原农业持续发展的制约因素之一。提高水分利用率是迫切需要解决的关键问题。虽然已有相关研究和系统开发，但实际应用中仍面临诸多挑战。

定制化解决方案

针对不同气候区域的水稻种植，实时监测系统提供了多种定制化的解决方案，以满足不同地区和环境的需求。以下是几种主要的定制化解决方案：

1. 智能水肥一体化灌溉系统

• 该系统通过实时监测水稻环境，实现智能化、定时定量的灌溉管理。系统能够根据水稻生长周期和需肥特点，提供水分和养分，确保稻田保持适宜的含水量。

2. AI识别监控系统

• 利用视频监控和AI技术，实时识别病虫害并报警。系统还结合GPS定位，自动捕捉环境数据，实现可视化管理。

3. 土壤墒情监测预警系统

• 该系统监测土壤温湿度、氮磷钾含量和PH/EC值，预测旱情，优化配水，实现节水灌溉。

4. 室外气象监测预警系统

• 该系统采集种植环境数据，如温度、湿度、光照等，帮助调整作物种类，提高产量和品质，实现全天候在线监测。

5. 广西农业智能监控系统

• 广西力拓农业发展有限公司开发的慧云信息农业智能监控系统，通过高清摄像头、室外气象站、温湿度传感器等物联网设备，实现水稻田环境数据的实时监测和管理。系统支持个人电脑、智能手机等终端设备，实现对水稻生产的实时监控。

6. 温室大棚环境监控系统

• 该系统基于物联网技术，集成了数据采集、视频信息传输、后台数据分析处理和精准调控等功能，全方位获取水稻生长环境要素信息及生长过程视频信息。

7. 日本自动和远程控制水稻田水管理技术

• 日本研究机构开发的技术系统通过将水位、水温等传感器数据以及灌溉和排水设备的状态发送到云端，用户可以通过移动设备进行监控，实现远程或自动控制。该系统优化了水管理，节水80%，减少用水量50%。

8. 大田四情水稻精准监测系统

• 该系统基于物联网技术，通过无线传感器、无线通信模块、云平台和大数据技术，实现对土壤墒情、虫情、气象和苗情等数据的精准采集和管理。系统支持GPRS/4G等无线通信技术，数据可上传至云端或服务器。

9. 天津市优质农产品开发示范基地的实时监测系统

• 该系统利用小气候与环境实景监测设备，对秧苗的长势进行动态预报分析，远程管理育秧环境，自动调节温度和湿度。这种“实时监测+动态管控”的模式有效改善了秧苗生长环境。

10. 稻田土壤养分在线监测应用方案

• 该方案结合多参数传感器、无线通信模块和云端平台，实现对土壤养分（如氮、磷、钾）和环境参数（如温湿度、pH值）的实时监测。通过精准监控土壤养分浓度和调节土壤酸碱度，优化施肥方案。

11. 气候智能农业（CSA）在尼日利亚的应用

• 研究人员开发了一种低成本的太阳能自动气象站，农民可以通过电视屏幕获取处理后的天气信息。该系统包括温度计、风速计和光检测测距（LDR）传感器，微控制器内部的温度传感器将模拟信号转换为数字信号。

结论

当前全国水稻土壤墒情监测已实现“设备自动化、数据云端化、管理移动化”，通过三级网络覆盖和多技术融合，显著提升灌溉效率与抗灾能力。未来，随着AI与5G技术的深化应用，监测系统将进一步向预测精准化、控制自主化方向发展。