管廷存

（新疆维吾尔自治区水利厅建设管理与质量安全中心，乌鲁木齐 830000）

新疆农业灌溉用水占供水总量的90%［1］为各业用水之首，研究分析农业水资源综合利用效果进行“总量控制、定额管理”［2-3］水资源管理，推进节水型社会建设管理的重要内容。基于灌溉水利用分析需求，重点是对农业用水定额、灌溉水利用效率、农田墒情、灌溉制度［4-7］实施有效的监测分析，关键技术是农田土壤水分观测数量、信息采集、稳定传输，以及采集信息应用需求响应分析处理平台与资源共享。国内在信息技术应用方面，多采用遥感与GIS、动态交互网页、网络数据库、GPRS无线技术［8-11］，实现信息网络化存储、发布、查询自动生成功能，在监测内容应用方面，多体现为农田墒情监测方法、分布规律、墒情评价指标及墒情预测管理［12-14］等。本研究为进一步提升农田灌溉水利用信息准确、科学、时效性，最大限度利用农田土壤水分监测基础信息，集水分信息采集、数据传送、需求响应、系统管理于一体，综合集成农业用水定额、灌溉水利用效率、土壤墒情、灌溉制度、灌溉效益监测管理信息系统设计，基于互联网技术实现灌区灌溉水利用监测现代化管理模式。

1 灌溉用水监测管理

1.1 系统结构功能

农田土壤水分传感器实时采集数据，其重要意义是针对农业灌溉水资源管理需求，实现灌区用水管理对数据信息分析如图1～图2。

图1 农田土壤水分监测应用功能结构

图2 管理信息系统模块

1.2 系统模块

1.2.1 土壤水分土温监测信息

（1）农田代表性监测点布设。水利部行业标准SL 364—2015《土壤墒情监测规范》［15］规定，每县3～5墒情站网布设，每站网安排2～3个土壤水分监测点，选在平坦农田范围，监测点位置一经确定应保持相对稳定，不应做较大改变。本研究基于土壤类型和种植作物考虑，为提高代表精度，其测点数量≥乡镇数量（乡镇灌区面积，或土壤类型差异较大多设测点），以乡镇作为代表性监测点。

采集点土壤剖面深度一般为10，20，40cm，总深度70cm。本研究采集点剖面深100cm，每层10～20cm采样。固定埋设自动墒情监测，采集时间每日8：00开始，间隔1h采集信息1次，每日8：00上传数据1次。农田封冻期停止监测，融冻期，及时恢复监测。结合新疆灌区，每年监测时段3月1日～10月31日。

（2）建立农田代表性监测点基本信息。监测点方位（径、纬度）；行政区（乡镇村队）种植作物及面积；灌溉方法（膜下滴灌、沟畦灌、喷灌）；灌区类型（河库水灌区、纯井灌、井渠混灌）；灌溉面积；地下水位；土壤物理性状（土壤容重、田间持水量、土壤类型、土壤质地）。每一监测点仪器实时自动获得原始化数据，每天每隔1h自动监测、传输发送和存贮。

1.2.2 农田灌溉土壤墒情信息

基于代表性监测点，可自动生成监测点作物灌溉用水、土壤墒情成果。

（1）发生非灌水时土壤水分逐步由大到小变化，若某日土壤水分由小增大，增大水分变化时间，系灌水或较大降水引起，其判别如式（1）：

式中 θ2为实时监测突然增加时间段土壤层深含水量（%）；θ1为实时监测未增加时间段土壤层深土壤含水量（%）。

由此，此时土壤含水量增加，是由于灌水导致，因此，发生时间即为灌水时间。

灌水定额以实时监测土壤含水量，按式 （2）计算：

因监测点是体积含水量，式（2）计算要求为重量含水量，重量含水量%=体积含水量θ/土壤容重γ。式中 m为灌水定额（m3/hm2）；γ为土壤容量（g/cm3）；H为作物灌溉湿润层深（m），取1m；i为不同土壤层深度，100cm（每隔10cm 1层，共10层，）；n为不同土壤层深观测次数，此处n=10次；β2为实时监测突然增加时间段100cm（每隔10cm 1层，共10层，）深度土壤重量含水量%；β1为实时监测没有增加时间段100cm（每隔10cm 1层，共10层）深度土壤重量含水量（%）。

鉴于代表性监测点土壤含水量按每层观测的，分析时按多层土壤平均含水量计算，因此，土壤平均含水量按式（3）计算：

（2）土壤墒情对作物生长影响，以土壤相对湿度表示，按式（4）计算：

表1依据水利部SL568—2012 《土壤墒情评价指标》［16］，结合不同作物对水分需求变化有所扩充。墒情评价指标均为下限，作物生长期阶段划分，前期为3～5月；中期为6～7月；后期为8～9月。

表1 主要大田作物土壤墒情评价指标 单位：%

续表1

（3）农田代表性监测点作物需水量按式（5）计算：

式中 ET为监测区作物需水量（m3/d）；γ为土壤容量（g/cm3）；H为作物灌溉湿润层深（m），取1.0m；β1为起始时间监测点土壤剖面平均重量含水量（%）；β2为末期10d后监测点土壤剖面平均重量含水量 （%）；d为起始和末期间隔时间（d），按10 d平均。土壤温度以监督的数据按算术平均法计算。

1.2.3 灌区用水灌溉成果测报

（1）基于农田各监测点，乡镇为单元灌区灌溉，以监测点作物全年田间平均灌水定额为基数，并以监测点作物的田间灌溉用水量，作为加权平均计算乡镇以及灌区汇总的作物灌溉制度，按式（6）计算：

式中 m平均为加权平均灌水定额（m3/hm2）；mi为第i次灌水定额（m3/hm2）；wi为第i次田间灌溉用水量（万m3）；W为全年度灌溉用水总量（万m3）。

（2）由系统生成县（市）→地（州）→省（区）逐级自动汇总灌区农业灌溉用水效率测验报告。成果报告重要技术指标是农业灌区灌溉水利用系数，由首尾法计算，如式（7）：

式中 ηg为农业灌区灌溉水利用系数；∑v为进入田间为作物有效利用水量（m3）；A为作物灌溉面积 （hm2）；M为作物田间灌水定额（m3/hm2）；W为灌区渠首引用毛水量（m3）。

2 基于互联网信息管理

2.1 系统总体结构

系统采用B/S结构，实现不同客户端程序共访中心数据库（图3），每个计算机需要安装浏览器，数据库服务器使用MySql。

图3 系统结构

2.2 系统s端技术

s端（服务器端）选用阿里云提供的云端服务技术构架如图4。

图4 系统服务器阿里云端技术构架

CDN内容分发网络将源站内容分发至用户所有节点，缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站响应速度与网站可用性；对象存储OSS，基于阿里云飞天分布式系统海量、安全和高可靠性云存储服务，用于存储设备原始格式数据文件；云盾、云监控，提供云服务监测和防护能力；负载均衡，对多台云服务器进行流量分发负载均衡服务，可通过流量分发扩展应用系统对外服务能力，消除单点故障提升应用系统可用性；云服务器ECS，一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务，可快速构建更稳定、安全的应用，用于部署应用服务；云数据库Redis稳定可靠、性能卓越、可弹性伸缩数据库服务。基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储，用于存储对象数据，提高对象数据访问效率；RDS数据库，关系型数据库采用MySql引擎，存储系统除去设备原始数据相关数据。

s端（服务器端）主体程序采用Spring Web MVC框架，运用Java语言开发，实现Webmvc设计模式请求驱动类型的轻量级管理应用程序如图5。

图5 Web MVC框架式管理应用程序响应

2.3 系统运行环境

（1）Web服务器环境：CPU4核，内存8192MB，硬盘50 GB，操作系统CentOS6.5 64位。

（2）数据处理服务器：CPU8核，内存32768MB，硬盘50GB，操作系统：CentOS6.5 64位。

（3）数据库服务器：数据库类型MySql，CPU9核，内存2400MB，存储空间500G，最大连接数600，最大IOPS1200。

3 管理系统

3.1 应用示范区

某流域位于新疆天山北麓中段，准噶尔盆地南缘，流域灌区年均降水181.7mm，年蒸发1739.1mm，日照时数7.8h，年均气温13.1 ℃，≥0 ℃积温3834.3 ℃以上，属典型内陆干旱性气候。灌区为棕漠土类，土壤质地以中、重壤为主，部分为轻或沙壤且多在耕作层以下分布，0～100cm土层土壤容重1.45～1.65g/cm3，耕作层1.50～1.60g/cm3；田间持水量18.5%～26.9%，耕作层20.1%～26.9%；耕作层土壤有机质1.0%～1.59%肥力中偏下水平，土壤有效养分表现为缺氮少磷钾丰富特点。流域灌区灌溉面积6.7万hm2，灌区有地表水、井灌和井、渠混合灌3种类型，有膜下滴灌、常规沟、畦灌3种灌溉方法，种植小麦、水稻、玉米、油料、食葵、棉花、番茄、甜菜、蔬菜、瓜类、饲草等多种作物。表2为流域灌区示范应用23个监测点基本信息，代表了流域灌区农田灌溉水利用监测不同土质、灌溉类型、种植作物区域范围基本要求。参考土壤水分（墒情）监测仪器基本技术条件［17］，代表性监测点土壤水分、温度监测，采用国产E生态固定智能式土壤墒情仪（lST HRG C-110S）。

3.2 监测点信息

进入系统可在首页地图查询、导出、打印所属灌区监测点设备分布信息。点击监测点内容框，进入监测点详细信息页面，查看设备详情、土壤水分监测信息、土壤墒情信息、水利用系数报告、监测点详细信息、监测点产量产值6项信息模块。某流域具体监测信息如表2。

表2 某流域灌区示范应用23个代表性监测点基本信息

4 结语

（1）采用国产E生态固定智能式土壤墒情仪，进行农田定位式土壤水分、土壤温度长期监测，基于互联网和B/S系统结构技术，终端程序共访中心数据库构架，开发实现了农田灌溉用水定额、灌溉水利用率、土壤墒情、灌溉制度、作物灌溉效益5方面的管理成果，为提升农田灌溉水资源有效利用现代化监测管理技术水平，提供了技术支撑。

（2）基于互联网农田灌溉水利用监测管理系统，重要基础设备是农田水分监测传感器，其关键技术性能要求能够长期稳定采集信息，其次是要求水分监测传感器，确保外业农田长期处于正常运行工作状态，且不可受人为或农业耕作破坏或扰动影响。因此，农田多点安装分布的水分监测传感器，不受人为因素影响损害注意维护管理尤显重要。