CN112493084A - 一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，该方法首先跟据国家气象局关于茶园地区未来一周或一月的气象预测数据，每日更新目标茶园地区的气象预测结果、然后计算目标茶园地区土壤当前含水量变化曲线、再预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量、最后将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量，结合预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量，生成自动化的浇水策略。该方法有效根据天气情况以及天气预测信息，实现自动化、合理化的浇水灌溉，避免浇水后土壤水分含量过多或者过少的情况发生。

Description

一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法

技术领域

本发明涉及茶树种植技术领域，具体涉及一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法。

背景技术

茶树，原名：茶，拉丁文名:Camellia sinensis(L.)O.Ktze.，山茶科、山茶属灌木或小乔木，嫩枝无毛。叶革质，长圆形或椭圆形。茶树的叶子可制茶(有别于油茶树)，种子可以榨油，茶树材质细密，其木可用于雕刻。分布主要集中在南纬16度至北纬30度之间，茶树喜欢温暖湿润气候，平均气温10℃以上时芽开始萌动，生长最适温度为20～25℃；年降水量要在1000毫米以上；喜光耐阴，适于在漫射光下生育；一生分为幼苗期、幼年期、成年期和衰老期。树龄可达一二百年，但经济年龄一般为40～50年。

我国的茶树种植历史悠久，茶树种植过程中，土壤、降雨量、阳光、温度以及种植地形等均对茶树的生长产生影响。如，茶树对土壤水分要求充足(即土壤的通气性、透水性、蓄水性能好)，但土壤内若沉积过多的水分、会使茶树根系旱涝，造成茶树根部因缺氧而淹死等情况；目前的茶树种植过程通过设定时间进行自动浇水灌溉，但茶树土壤中的水分除了与人工的浇灌有关之外，还与土壤的蓄水能力以及天气的变化情况等因素有关，因此，在日常茶树种植过程中，对于茶树浇水灌溉的时机有着严格的要求，若浇水灌溉时机之前或之后出现降雨，则会造成茶树根部积水超标、根部被淹而出现茶树凋萎，同时，若浇水之前或之后长时间未出现降雨、同时浇水灌溉的量不足以保证茶树长时间生长，则茶水根部吸水不能满足其要求，茶树同样会出现凋萎、枯死的情况。

发明内容

针对以上现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，该方法有效根据天气情况以及天气预测信息，实现自动化、合理化的浇水灌溉，避免浇水后土壤水分含量过多或者过少的情况发生。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：

包括以下步骤：

S100：根据国家气象局关于茶园地区未来一周或一月的气象预测数据，每日更新目标茶园地区的气象预测结果；

S200：计算目标茶园地区土壤当前含水量(湿度)变化曲线；

其中，土壤当前含水量(湿度)变化曲线为预测两次降雨或者浇水之间的土壤含水量情况，主要考虑水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾、空气因素等造成土壤中水分减少，在每次降雨或者浇水后进行更新，用于预测下次降雨时土壤中含水量；

所述土壤当前含水量(湿度)变化曲线具体步骤为：

S201：采用四个指数函数分别对应土壤水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾以及空气因素四个影响土壤含水量的主要变化因子；

S202：在不同地点、不同时刻下，四个指数函数的表现不同(指数函数的变化斜率不同)，即具备不同的幅度系数a和指数系数β；对四个指数函数进行归一化处理，使其具备整体一致的合理自然变化规律(即土壤中含水量在降雨或浇水后，开始下降快、下降率随时间变换降低、最后趋于稳定水平的规律)，最终得到的不同地点、不同时刻的土壤含水量变化曲线，具体预测公式如下：

式中，A、a_i、β_i分别为超参数，在使用过程中不断更新匹配得到；不同地点，其参数不同，即与实际情况相关；曲线中时间变量t以天为单位；曲线中超参数每天迭代更新一次；

传统的计算不同土壤成分、不同光照以及茶树密集程度等对土壤水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾等影响和结果十分复杂，不高效；本发明结合实际使用情况，充分考虑不同条件对土壤含水量的综合影响效果(即土壤含水量开始下降快、下降率随时间变换降低、最后趋于稳定水平)，选用指数函数为基础对土壤含水量进行拟合，预测结果更为准确。

S300：根据目标茶园地区土壤当前含水量(湿度)变化曲线，结合目标茶园地区的气象预测结果中(未来)最近一次降雨距离当前的时间，预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量；

S400：将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量，结合预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量，生成自动化的浇水策略，最后对茶园茶树进行浇灌。

作进一步优化，所述步骤S100中国家气象局关于茶园地区未来一周或一月的气象预测数据包括是否降雨、降雨距离当前的时间、降雨量。

作进一步优化，所述步骤S100中目标茶园地区的气象预测结果包括最近一次降雨距离当前的时间、预计降雨量。

作进一步优化，所述步骤S201中空气因素包括茶园环境空气的温度以及湿度。

作进一步优化，所述土壤含水量(湿度)变化曲线的超参数采用预估处置、匹配更新的方式得到。

作进一步优化，所述土壤含水量(湿度)变化曲线的超参数具体步骤为：

对一个目标茶园区域的多个采样点进行降雨或浇水后连续数天的数据观测，并且确保观测时间段位于两次降雨或者浇水之间(即连续数天的数据观测时间段内无降雨或者浇水发生)，多个采样点分别采用土壤含水量(湿度)曲线进行拟合，得到采样点位置的土壤含水量超参数数值，在对区域的多个采样点超参数数值求平均作为该区域所有采样点在降雨或者浇水后土壤含水量预测曲线超参数的初始化值；

各个采样点，根据每天结果进行匹配更新，所述匹配更新策略为：集合降雨或者浇水后的所有土壤湿度测量值，寻求总误差最小的超参更新值；

所述总误差计算方法如下：

式中，

为测量值；y_b为曲线预测值；b为测试时间。

作进一步优化，所述步骤S400中将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量的具体步骤为：

S401：根据目标茶园地区的降雨量与土壤含水量的转换关系式进行计算，其中，转换关系式为：

式中，M为目标茶园地区的降雨量；g为目标茶园地区的土壤含水量；x为目标茶园地区一平米土壤中的水重量；y为目标茶园地区一平米土壤中的烘干土壤重量；

S402：采用标定实验方法计算x、y，在标定实验中，首先测定土壤的湿度，计算公式为：

式中，g₁为土壤的湿度；

然后对土壤实行定量浇水，浇水量为M₀(ml/m²)，并计算此时的土壤含水量g₂：

最终，得到降雨量与土壤含水量的转换关系式为：

式中，M₀，g₁，g₂为标定试验中的测试值。

作进一步优化，所述步骤S400中自动化的浇水策略具体为：

S403：首先，设定茶树最佳需求土壤含水量的门限值h₁、最低防干旱土壤含水量的门限值h₂以及最高防涝土壤含水量的门限值h₃；

S404：根据目标茶园地区的气象预测结果，假定未来最近一次降雨开始的时间距离现在为t₀天、降雨量为m₀；同时根据当前土壤含水量预测曲线预测下雨前土壤含水量为

S405：

若

则进行浇水灌溉，且浇水量控制为：

式中，g_t为根据土壤含水量预测曲线预测预测的当前时刻(即浇水时刻)土壤含水量的值；λ为调节因子；

若

且

则不作任何处理、继续监测并观察；

式中，g_r为预测下雨量带来的土壤含水量，具体为：

若

且

则发布预警警告并继续监测与观察，便于人工参与防止，避免降雨过大引起洪涝。

优选的，所述步骤S405中λ调节因子为0.6。

本发明具有如下技术效果：

本发明所提供的方法能根据天气预测情况进行合理化的浇水，从而有效避免浇水灌溉后因天气降雨情况而导致土壤含水量过多，出现茶树根部积水、茶树枯死的情况；同时，该方法充分考虑不同条件对土壤含水量的综合影响效果，从而判断降雨前后的土壤含水量、提供最合理有效的浇水灌溉方案，既满足了茶树生长需要，又节约用水、达到充分利用水资源的目的，符合自然规律以及资源节约的要求。

具体实施方式

下面将通过具体实施方式对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例：

一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：

包括以下步骤：

S100：根据国家气象局关于茶园地区未来一周或一月的气象预测数据、即该地区是否降雨、降雨距离当前的时间、降雨量，每日更新目标茶园地区的气象预测结果、即最近一次降雨距离当前的时间、预计降雨量；

S200：计算目标茶园地区土壤当前含水量(湿度)变化曲线；

其中，土壤当前含水量(湿度)变化曲线为预测两次降雨或者浇水之间的土壤含水量情况，主要考虑水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾、空气因素等造成土壤中水分减少，在每次降雨或者浇水后进行更新，用于预测下次降雨时土壤中含水量；

所述土壤当前含水量(湿度)变化曲线具体步骤为：

S201：采用四个指数函数分别对应土壤水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾以及空气因素(包括茶园环境空气的温度以及湿度)四个影响土壤含水量的主要变化因子；

S202：在不同地点、不同时刻下，四个指数函数的表现不同(指数函数的变化斜率不同)，即具备不同的幅度系数a和指数系数β；对四个指数函数进行归一化处理，使其具备整体一致的合理自然变化规律(即土壤中含水量在降雨或浇水后，开始下降快、下降率随时间变换降低、最后趋于稳定水平的规律)，最终得到的不同地点、不同时刻的土壤含水量变化曲线，具体预测公式如下：

式中，A、a_i、β_i分别为超参数，在使用过程中不断更新匹配得到；不同地点，其参数不同，即与实际情况相关；曲线中时间变量t以天为单位；曲线中超参数每天迭代更新一次；

传统的计算不同土壤成分、不同光照以及茶树密集程度等对土壤水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾等影响和结果十分复杂，不高效；本发明结合实际使用情况，充分考虑不同条件对土壤含水量的综合影响效果(即土壤含水量开始下降快、下降率随时间变换降低、最后趋于稳定水平)，选用指数函数为基础对土壤含水量进行拟合，预测结果更为准确。

所述土壤含水量(湿度)变化曲线的超参数采用预估处置、匹配更新的方式得到；具体为：

对一个目标茶园区域的多个采样点进行降雨或浇水后连续数天的数据观测，并且确保观测时间段位于两次降雨或者浇水之间(即连续数天的数据观测时间段内无降雨或者浇水发生)，多个采样点分别采用土壤含水量(湿度)曲线进行拟合，得到采样点位置的土壤含水量超参数数值，在对区域的多个采样点超参数数值求平均作为该区域所有采样点在降雨或者浇水后土壤含水量预测曲线超参数的初始化值；

例如：依据实际情况中，土壤含水量的采集周期为天，即一天采集一次土壤含水量数据；设置采集时间为t，通过采集8天数据为基础进行预估；在降雨前或者浇水结束、即t＝0时，此时的土壤含水量即为A(根据公式含义和实际计算得到)；在降雨后或浇水结束后一天、即t＝1时，预测曲线表达为i＝0的情况，即曲线表达式为

通过土壤含水量结果和一致的A可以计算得到β₀；同理，在t＝4时，预测曲线表达为i从0到1的情况，曲线表达式为

此时通过土壤湿度传感器获取到4天的监测数据、可以计算得出{A，a₀，β₀，a₁，β₁}的结果；在t＝6时，预测曲线表达为i从0到2的情况，曲线表达式为

此时通过土壤湿度传感器获取到6天的监测数据、可以计算得出{A，a₀，β₀，a₁，β₁，a₂，β₂}的结果；在t＝8时，预测曲线表达为i从0到3的情况，曲线表达式为

此时通过土壤湿度传感器获取到8天的监测数据、可以计算得出{A，a₀，β₀，a₁，β₁，α₂，β₂，α₃，β₃}的结果；使用全部采集数据对曲线表达式信息拟合，计算相似度。

各个采样点，根据每天结果进行匹配更新，所述匹配更新策略为：集合降雨或者浇水后的所有土壤湿度测量值，寻求总误差最小的超参更新值；

所述总误差计算方法如下：

式中，

为测量值；y_b为曲线预测值；b为测试时间。

S300：根据目标茶园地区土壤当前含水量(湿度)变化曲线，结合目标茶园地区的气象预测结果中(未来)最近一次降雨距离当前的时间，预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量；

S400：将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量，结合预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量，生成自动化的浇水策略，最后对茶园茶树进行浇灌；

具体为：

先将降雨量换算为土壤含水量：

S401：根据目标茶园地区的降雨量与土壤含水量的转换关系式进行计算，其中，转换关系式为：

式中，M为目标茶园地区的降雨量；g为目标茶园地区的土壤含水量；x为目标茶园地区一平米土壤中的水重量；y为目标茶园地区一平米土壤中的烘干土壤重量；

S402：采用标定实验方法计算x、y，在标定实验中，首先测定土壤的湿度，计算公式为：

式中，g₁为土壤的湿度；

然后对土壤实行定量浇水，浇水量为M₀(ml/m²)，并计算此时的土壤含水量g₂：

最终，得到降雨量与土壤含水量的转换关系式为：

式中，M₀，g₁，g₂为标定试验中的测试值。

然后再进行自动化的浇水策略：

S403：首先，设定茶树最佳需求土壤含水量的门限值h₁、最低防干旱土壤含水量的门限值h₂以及最高防涝土壤含水量的门限值h₃；

S404：根据目标茶园地区的气象预测结果，假定未来最近一次降雨开始的时间距离现在为t₀天、降雨量为m₀；同时根据当前土壤含水量预测曲线预测下雨前土壤含水量为

S405：

若

则进行浇水灌溉，且浇水量控制为：

式中，g_t为根据土壤含水量预测曲线预测预测的当前时刻(即浇水时刻)土壤含水量的值；λ为调节因子，优选0.6；

若

且

则不作任何处理、继续监测并观察；

式中，g_r为预测下雨量带来的土壤含水量，具体为：

若

且

则发布预警警告并继续监测与观察，便于人工参与防止，避免降雨过大引起洪涝。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：

包括以下步骤：

S100：根据国家气象局关于茶园地区未来一周或一月的气象预测数据，每日更新目标茶园地区的气象预测结果；

S200：计算目标茶园地区土壤当前含水量变化曲线；

其中，土壤当前含水量变化曲线为预测两次降雨或者浇水之间的土壤含水量情况，在每次降雨或者浇水后进行更新，用于预测下次降雨时土壤中含水量；

所述土壤当前含水量变化曲线具体步骤为：

S201：采用四个指数函数分别对应土壤水分流失、土壤水汽蒸发、茶树吸收叶片蒸腾以及空气因素四个影响土壤含水量的主要变化因子；

S202：在不同地点、不同时刻下，四个指数函数的表现不同(指数函数的变化斜率不同)，即具备不同的幅度系数a和指数系数β；对四个指数函数进行归一化处理，使其具备整体一致的合理自然变化规律，最终得到的不同地点、不同时刻的土壤含水量变化曲线，具体预测公式如下：

式中，A、a_i、β_i分别为超参数，在使用过程中不断更新匹配得到；不同地点，其参数不同，即与实际情况相关；曲线中时间变量t以天为单位；曲线中超参数每天迭代更新一次；

S300：根据目标茶园地区土壤当前含水量变化曲线，结合目标茶园地区的气象预测结果中最近一次降雨距离当前的时间，预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量；

S400：将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量，结合预测目标茶园地区在未来最近一次降雨时的土壤含水量，生成自动化的浇水策略，最后对茶园茶树进行浇灌。

2.根据权利要求1所述的一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：所述土壤含水量变化曲线的超参数可采用预估处置、匹配更新的方式得到。

3.根据权利要求1所述的一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：所述步骤S400中将目标茶园地区的气象预测结果中的降雨量换算为土壤含水量的具体步骤可为：

S401：根据目标茶园地区的降雨量与土壤含水量的转换关系式进行计算，其中，转换关系式为：

式中，M为目标茶园地区的降雨量、其单位为ml/m2；g为目标茶园地区的土壤含水量；x为目标茶园地区一平米土壤中的水重量；y为目标茶园地区一平米土壤中的烘干土壤重量；

S402：采用标定实验方法计算x、y，在标定实验中，首先测定土壤的湿度，计算公式为：

式中，g₁为土壤的湿度；

然后对土壤实行定量浇水，浇水量为M₀(ml/m²)，并计算此时的土壤含水量g₂：

最终，得到降雨量与土壤含水量的转换关系式为：

式中，M₀，g₁，g₂为标定试验中的测试值。

4.根据权利要求1所述的一种基于天气预报信息的水平衡茶树浇水方法，其特征在于：所述步骤S400中自动化的浇水策略具体可为：

S403：首先，设定茶树最佳需求土壤含水量的门限值h₁、最低防干旱土壤含水量的门限值h₂以及最高防涝土壤含水量的门限值h₃；

S404：根据目标茶园地区的气象预测结果，假定未来最近一次降雨开始的时间距离现在为t₀天、降雨量为m₀；同时根据当前土壤含水量预测曲线预测下雨前土壤含水量为

S405：

若

则进行浇水灌溉，且浇水量控制可为：

式中，g_t为根据土壤含水量预测曲线预测预测的当前时刻(即浇水时刻)土壤含水量的值；λ为调节因子；

若

且

则不作任何处理、继续监测并观察；

式中，g_r为预测下雨量带来的土壤含水量，具体为：

若

且

则发布预警警告并继续监测与观察，便于人工参与防止，避免降雨过大引起洪涝。