下面文章主要是采用交叉相關法和概念模型預報技術對降雨進行預測，讓人們預知未來一段時間內的降水情況。之后根據土壤水分以及未來時間段內降水情況，分析出需灌溉的水量。這也是充分應用了自然降雨資源，在農業技術水平不變的情況下，既滿足了農作物自身的生長需求，又避免了過量灌溉等問題。

　　關鍵詞：農田水利,天氣雷達,節水灌溉,土壤水分,傳感器

　　中國水資源嚴重不足，農業用水卻占了很大的比例，據相關數據顯示，水資源中的92% 用于農田灌溉[1]。中國的農田灌溉雖然在智能化、低成本的灌溉裝備上有了很大程度的突破，但結合天氣雷達估測降水進行適量灌溉的技術卻處于研究的初級階段。將天氣雷達與農田水分采集裝置結合，預報地區降水，客觀分析土壤墑情，按需給水，有效地避免了由于重復灌溉造成水資源的浪費問題。

　　1方案設計

　　基于天氣雷達估測降雨數據的節水灌溉系統的設計從土壤水分的采集以及降雨的預報兩方面進行研究，最終通過灌溉決策分析得出灌溉的時間以及水量。數據采集結構主要是根據土壤水分傳感器來獲取土壤水分，判斷土壤目前階段所處的干旱狀態;降雨臨近預報可以對降雨信息進行有效的把控，包括降雨的產生、發展和結束。

　　2天氣雷達降雨預報技術

　　天氣雷達[2]多為脈沖雷達，以一定的仰角重復頻率發射出持續時間很短的脈沖波，脈沖波經過目標物散射后返回雷達，得到反射率因子，將天氣雷達的反射率因子轉換成等價的垂直液態水總量[3]，判斷出降水潛力。 在天氣雷達預報中，采用由JSOE等建立的概念模型技術，模型中需輸入降雨量以及垂直累積液態水(VIL)2 個變量，即可完成降雨的臨近預報，并與交叉相關法相結合，確定降雨移動方向。本文主要對天氣雷達法估測降雨技術、垂直累積液態水(VIL)含量獲取技術以及交叉相關法、概念模型預報技術[4]等進行簡單介紹。

　　2.1 天氣雷達估測降雨技術

　　估測地區降雨是天氣雷達最重要的功能之一，天氣雷達利用返回電磁波的功率強度來判斷目標物的回波強度，估計降雨量。 利用雷達回波估測降水的方法有很多，其中主要包括：Z-R 關系法[5]、標準目標法、衰減法、正交偏移法、雙波長法、極化法和雷達雨量計聯合估測法等。雷達定量測量降水最常用的是Z-R 關系法，即應用雷達氣象方程由測得的回波功率算出雷達反射率因子Z值，利用Z-R 關系獲取降雨量。

　　3數據采集結構

　　數據采集結構是節水灌溉技術的重要組成單元，具有傳感器模塊、采集模塊等，由電源供應模塊統一供電。

　　3.1 傳感器模塊

　　數據采集單元中的傳感器模塊主要采用土壤傳感器測量土壤含水量。目前測量土壤水分的方法有很多，常見的測量方法有時域反射法、石膏法、紅外遙感法等[13-15]。土壤水分傳感器發射一定頻率的電磁波，電磁波沿探針傳輸，到達底部后返回，檢測探頭輸出的電壓，由于土壤介電常數的變化通常取決于土壤的含水量，由輸出電壓和水分的關系計算出土壤的含水量。

　　3.2 采集模塊

　　采集模塊主要是通過內部的處理器讀取傳感器的數據，通過傳感器傳送來的數據信息進行采樣，并送入轉換器中轉變為數字信號 并將該信號送到存儲器中，當存儲器中的數據到達一定數目時，由處理器將數據從存儲器中讀取，通過 GPRS 將數據傳送到灌溉決策分析中心，其中處理器采用的是STM32F103C8T6 型號單片機[16-20]。

　　4 數據決策分析

　　數據決策分析主要采用土壤濕度法，即根據作物的需求量以及土壤供水之間的關系，在作物各生育階段制定出幾個不同水平的土壤濕度下限，當土壤濕度接近下限時，結合天氣雷達預報降雨數據，根據土壤水分墑情，合理灌溉，保證作物產量。在實驗中，土壤水分含量達到作物需水下限時，根據估測降水的時間、降水量等要素，需對作物在這段時間內蒸騰量損失進行灌溉補充，在保證適度干旱未影響作物生長的情況下，采用預報降水量對土壤水分的缺失部分進行合理補充。 以小麥作為研究對象，土壤水分下限如表1所示。

　　5灌溉系統監控中心

　　遠程監控平臺主要是向用戶展示檢測區域、土壤水分、雷達回波估測降水、農田需灌溉水量、是否開啟灌溉等多項信息。 是否開啟灌溉一列中，當用戶選擇開啟灌溉時，則可以實現對相應地區定量的進行灌溉。該系統目前在石家莊行唐地區試運行，運行效果較為良好，大體上滿足系統的建設需求。

　　6 結 語

　　采用天氣雷達估測降雨技術，根據土壤水分墑情，適量地進行補充灌溉，能夠在一定程度上節約降水資源。但是，由于估測降雨本身對準確性有較高要求，據實驗結果表明，本方法還存在以下不足: 1)應用交叉相關法和概念模型預報技術短時間內可以得到很好的預測結果，但隨著預報時間的增長，預報準確性逐漸下降，目前最長的預報時間為 30min;2)應用最優化方法對天氣雷達估測降雨的Z-R關系進行優化，可以得到適合石家莊行唐地區的 Z-R 關系參數取值范圍，從對流云降水分析得出，A的取值為150~200，b的取值保持在1.5 左右，采用最優化方法可以有效地從總體上降低估測誤差，但是對于單個的極值點效果不夠明顯。后續工作可以在更多地域樣本情況下對系統進行調優，以提高準確率。

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