ДОСВІД РОЗРОБКИ ТА ШЛЯХИ УДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ ЗРОШЕННЯМ
Анотація
У роботі наведено огляд моделей та програмних засобів, що застосовуються у системах підтримки прийняття рішень при зрошенні. B основі СППР у зрошенні лежать моделі накопичення біомаси або моделі евапотранспірації, дано огляд найвідоміших систем, а також презентується інноваційна система управління зрошенням «Полив онлайн».
Метою роботи є поділитися досвідом розробки та впровадження систем управління зрошенням та окреслити шляхи їх вдосконалення.
Система «Полив онлайн» складається з апаратної та програмної частини. Частина технічного апаратного оснащення системи розміщена у полі, складається з метеостанцій iMetos чи Davis, а також обладнання власної розробки. Програмна частина, що призначена для зберігання, обробки та надання рекомендацій розміщується і виконується на сервері, надсилає користувачеві рекомендації про початок поливу і поливну норму на комп’ютер або на мобільний пристрій.
Система базується на моделюванні вологоперенесення, автоматизо-ваних вимірюваннях вологозабезпечення ґрунту і метеорологічних показників на полі та погодних даних з автоматизованих прогнозних сайтів. Основна гідрофізична характеристика (ОГХ) ґрунту та залежність коефіцієнта вологоперенесення від напору, які є вихідними параметрами моделі, задаються у пошаровій формі згідно з моделлю ван Генухтена-Муалема.
Впровадження системи відбувалось у 2019 році в ДП ДГ «Асканійське» Херсонської області та ТОВ «АПК «Маїс» Черкаської області. За допомогою системи надавались рекомендації про полив озимого ріпаку, пшениці, кукурудзи, сої, люцерни та картоплі. Встановлено, що використання системи «Полив онлайн» дає можливість формувати режими зрошення, реалізація яких вимагає проведення поливів меншими (на 15-25%) порівняно з існуючою практикою нормами, завдяки чому створюються сприятливіші для реалізації потенціалу сортів і гібридів сільськогосподарських культур умови вологозабезпечення за одночасного підвищення екологічної безпеки зрошення внаслідок мінімізації втрат поливної води на інфільтрацію.
У системі управління зрошенням «Полив онлайн» у якості діапазону оптимального вологозабезпечення рослин використовується діапазон всмоктуючого тиску ґрунтової вологи, а не діапазон вологості ґрунту. Для встановлення строків і норм поливу приймається величина всмоктуючого тиску, що відповідає частці від НВ за її визначення по ОГХ. Передполивний поріг всмоктуючого тиску є величина за якої непроведення поливу протягом деякого часу не створить водного стресу для рослин.
Наявність у складі системи «Полив онлайн» підсистеми інструментального автоматичного моніторингу стану метеопараметрів та рівня вологозабезпечення ґрунтів дозволяє щоденно коригувати прогнозні розраховані на 5 днів наперед строки і норми поливу і суттєво покращити точність їх прогнозування.
Посилання
2. Mainaa, M.M., Amina, M.S.M., & Yazidb, M.A. (2014). Web geographic information system decision support system for irrigation water management: a review. Acta Agriculturae Scandinavica (Section B. Soil & Plant Science), Vol. 64, No. 4, 283–293. http://dx.doi.org/10.1080/09064710.2014.896935
3. Rinaldi, M., & He, Z. (2014). Decision Support Systems to Manage Irrigation in Agriculture. In: Advances in Agronomy, Vol. 123, 229-279
4. Bouman, B.A.M., van Keulen, H., van Laar, H.H., & Rabbinge, R. (1996). The “school of de Wit” crop growth simulation models: a pedigree and historical overview. Agric. Syst. 52, 171–198.
5. Van Ittersum, M.K., Ewert, F., Heckelei, T., Wery, J., Alkan Olsson, J., Andersen, E., et al. (2008). Integrated assessment of agricultural systems—a component-based framework for the European Union (SEAMLESS). Agric. Syst.,96 (1–3), 150–165.
6. Monteith, J.L. (1977). Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci., 281, 277–294.
7. Sinclair, T.R., & Muchow, R.C. (1999). Radiation use efficiency. Adv. Agron., 65, 215–265.
8. de Wit, C.T. (1958). Transpiration and crop yields. Versl. Landbouwk. Onderz. 64.6 Institute of Biological Chemistry Researchon FieldCrops and Herbage, Wageningen, The Netherlands.
9. Steduto, P., Hsiao, T.C., & Fereres, E. (2007). On the conservative behaviour of biomass water productivity. Irrig. Sci., 25, 189–207.
10. Steduto, P., Hsiao, T.C., Raes, D., & Fereres, E. (2009). AquaCrop—the FAO crop model to simulate yield response to water: I. Concepts and underlying principles. Agron. J., 101, 426–437.
11. Steduto, P., Raes, D., Hsiao, T.C., & Fereres, E. (2012). AquaCrop: concepts, rationale and operation. In: Steduto, P., Hsiao, T.C., Fereres, E., Raes, D. (Eds.), Crop Yield Response to Water. FAO irrigation and drainage paper no. 66, 17–49.
12. Allen, R.G., Pereira, L.S., Smith, M., Raes, D., & Wright, J.L. (2005). FAO-56 dual crop coefficient method for estimating evaporation from soil and application extensions. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE, 131 (1), 2–13.
13. Alpatev, A.M. (1974). O metodakh rascheta potrebnostei v vode kulturnykh fytotsenozov v sviazy s razvytyem oroshenya v SSSR [On methods for calculating the water requirements of cultivated phytocenoses in connection with the development of irrigation in the USSR]. M.: Nauka. Byolohycheskye osnovy oroshaemoho zemledelia, 85-89. [in Russian]
14. Shtoiko, D.A., Pysarenko, V.A., Bychko, O.S., & Yelazhenko, L.I. (1977). Rozrakhunkovi metody vyznachennia sumarnoho vyparovuvannia i strokiv polyvu s.-h. kultur [Estimated methods for determining total evaporation and irrigation time of crops]. Zroshuvalne zemlerobstvo, 3-8. [in Ukrainian]
15. Budyko, M.I. (1974) Climate and Life; New York: Academic Press, NY, USA.
16. Ivanov, N.N. (1954). Ob opredelenyy velychyn yspariaemosti. [On the determination of evaporation values] Moskow: Yzv. HHO, 189 – 196. [in Russian]
17. Blaney, H.F. & Criddle, W.D. (1950). Determining Requirements Water in Irrigated Areas from Climatological and Irrigation Data. Washington Soil Conservation Service, 48.
18. Dugas, W.A., Fritschen, L.J., Gay, L.W., Held, A.A., & Mathias, A.D. (1991). Bowen ratio, eddy correlation, and portable chamber measurements of sensible and latent heat flux over irrigated spring wheat. Agric. Forest Meteorol., 56 (1/2), 1–20.
19. Bastiaanssen, W., Noordman, E., Pelgrum, H., Davids, G., Thoreson, B., & Allen, R. (2005). SEBAL model with remotely sensed data to improve water-resources management under actual field conditions. J. Irrig. Drain. Eng., 131 (1), 85–93.
20. Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A., & Holtslag, A.A.M. (1998). A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. J. Hydrol., 212–213, 198–212.
21. Kite, G.W., & Droogers, P. (2000). Comparing evapotranspiration estimates from satellites, hydrological models and field data. J. Hydrol., 229 (1–2), 3–18.
22. Allen, R.G., Tasumi, M., & Trezza, R. (2007a). Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)—model. J. Irrig. Drain. Eng., 133 (4), 380–394.
23. Droogers, P., & Bastiaanssen, W., (2002). Irrigation performance using hydrological and remote sensing modeling. J. Irrig. Drain. Eng., 128 (1), 11–18.
24. Kite, G.W. (2000). Using a basin-scale hydrological model to estimate crop transpiration and soil evaporation. J. Hydrol., 229 (1–2), 59–69.
25. Santos, C., Lorite, I.J., Tasumi, M., Allen, R.G., & Fereres, E., (2008). Integrating satellite-based evapotranspiration with simulation models for irrigation management at the scheme level. Irrig. Sci., 26 (3), 277–288.
26. Williams, J.R., & Izaurralde, R.C. (2005). The APEX model. BRC Report 2005-02. Blackland Research and Extension Center, Blackland
27. Borah, D.K., Yagow, G., Saleh, A., Barnes, P.L., Rosenthal, W., Krug, E.C., & Haucket, L.M. (2006). Sediment and nutrient modeling for TMDL development and implementation. Trans. ASABE, 49 (4), 967–986.
28. Panagopoulos, Y., Makropoulos, C., & Mimikou, M. (2012). Decision support for diffuse pollution management. Environ. Model Softw., 30, 57–70.
29. Styczen, M., Poulsen, R.N., Falk, A.K., & Jørgensen, G.H. (2010). Management model for decision support when applying low quality water in irrigation. Agric. Water Manage., 98, 472–781.
30. Smith, M., (1992). CROPWAT, A computer program for irrigation planning and management. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 46.
31. Doorenbos, J., & Kassam, A.H. (1979). Yield Response to Water: FAO Irrigation and Drainage Papers No. 33. FAO, Rome.
32. Jensen, M.E. (1968). Water consumption by agricultural plants. In: In: Kozlowski, T.T. (Ed.), Water Deficits in Plant Growth, vol. 1. Academic Press, 1–22.
33. Car, N.J., Christen, E.W., Hornbuckle, J.W., & Moore, G.A. (2012). Using a mobile phone short messaging service (SMS) for irrigation scheduling in Australia—farmers’ participation and utility evaluation. Comput. Electron. Agric., 84, 132–143.
34. Abrahamsen, P., & Hansen, S. (2000). Daisy: an open soil-crop-atmosphere model. Environ. Model Softw., 15, 313–330.
35. Zhang, Y., & Feng, L. (2010). CropIrri: a decision support system for crop irrigation. IFIP Advances in Information and Communication Technology, vol. 317, 90–97.
36. Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., & Holzworth, D., et al. (2003). An overview of APSIM, a model designed for farming system simu- lation. Eur. J. Agron., 18 (3), 267–288.
37. Stockle, C.O., Donatelli, M., & Nelson, R. (2003). CropSyst, a cropping systems simulation model. Eur. J. Agron., 18, 289–307.
38. Marsal, J., & Stockle, C.O. (2010). Use of CropSyst as a decision support system for scheduling regulated deficit irrigation in a pear orchard. Irrig. Sci., 30, 139–147.
39. Mateos, L., Lopez-Cortijo, I., Sagardoy, J.A. (2002). SIMIS, the FAO decision support system for irrigation scheme management. Agric. Water Manage., 56, 193–206.
40. Cheng-cai, Z, Mao, Z, & Xi-mei, S. (2012). Henan Zhaokou irrigation management system design based on flex viewer. Procedia Eng., 28, 723–728.
41. Zhovtonoh, O.I., Filipenko, L.A., Demenkova, T.F., Babych, V.A., & Polishchuk, V.V. (2014). Komp’iuterna prohrama «Informatsiina systema operatyvnoho planuvannia zroshennia IS «HIS Polyv («IS «HIS Polyv»). [Computer Program "Information System for Operational Irrigation Planning of IS" GIS Poliv ("IS" GIS Poliv ")]. Svidotstvo pro reiestratsiiu avtorskykh prav na tvir № 5450 vid 07.05.2014.
42. Zhovtonog, O., Hoffmann, M., Polishchuk, V. & Dubel A. (2011). New planning technique to master the future of water on local and regional level in Ukraine. Journal of Water and Climate Change , 2 (2-3), 189-200.
43. Gadzalo, Ya., Romashchenko, M., Kovalchuk, V., Matiash, T., & Voitovich O. (2019). Using smart technologies in irrigation management. International Commission on Irrigation and Drainage: 3rd World Irrigation Forum (WIF3). Bali, Indonesia: WIF3, 178. Retrieved from: https://www.icid.org/wif3_bali_2019/wif3_abst_vol.pdf
44. IRROMETER Company Inc. irrometer.com. Retrieved from: https://www.irrometer.com/sensors.html
45. Kovalchuk, V.P, Voitovich, O.P, & Demchuk, D.O. (2019). Automatic tensiometer with data transmission over the Internet and refueling with water manually. Patent of Ukraine №132271. [in Ukrainian].
46. Kovalchuk, V., Demchuk, O., Demchuk, D., & Voitovich, O. (2018). Data mining for a model of irrigation control using weather web-services. Advances in Computer Science for Engineering and Education. International Conference on Computer Science, Engineering and Education Applications: Springer International Publishing, 133-143. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91008-6_14
47. Romashchenko, M.I., Bohaienko, V.O., Matiash, T.V., Kovalchuk, V.P., & Danylenko, Iu.Iu. (2019). Influence of evapotranspiration assessment on the accuracy of moisture transport modeling under the conditions of sprinkling irrigation in the south of Ukraine Archives of Agronomy and Soil Science. https://doi.org/10.1080/036503402019.1674445
48. Van Genuchten, M. T. (1980). A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils 1. Soil science society of America journal, 44(5), 892-898.
49. Rosetta Version 1.0 (Free downloaded program). U.S.Salinity Laboratory ARSUSDA; Retrieved from: htpp://www.ussl.ars.usda.gov. Accessed 10 Sep 2019.
50. Kolomiiets S.S., & Yatsyk M.V. (2009). Method of determining the pore space structures of soils of dispersed media to determine the lowest soil moisture (HB). Patent of Ukraine № 45287. [in Ukrainian].
