智能种植农田的自动灌溉设备

    农田的自动灌溉装置及自动灌溉方法，通过在智能种植农田中设置数据采集模块、控制模块、与供水系统连通的灌溉装置、以及用于控制灌溉装置启闭的灌溉执行装置，考虑土壤物理特性、作物需水量、土壤水动力学以及作物根系生长等基本理论与模型，基于土壤水平衡方法和贝叶斯分析实现缺水后自动灌溉，确定灌溉量范围，并使滴灌湿润体与两种作物根系分布相匹配，最终实现高效用水。种植是指在同一块土地上种植两种或两种以上作物，是作物在时间和空间上的集约化，据统计其增产贡献率占应用的各种农业技术中的27％左右。与单作相比，智能种植农田辐射利用效率、土地利用效率以及土地当量比都有明显的提高，所以智能种植在我国农业生产中具有重要的地位，其种植面积超过总种植面积的1/3，并提供50％以上的粮食，特别对于北方干旱单熟制地区，更是肩负起了粮食增产和农民增收的双重重任。而对于瓜果类蔬菜作物，比如番茄，通过玉米番茄智能种植不仅能增加产量、提高经济效益，同时能明显降低番茄病虫害，是解决番茄多年连作病虫害问题的有效手段。但目前智能种植农田仍以传统地面灌溉为主，作物间用水不协调，水分高耗低效等问题相当严重，特别对于盐渍化地区水盐过程、水肥过程更加复杂。

    由于智能种植农田作物生长期的叠加以及条带种植的边行效应等，使得智能种植作物的蒸腾蒸发耗水量大于其相应作物单作种植耗水量的累加值。同时单位面积上作物生长期的延长，复种指数的提高，使得智能种植在增加单位面积产量与产值的同时，用水总量也在增加，同时传统地面灌溉难以解决智能种植农田不同作物用水在时间和空间上的差异，导致农田水分利用效率低下。可见，随着水资源短缺的日益严重，实现智能种植与先进节水灌溉技术的协调，提高智能种植条件下用水效率并优化灌溉制度是未来智能种植可持续发展的重点，对于缓解或解决水资源短缺问题具有重要意义。由于膜下滴灌具有节水保墒、调节地温、增产、抑制杂草及病虫害发生等良好效应的高效节水灌溉技术，近年来在我国干旱地区推广普及速度非常快，将具有良好节水效应的膜下滴灌技术与显著增产效应的智能种植方式相结合必将实现明显节水与增产的双重效应，能彻底解决智能种植中不同作物需水不同步的灌溉难题，从而明显提高作物水肥利用效率、产量以及土地利用效率。     目前传统种植的问题是解决盐渍化地区智能种植作物灌溉不同步，当其中一种作物在需水旺期，而另一种作物不是需水旺期时，采用同一灌水定额，导致不需水作物灌溉水浪费，致使农田用水效率低下。智能农田的自动灌溉装置，包括分布于农田内的数据采集模块、控制模块、与供水系统连通的灌溉装置、以及用于控制灌溉装置启闭的灌溉执行装置，所述控制模块包括作物信息管理模块、土壤信息管理模块、模数转换器、数据管理模块、数据运算模块、数据输出模块和数模转换器；数据采集模块、模数转换器、数据管理模块、数据运算模块、数据输出模块和数模转换器依次电性连接，作物信息管理模块和土壤信息管理模块分别与数据管理模块电性连接；作物信息管理模块内储存有包含第一作物不同生育期的作物系数和作物根深数据，以及第二作物的不同生育期的作物系数和作物根深数据；土壤信息管理模块内储存有土壤物理性质数据，所述土壤物理性质包括农田土壤的不同深度的土壤容重；数据采集模块用于采集农田气象数据、智能农田内种植的第一作物的根区土壤含水率数据、第二作物的根区土壤含水率数据、第一作物的占地面积数据及第二作物的占地面积数据，所述农田气象数据包括降雨量、当前平均温度、平均湿度、植被表面净辐射量和风速；

    对农田土壤的不同深度的土壤容重、田间持水量进行测量，建立包含有土壤容重和田间持水量的土壤信息数据库；数据采集在种植有第一作物和第二作物的智能农田上，分别采集第一作物的根区土壤含水率的模拟信号，和第二作物的根区土壤含水率的模拟信号，并采集农田气象数据的模拟信号，所述农田气象数据包括降雨量、当前平均温度、平均湿度、植被表面净辐射量和风速；将农田气象数据的模拟信号、智能农田内种植的第一作物的根区土壤含水率的模拟信号和第二作物的根区土壤含水率的模拟信号进行模数转换，分别转换为农田气象数据的数字信号、智能农田内种植的第一作物的根区土壤含水率的数字信号和第二作物的根区土壤含水率的数字信号；根据作物信息数据库内储存的第一作物和第二作物的作物系数和作物根深数据，土壤信息管理模块内储存的土壤物理性质数据，以及采集的农田气象数据、智能农田内种植的第一作物的根区土壤含水率、第二作物的根区土壤含水率，进行灌溉量的计算；