基于数字孪生的智能灌溉排水系统，用于盐渍农业生态系统中精准的水盐管理

《Agricultural Water Management》：Digital twin-enabled intelligent irrigation-drainage system for precision water-salt management in saline agroecosystems

智能灌溉排水系统在盐碱化农业区的应用与验证。通过物联网实时监测土壤水分、温度和电导率，结合LSTM模型预测水盐动态，并利用数字孪生技术实现精准调控。实验表明，该系统有效降低土壤盐分（EC减少最高达75.9%），提高作物产量（最高达498 kg/667 m2），尤其在砂质土壤中效果显著。系统采用多源水利用和闭环水处理策略，结合自动化控制与预测模型，实现水盐协同调控与资源高效利用。

　　在当今全球农业可持续发展的背景下，土壤盐碱化和淡水资源短缺已成为制约农业生产的重要因素，尤其是在干旱和半干旱地区。这些现象不仅影响作物的生长条件，还对农业产量和水资源利用效率造成深远影响。为了解决这一问题，研究团队提出了一种集成了物联网（IoT）环境感知、长短期记忆（LSTM）深度学习预测模型以及数字孪生辅助管理的智能灌溉-排水系统。这一系统通过多源水资源循环利用、地下排水网络和光伏驱动的盐水净化单元，构建了一个闭环的灌溉-排水基础设施，实现了对土壤盐分和水分的高效管理。本文通过对西北地区受影响盐碱化农田的实地部署，评估了该系统的性能，展示了其在复杂土壤层状结构下对土壤水分、温度和盐分的高频监测能力，并验证了系统在提升盐分淋洗效率、优化水资源利用和稳定作物生产方面的潜力。

### 智能灌溉-排水系统的重要性

农业灌溉是全球粮食安全的重要支撑，尤其在干旱和半干旱地区，灌溉系统的效率直接决定了作物的生长状况和产量。然而，传统的灌溉和排水管理方式往往缺乏足够的效率和适应性，难以满足现代农业对精准管理的需求。土壤盐碱化是由于灌溉过程中水盐运动失衡导致的，尤其在地下水位较高或排水系统不完善的地区更为严重。因此，开发一种能够实时监测土壤水分和盐分变化、并通过深度学习模型预测和调整灌溉-排水策略的智能系统显得尤为重要。

研究团队提出的智能灌溉-排水平台，结合了物联网技术，能够在复杂土壤结构下对土壤水分、温度和盐分进行高频监测。这一平台还引入了LSTM深度学习模型，用于预测土壤水分和盐分的变化趋势。此外，数字孪生技术的应用使得系统能够模拟和预测农田环境的变化，为农业管理提供决策支持。通过将这些技术整合，研究团队构建了一个闭环的水资源利用系统，能够在农田中实现水盐的高效循环，从而减少盐碱化问题，同时提升水资源的使用效率。

### 实验设计与系统架构

实验区域位于中国宁夏回族自治区银川市兴庆区的悦呀湖镇，该地区具有典型的温带大陆性气候，年均降水量较低，蒸发量较高，导致农田盐碱化问题较为严重。研究团队在该地区布置了多个实验地块，分别采用不同的灌溉-排水策略，并结合多源水资源（包括黄河水、沟渠水和净化后的咸水）进行实验。这些实验地块被分为10个处理组，其中T1至T5是采用不同策略的节水和盐分调控区，CK为对照组，TS1至TS4为多源水循环利用区。

系统的核心设计包括一个闭环的灌溉-排水网络，该网络由黄河水灌溉渠道、沟渠水和净化咸水的再利用管道、地下排水网络、多孔碎石过滤池、光伏供电的盐水净化单元以及相关的地下排水管道和控制结构组成。这些设施共同作用，使得排水水能够被收集、处理、储存并重新用于灌溉，从而形成一个持续的水资源循环利用过程。

此外，研究团队还部署了一个多源物联网监测系统，用于实时采集土壤、水文、气象和设备运行等多维度的数据。该系统采用太阳能供电，并通过无线网络将数据传输至中央网关，再上传至云端平台进行可视化和分析。系统包括土壤温度、水分和电导率传感器，用于监测不同深度的土壤状态。同时，系统还配备了流量传感器、水位传感器和气象站，用于监测灌溉和排水流量、地下水位以及气象条件的变化。这些数据不仅为LSTM模型提供了丰富的输入，也为数字孪生平台的构建奠定了基础。

### LSTM模型的预测性能

LSTM模型作为一种深度学习技术，被广泛应用于时间序列预测任务。在本研究中，LSTM模型用于预测土壤水分和盐分的变化趋势。模型的输入特征包括土壤水分、温度、土壤质地、地下水深度、灌溉量、排水量、地下排水管道数量、气温、蒸气压、大气压、蒸气压亏缺、风速、光合光子通量密度、太阳辐射和实验地块等。这些特征共同反映了影响土壤水分和盐分变化的环境和管理因素。

通过使用Keras库和TensorFlow后端，研究团队对LSTM模型进行了训练和优化。模型在训练过程中表现良好，其损失函数在前10个周期内迅速下降，并在第20个周期后趋于稳定。测试数据集和验证数据集的预测结果分别达到了R2 = 0.97和R2 = 0.92，表明模型具有较高的预测精度。此外，SHAP方法用于分析模型中各输入特征的重要性，结果显示土壤水分、温度和地下水深度是影响水盐动态的最关键因素。这一发现为模型的优化和实际应用提供了重要的参考。

### 系统的实际应用效果

通过三年的连续田间实验，研究团队评估了该智能灌溉-排水系统的实际效果。结果显示，对于渗透性较强的土壤（如沙壤土、壤土和粉壤土），该系统能够显著降低土壤电导率（EC），并实现稳定的作物产量。例如，在2022年，T2和T3处理组的土壤EC降低至3.3 mS/cm以下，且作物产量达到416–498 kg/667 m2。而T1处理组虽然EC降低至0.17 mS/cm，但因土壤持水能力较低，导致作物产量仅为349 kg/667 m2。

相比之下，对于渗透性较差的土壤（如黏土层），该系统的效果较为有限。例如，T5处理组虽然在2022年初期实现了显著的盐分淋洗，但在随后的年份中，土壤EC反而有所上升，表明黏土层限制了盐分的垂直迁移。这说明在设计灌溉-排水策略时，需要充分考虑土壤的层状结构和渗透性，以实现最佳的盐分控制效果。

此外，系统在非生长季节的表现也值得关注。研究发现，在结冰和融化的过程中，土壤盐分的分布发生了显著变化，EC在结冰期间迅速下降，而在融化后则回升至结冰前的水平。这表明土壤盐分的动态变化受到季节性气候条件的显著影响，进一步强调了智能灌溉-排水系统在应对气候变化和季节性盐分变化方面的重要性。

### 数字孪生平台的作用

数字孪生平台是本研究的另一个关键组成部分，它通过实时数据采集和建模，实现了对农田环境的精准模拟和管理。平台利用无人机航拍和倾斜摄影技术，构建了高分辨率的农田三维模型，涵盖了农田地形、基础设施和水盐动态等关键信息。这些数据通过Cetus3D和Unity 3D进行实时渲染和模拟，使得研究人员能够直观地观察和分析土壤水分和盐分的变化过程。

平台还集成了多种数据处理技术，包括支持静态数据集（如Excel、CSV和JSON）和动态数据流（如API和WebSocket）的云计算框架（CaaS）。这种多源数据融合能力使得数字孪生平台能够实时更新农田状态，并提供精准的管理建议。例如，平台可以根据作物生长阶段和土壤盐分分布，动态调整灌溉量和排水策略，从而实现对水盐输入的精确控制。

### 未来展望与挑战

尽管本研究的智能灌溉-排水系统在提升盐分淋洗效率和优化水资源利用方面表现出色，但仍存在一些挑战和局限性。首先，数字孪生平台的运行依赖于高分辨率的输入数据和精确的校准，这在实际应用中可能面临数据质量和设备维护的问题。其次，LSTM模型虽然在本实验中表现良好，但在不同土壤类型、气候条件或作物系统中的适用性仍需进一步验证。这意味着，在推广该系统时，可能需要针对不同地区进行模型的再训练和参数调整。

此外，系统在经济上的可行性也是需要考虑的重要因素。初步的成本效益分析表明，该系统在一定程度上能够提升作物产量并降低水资源消耗，从而带来显著的经济效益。然而，设备的初始投资成本较高，特别是在多源水循环利用和数字孪生平台的建设方面。因此，未来的研究应进一步探索如何降低系统成本，同时提高其在不同环境条件下的适应性和稳定性。

### 结论

综上所述，本研究提出了一种结合物联网监测、深度学习预测模型和数字孪生辅助管理的智能灌溉-排水系统，为盐碱化农田的可持续农业发展提供了新的解决方案。该系统不仅能够有效降低土壤盐分，还能优化水资源利用，从而提升作物产量和农田的长期生产力。通过三年的田间实验，研究团队验证了系统的有效性，并发现其在不同土壤类型和气候条件下的适应性。未来的研究应进一步探索系统的可扩展性、经济可行性以及在更大范围内的应用潜力，以推动智能灌溉-排水技术在全球范围内的推广和应用。