结合水动力模型与田间传感器的边界灌溉精准调控路径研究

为解决表面灌溉效率低下、用水量大且难以量化管理的问题，研究人员开展了一项结合水动力模型与低成本传感器的边界灌溉优化研究。通过开发集成模型SurfIrri模拟季节性水流动态，确定了传感器在田间的优化位置（80%-90%田块长度），结果显示传感器调控可提升应用效率(AE)56%，节水潜力达33%，显著优于固定截流时间策略。该研究为实时数据驱动的表面灌溉现代化提供了技术支撑，对全球水资源紧缺地区的农业可持续发展具有重要意义。

　　

在全球水资源日益紧张的背景下，表面灌溉（Surface irrigation）作为最古老的灌溉方式仍占据全球70%的灌溉面积，但其低效问题长期困扰农业领域。传统边界灌溉（Border irrigation）存在两大痛点：一是劳动密集型管理，农民需反复巡查田间水流进展；二是高达60-80%的灌溉水因深层渗漏和尾水流失被浪费。法国南部Crau平原的干草种植区正是典型代表——这里每年消耗20,000 m³/ha的灌溉水，却因低效灌溉导致地下水位持续下降，威胁着30万居民的饮用水安全。

为破解这一难题，法国农业科学研究院（Institut Agro）的研究团队创新性地将水动力学建模与物联网传感技术相结合。他们开发的SurfIrri模型首次整合了三个关键模块：基于Green-Ampt方程的土壤入渗模型、耦合曼宁糙率系数(n)的明渠水流模拟器，以及动态作物生长模型。通过全年监测208米长的干草田数据，研究人员验证了季节性变量（如作物冠层变化导致的n值波动0.29-0.35 s m^-1/3，土壤初始含水量θ_i在16-26%间变化）对灌溉性能的显著影响。

研究采用的关键技术包括：1）基于压力传感器的渠道流量监测系统，通过矩形薄壁堰公式计算入流量Q_i；2）差分GPS测量田块地形参数；3）OpenFluid平台构建的耦合模型，可模拟水分在650 mm根区的动态存储过程；4）通过Nash-Sutcliffe效率系数（0.55-0.98）验证的WinSRFR模型反演土壤水力参数。

季节性动态模拟揭示调控规律
通过13次灌溉事件的模拟，研究发现最优传感器位置随季节变化显著。5月作物茂盛期（LAI=7.7 m²/m²）需要将传感器置于田块85%长度处，而7月收割后（LAI骤降至2 m²/m²）则需调整至90%处。这种动态调整使应用效率(AE)从传统管理的18%提升至28%，同时确保需求效率(RE)保持100%。

传感器策略的稳定性优势
在流量波动±30%的极端测试中，固定截流时间方案在低流量下RE骤降30%，而传感器调控仅使AE降低5%仍保持RE>95%。这归因于传感器实时反馈机制能自动补偿流量变化——当入流量增加30%时，水流提前到达传感器位置，自动缩短灌溉时间避免浪费。

土壤墒情的敏感度分析
模型显示初始θ_i对性能影响显著：在θ_i=16%的干旱土壤中，达到RE=95%需4.1小时灌溉，比θ_i=25.2%的湿润土壤多29%时长。而固定80%位置的传感器能在各种墒情下保持RE≈95%，证明其适应性强于预定时间策略。

这项研究开创性地量化了实时传感技术在边界灌溉中的节水效益，33%的节水潜力相当于Crau地区每年减少6,600 m³/ha的用水量。值得注意的是，研究者强调需在流域尺度评估节水影响——因为当前"损失"的水量实际补给着区域含水层。团队正在开展60块田联网的扩大试验，这将为数字技术赋能传统灌溉提供更全面的决策依据。该成果发表于《Agricultural Water Management》，为发展中国家低成本灌溉现代化提供了可复制的技术范式。