土壤墒情预报预警服务平台的设计与实现

土壤墒情预报预警服务平台的设计与实现李新振;吴秋峰;孟军【摘要】针对传统土壤墒情预报预警系统成本高、效率低等问题，本平台以计算机网络技术为基础，结合JAVA编程语言，将数据库技术、快速开发JFinal框架技术以及物联网技术与实际应用相结合，最终设计出一套土壤墒情预报预警服务平台.本平台实现了土壤墒情数据的采集、数据的管理和预警决策发布等基本功能，功能强大、操作简单，降低了成本，提高了工作效率.【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷)，期】2016(000)009【总页数】5页(P36-40)【关键词】土壤墒情;数据库;物联网服务平台【作者】李新振;吴秋峰;孟军【作者单位】东北农业大学工程学院，黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学理学院，黑龙江哈尔滨150030;东北农业大学理学院，黑龙江哈尔滨150030【正文语种】中文【中图分类】TP315旱涝灾害频繁引发影响我国部分地区农作物产量，严重制约着农业经济发展。水资源的合理利用和种植业墒情的准确预报预警，一直都是研究者们关注的课题。目前，对土壤墒情已有一定的研究，但在监测土壤水分变化、判断作物何时需水、何时灌溉等问题方面的研却不够成熟。传统意义的土壤墒情预报技术只能在一定程度上为农业的灌溉提供帮助，却很难实现有效的实时灌溉控制，难以及时调控土壤水分。本文针对这些问题通过现代计算机网络技术、地理信息技术和人工智能开发了土壤墒情预报预警服务平台。建立种植业土壤墒情预报预警服务平台是发展信息化农业基本要求，是种植业网络化的具体体现。建立土壤墒情预报预警服务平台的建立不仅可以为相关政府部门在指导农民耕作提供了理论依据，也为未来农业发展建立信息化、智能化的农业信息操作管理平台提供了指导意见。总之，建立土壤墒情预报预警服务平台是我国农业墒情向信息化、网络化、智能化发展的必由之路。20世纪中期，美国研究机构为发展节水灌溉制度，开发了简易的土壤水分监测模型［1］。20世纪80年代，澳大利亚、美国等国家的研究者们提出了一些土壤墒情预报预警与预报的相关理论，并将理论运用到实践中，取得了不错的效果［2］。学者考斯加可夫、菲利普等研究员在研究土壤水量变化过程中首次提出预报模式［3］。2001年，Brain通过JAVA编程语言，进一步优化WIF系统和SCHED系统，系统的更改性和可视化程度得到了大幅度的改善，从某种程度上提高了预报预警土壤含水量的变化的效率［4］。相对于农业发达的欧美国家相比，我国在土壤墒情相关预报方面的研究比较滞后。西北农林科技大学开发了一种初级实用型土壤墒情预测灌溉管理系统。宋松柏等研究员在河套种植区开发实施了灌排信息管理决策支持系统。汪志农等研究员提出人工智能水平的节水灌溉决策专家系统［5］。这些研究都是基于墒情预警系统的基础上展开的。随着研究技术的推进，我国先后在重点种植区研究并建立了多个土壤墒情监测系统。2001年，安徽淮北地区建立了土壤墒情监测预报系统［6］。2007年，辽宁省在西部典型地区旱情地区推进建设墒情自动监测系统，于2008年4月建设完成并投入使用，该系统初步实现了辽宁省部分地区信息采集的规范化、标准化和自动化，为该地区的抗旱减灾提供了有力的支持和决策论据。国内外目前建立了许多相关的土壤墒情预报预警系统，但这些预报预警系统仍存在一些不足［7］。目前大多数土壤墒情预报预警系统中只是进行了部分植被的墒情的预测及预警，然而预警系统的应用范围扩大必然增加大量案例和数据，大量案例和数据的增加必将引出新的问题，如判断和提取影响因子的新方法、专家推理机制的类型化等。大部分预报预警系统只对土壤水分进行评估，而忽略了其他影响各类植被生长的的条件，如温度、湿度、降水量、光照条件等。另外，自动站所观测要素的环境和实际植被的生长的气候环境有差别，而且部分系统仅适用于该研究地区的预报系统的设计开发和应用。因此，系统在整体性和全面型方面的发展尚有欠缺。随着经济的飞速发展，农业向着信息化、网络智能化的方向发展，为加速农业体系中土壤墒情预警的信息化进程，本文建立一个数据和服务共享智能化平台，实时为用户提供信息服务，用户可以使用PC端或手机端直接参与［8］。2.1需求分析建设中国特色现代化农业是我国农业长期坚持的战略任务和目标。土壤墒情预报预警服务平台在农业服务体系建设中起着举足轻重的地位，是开展多元化、自动化现代农业的必经途径。传统土壤墒情监测预报系统不仅消耗大量资源，而且由于其自身的局限性很难实现信息资源共享，难以构建信息化、网络化、智能化的农业模式。土壤墒情预报预警服务平台的建立和功能的实现都会直接或间接的影响到我国农业的发展，对农作物墒情科学研究有重要的指导意义。为了实现产业体系中土壤墒情预警的信息化进程，依靠〃大数据”技术建立实现一个信息资源服务共享平台。2.2服务平台设计流程良好的墒情服务平台需要计算机网络技术的支持和种植区监测站的积极参与，种植区监测站是平台的主要受益和推广部门。该墒情服务平台的信息流程如图1所示，a,b,c分别代表不同的监测站或种植区单位，他们将监测站或者实地经传感器测量获取的农作物墒情相关数据通过web表单的数据上传到服务平台，上传成功后会激发平台的搜索引擎模块，并与之前事先建好的有关农作物墒情数据知识库相匹配，匹配成功后将警情信息评估、分析并制定警情排除措施。a,b,c通过计算机网络及时获取排除警情的建议并根据决策采取相应措施。同时，墒情服务平台可以存储各个部门上传数据，保存为历史数据，为其他部门提供参考，实现资源共享。整个过程不受时间、地理位置的限制，通过互联网就可以实现服务平台的功能。2.3平台物理架构设计墒情服务平台架构搭建以高效利用、资源共享、科学健康为重点。通过对现阶段土壤墒情系统的研究，结合计算机网络服务平台带技术，平台架构借助数据库、JavaWeb等计算机网络技术，以实现农业信息化、网络化、智能化发展为目标展开设计。平台的整体框架如图2所示。2.3.1数据来源为保证农作物土壤墒情数据真实有效，数据库数据将从政府农业资源部门、农作物气象监测站、农业信息平台、农资网站等渠道采集上传。通过不同渠道的数据应务必保证数据的互补性和完整性，实现数据库数据的全面性、真实性。相关人员及时进行数据实时上传和更新，并通过互联网通信实现数据资源共享。农业信息平台和农资网站是最有效、最便利的资源渠道，其采集的数据资源是中央数据库的重要组成部分。政府资源和监测站提供的数据资源主要是以重要数据的形式存储在中央数据库历史资源中。2.3.2数据库层数据库层是墒情服务平台的核心功能模块，中央数据库包含了各个渠道提供的数据资源。这些数据资源不仅是系统知识库的主要组成，也是决策系统进行推理的主要数据依据。知识库中储存着各种植被不同生长阶段所需的水分标准数据和专家经验预测经验值，根据相关数据联合判断灌溉时间和水量。2.3.3应用网络层应用网络层指的是墒情服务平台，该平台将实现数据采集、数据管理和决策发布三大功能。访问者通过平台中的数据采集系统，将收集上来的墒情数据上传并以历史数据储存在数据管理系统中，触发搜索引擎，与知识库匹配，最终由决策系统作出决策发布。另外，访问者还可以直接访问数据库，通过搜索引擎查询所需的相关信息。2.4系统关键技术2.4.1数据库技术数据库技术是信息管理应用系统中的关键核心技术。数据库技术是通过解析数据库的结构并结合相关数据库应用理论，对数据库中所研究的数据进行综合分析评估和处理。MYSQL是一种应用广泛的关系型数据库管理系统，且可将数据储存在不同的表格中并相互关联，在web应用方面是最好的软件之一；Navicat是一套性价比较高的数据库管理工具，它的最大优势是简化了数据库管理并且降低了成本，直觉化的用户界面更容易使数据库管理员以便捷的方式创建、组织、访问并共用信息。本系统充分利用相关工具的功能，借助MYSQL、Navicat等工具建立中央数据库。墒情数据由采集系统采集，利用上述工具对数据组织、上传和管理，根据墒情数据属性类型建立相应的数据仓库，墒情数据仓库能实现对本数据库中的数据添加、删减、查询等功能。本系统运用数据库相关技术很好的解决了信息处理过程中大量墒情数据存储问题，大大减轻了人工工作量，实现了数据高效检索、处理和共享。2.4.2JFinal框架技术作为一种面向对象的设计语言，Java语言具备高效性、通用性、安全性和平台移植性高等特点°JFinal是Java语言应用中一种快速web开发框架，较常用的Spring、Struts和Hibernaet框架，有开发迅速、功能强大、轻量级、代码量少、学习简单、Restful、易扩展的优势。该平台采用JFinal框架开发。该平台利用数据库技术和JavaWeb开发技术，结合实际需求，针对各个环节设计了墒情服务平台。该系统分别由数据采集系统、数据管理系统和决策发布系统三个子系统组成，各子系统有各自的功能模块，功能模块如图3所示。3.1数据采集系统数据采集系统是整个系统的数据获取源头，主要职能是负责采集墒情信息数据。墒情信息将数据采集系统采集到的信息上传到系统数据库，为数据处理提供数据支持。由于受条件限制，采集渠道主要有传感器采集和人工采集两种。3.1.1传感器采集该模块的功能主要是通过利用无线网络，结合传感器和无线传输设备，将种植区的墒情信息传输到服务器，服务器上位机软件将采集到的数据信息进行筛选、分析处理并储存在数据库中。另外，在服务器一端，可根据需求通过上位机软件向采集器发送命令，更改采集时间间隔等相关信息。3.1.2人工采集该模块与传感器采集方式相比较为简单。其主要实现方式是工作人员将收集上来的数据以web表单或者excel格式输入并上传到中心数据库。这种上传方式的时效性较差，具有较大的滞后性，适合数据连续性、实时性要求不高的监测区。3.2数据管理系统数据管理系统是实现数据的组织、处理和管理的数据管理系统。工作人员可通过此系统实现墒情数据的处理，有效数据的储存，还可以对监测区进行墒情监测。另外通过此系统可查询相关墒情信息，实现数据共享。数据处理人工输入方式上传的数据经常会出现空值、命名冲突、重复记录等错误，所以采用传感器终端采集经过相应的串口上到数据库的土壤墒情数据，有效保证数据可靠性，管理员可以通过数据处理模块对墒情数据相关处理。数据储存此模块主要是储存经传感器或人工输入上传的墒情数据，这些数据以excel的形式储存在数据库中，便于数据分析以及墒情预测等功能的实现。3.2.3实时数据导出此模块主要是结合相应传感器，通过简单的程序调出数据库中传感器上传的数据，实现实时监测，并以图表的形式呈现，这种形式更简洁直观而且更具有很强的时效性。3.2.4墒情信息查询墒情数据库的的数据丰富多样，为了更好的方便管理工作人员查询所需的墒情信息，此模块提供了查询功能，工作人员可通过搜索引擎输入关键字得到所需信息。3.3决策发布系统决策发布系统是平台的核心系统，此系统是运用相关数学原理，分析过去土壤墒情信息并结合相关因素，判断墒情未来发展趋势。预警功能的实现，首先对警情作出分析，并设定警情指标，然后判断警情警度，作出决策，最后发布相关信息。此系统包括三个子模块：选择警情指标、警情情况分析、预警信息发布。3.3.1警情指标选择此模块是建立在有警情发生的基础上实现的。警情指标包括很多因素，不同作物不同监测区的警情指标选择是不同的，如大棚中植被不需要考虑环境因素中的降雨量指标。在系统中已给出几种指标提供参考。3.3.2警情分析此模块功能是将采集的实时数据和历史数据通过简单数学原理进行对比分析，结合环境因素等对该监测区综合评价，判断警情是否发生，同时明确警情程度。其中，警情发生的判断至关重要，它决定了系统是否做出预警信息发布。3.3.3预警信息发布此模块是预警信息发布模块。根据警情指标选择模块警情分析模块的综合利用，此模块会自动作出警情判断，给出相应警度，并作出简单的排除警情意见。由于受条件限制，此模块只能实现浇灌和排涝两种最重要的简单决策。该平台是基于数据库技术和当前相对流行的Java编程语言相关技术研究的，借助了MYSQL和JFinal框架等设计展开。MYSQL功能强大，操作简单，JFinal框架成本低，且有较好的扩展性。整个过程结合MYECLIPSE工具实现的，平台首页界面如图4所示。系统开发完成后，在东北农业大学试验田中应用，其设计界面简单易懂，功能齐全，性能相对稳定。该平台为种植区工作人员提供了一个很好的操作管理平台，工作人员通过此平台可以监测植被区墒情动态，第一时间做出决策。不同监测区的工作人员也可通过此平台进行学术交流和资源共享。这不仅为墒情预报节省了大量的人力、财力和物力，也为之后农作物网络化墒情科学研究提供了重要的指导意义。发展信息化农业是现代农业的基本要求，农作物墒情预报预警的研究一直是专家们研究的课题。针对传统墒情预报预警系统的不足，本文通过信息网络技术建立了墒情预报预警服务平台，为一线工作人员提供了一个很好的操作平台，降低了成本，提高了工作效率；墒情预报预警服务平台体现了农业向信息化、网络化、智能化发展的重要意义，为有关政府部门指导农民耕作提供了理论依据。平台具备易操作、功能强大等优势，对建立墒情研究有重要的意义。【相关文献】[1]JoshiM.B.eta1.CROSOWAT:Adecisiontoolsforirrigationschedule[J].AgriculturalWaterManagement.1995,(27):203-223.[2]次仁多吉•拉萨市主要农区土壤墙情监测预警系统服务平台[D].成都：电子科技大学，2010.[3]赵雷.土壤墙情信息采集与远程监控系