1 前言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
作为农业大国，农业在我国自古以来就具有特殊重要的地位，成为影响我国经济发展和社会稳定的基础。自改革开放以来，我国一直在探索农业发展道路，并基本实现了农业快速、全面、可持续的发展，取得了举世瞩目的成就。中国用不足世界总量10%的耕地面积，生产了全世界 1/4 的粮食，养活了全世界 1/5 的人口，为保证世界粮食的生产和安全做出积极贡献。然而，我国农业在取得巨大成就的同时，却存在着资源与环境约束加剧的问题，对土地和水资源不断激化的需求、气候变化、人口压力等因素都对粮食安全产生挑战。随着城市化进程的推进，我国耕地面积在近年来呈现逐渐下降的趋势，我国耕地的人均面积更是远低于世界平均水平，不足世界平均水平的一半（邹正冰颖，2018）。根据《中国统计年鉴 2018》，2107 年底我国人均水资源量约 2000 立方米，仅为世界人均水平的 25%。人均耕地面积和水资源的供需关系趋于紧张，对我国粮食生产安全和社会发展稳定构成了严重威胁。在此背景下，转变农业生产方式，提高农业生产科技水平，是提升农业资源利用效率的必然途径。
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
作为农业大国，农业在我国自古以来就具有特殊重要的地位，成为影响我国经济发展和社会稳定的基础。自改革开放以来，我国一直在探索农业发展道路，并基本实现了农业快速、全面、可持续的发展，取得了举世瞩目的成就。中国用不足世界总量10%的耕地面积，生产了全世界 1/4 的粮食，养活了全世界 1/5 的人口，为保证世界粮食的生产和安全做出积极贡献。然而，我国农业在取得巨大成就的同时，却存在着资源与环境约束加剧的问题，对土地和水资源不断激化的需求、气候变化、人口压力等因素都对粮食安全产生挑战。随着城市化进程的推进，我国耕地面积在近年来呈现逐渐下降的趋势，我国耕地的人均面积更是远低于世界平均水平，不足世界平均水平的一半（邹正冰颖，2018）。根据《中国统计年鉴 2018》，2107 年底我国人均水资源量约 2000 立方米，仅为世界人均水平的 25%。人均耕地面积和水资源的供需关系趋于紧张，对我国粮食生产安全和社会发展稳定构成了严重威胁。在此背景下，转变农业生产方式，提高农业生产科技水平，是提升农业资源利用效率的必然途径。
近年来，随着科技的不断发展与进步，促使我国农业由传统农业向现代化农业转变。物联网（Internet of Things, IOT），是新一代信息技术的高度集成和综合应用，其思想是将不同传感设备与常规互联网相连接，实现在任何时间与地点的人、机、物的互联互通，即万物互联（贾益刚，2010）。我国工业和信息化部在《信息通信行业发展规划（2016-2020 年）》中指出：“十三五”时期是我国物联网加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”的新阶段，与我国新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化建设深度交汇，面临广阔的发展前景。国务院在《2020 年中央一号文件》中指出：依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能、第五代移动通信网络、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用。因此，将物联网技术运用到农业领域，可为农业发展的可持续性、农村资源利用的有效性提供有力的支持（李道亮，2012），为促进我国农业发展升级起到巨大的推动作用。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 物联网发展现状
物联网主要是利用智能感知与识别技术，通过信息传输技术实现物与物之间的通信，从而实现了“人-机-物”的互联互通（王保云，2009）。
物联网的概念最早由麻省理工学院 Ashton 教授在研究射频识别技术（Radio Frequency Identification, RFID）时提出，强调将物品通过射频识别标签与网络相连以用于供应链管理，实现对物品的智能化识别与管理(Want R., 2006)。随后，国际电信联盟（International Telecommunications Union, ITU）在 2005 年年度报告《ITU 互联网报告 2005：物联网》首次将物联网的概念正式提了出来，指出物联网以感知和智能的方式利用各种信息感知设备和系统将物品相连，如 RFID，传感器、扫描仪、遥感、全球定位系统等，从而实现在任何时间、任何地点，与任何人、任何物品连通的目的（International Telecommunications Union, 2015；刘强等, 2010)。自此，各国相继掀起了物联网研究的热潮，推动了全球物联网技术的快速发展。
1.2.1 物联网发展现状
物联网主要是利用智能感知与识别技术，通过信息传输技术实现物与物之间的通信，从而实现了“人-机-物”的互联互通（王保云，2009）。
物联网的概念最早由麻省理工学院 Ashton 教授在研究射频识别技术（Radio Frequency Identification, RFID）时提出，强调将物品通过射频识别标签与网络相连以用于供应链管理，实现对物品的智能化识别与管理(Want R., 2006)。随后，国际电信联盟（International Telecommunications Union, ITU）在 2005 年年度报告《ITU 互联网报告 2005：物联网》首次将物联网的概念正式提了出来，指出物联网以感知和智能的方式利用各种信息感知设备和系统将物品相连，如 RFID，传感器、扫描仪、遥感、全球定位系统等，从而实现在任何时间、任何地点，与任何人、任何物品连通的目的（International Telecommunications Union, 2015；刘强等, 2010)。自此，各国相继掀起了物联网研究的热潮，推动了全球物联网技术的快速发展。
作为信息产业的领先者，美国政府对物联网技术的应用和发展高度重视。IBM 公司于 2009 提出“智慧地球”之后，在短时间内快速得到政府的正面响应，在《2009 年美国恢复和再投资法案》中指出政府要加大在电网、教育、医疗等领域的投资力度来带动物联网技术的研发应用。美国国家情报委员会(National Intelligence Council, NIC)在《2025 年对美国利益潜在影响的关键技术报告》中更是将物联网技术列为六种关键技术之一。在美国政府的支持下，美国在物联网技术研发取得了各种突破进展，且已逐步将各种成熟技术拓展应用到智能家居、智能电网、智慧农业和军事等多个领域（徐刚等，2010；邓昀等 , 2017；汪洋, 2010）。
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2 系统整体方案设计
2.1 需求分析
在农业用水供需矛盾日趋紧张和水资源利用率有待提高的背景下，传统人为管理模式主要依赖于经验来对灌溉、施肥等行为做出决策。这种粗放的管理方式难以准确估计作物的生长环境和生长状态，凭借经验进行的判断，无法得到真实和全面的反应作物的信息数据，因而既会产生人力和物力资源浪费等不良后果，又会进一步加剧水资源紧张的困境。若能通过科学的手段来采集作物生长的环境信息，继而实现灌溉水量的科学决策，有助于缓解当前的困境。因此在本文设计中，应考虑满足如下三个条件：
（1）环境信息数据采集，即通过在日光温室内布设大量传感器，来实时监测土壤温湿度、空气温湿度和光照等数据，以真实反应日光温室番茄的生长环境。
（2）监测数据的远程传输，即将各传感器所采集的数据通过通讯手段传输给控制中心，为日光温室番茄需水分析提供数据支撑。
（3）需水分析的科学决策，即通过农业数据处理手段，分析环境信息和日光温室番茄需水量之间的相关性，进而对日光温室番茄的需水量做出预测，从而为实现精准灌溉、指导农业生产提供决策依据。
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2.2 监测因素分析
2.2.1 温度
在充分灌溉的条件下，作物需水量的多少与作物种类的差异以及参考蒸散量息息相关，而温度其中较为重要的影响因素。 温度的变化将会影响到土壤中的水分蒸发量和植被蒸发耗水，因而将会明显对作物对水分的需求产生影响。另一方面，温度的变化也会对作物生长产生一定的影响，使作物生长期各个阶段的时间增加或减少，进而影响到作物的需水量。
2.2.2 湿度
水分是作物生长过程中不可缺少的因素，在生长发育各阶段都需要适宜的温湿度环境。当土壤中的水分超过其渗透能力时，会有一部分水分形成地表径流流走或形成深层渗透流出作物根区，不能被作物所利用。环境湿度的过高或过低都不利于作物的生长。在空气湿度相对较小且土壤水分充足时，作物的蒸腾作用会较旺盛，有利于作物的生长，因而对作物需水量产生一定的影响。
2.2.3 光照
光照会影响到水分的蒸发。在其他条件基本相同时，光照的辐射量越大，水分蒸发量越大。另一方面，光照强度的大小也会直接影响到作物生长，如光合作用、产量、品质等。当光照不足时，影响作物根的生长，导致根系生长不良而影响需水量；当光照充足时，可以提高光能的利用效率，促进光合作用而有利于提升作物品质。因而光照强度也能反映出作物对水量需求的多少。
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2 系统整体方案设计
2.1 需求分析
在农业用水供需矛盾日趋紧张和水资源利用率有待提高的背景下，传统人为管理模式主要依赖于经验来对灌溉、施肥等行为做出决策。这种粗放的管理方式难以准确估计作物的生长环境和生长状态，凭借经验进行的判断，无法得到真实和全面的反应作物的信息数据，因而既会产生人力和物力资源浪费等不良后果，又会进一步加剧水资源紧张的困境。若能通过科学的手段来采集作物生长的环境信息，继而实现灌溉水量的科学决策，有助于缓解当前的困境。因此在本文设计中，应考虑满足如下三个条件：
（1）环境信息数据采集，即通过在日光温室内布设大量传感器，来实时监测土壤温湿度、空气温湿度和光照等数据，以真实反应日光温室番茄的生长环境。
（2）监测数据的远程传输，即将各传感器所采集的数据通过通讯手段传输给控制中心，为日光温室番茄需水分析提供数据支撑。
（3）需水分析的科学决策，即通过农业数据处理手段，分析环境信息和日光温室番茄需水量之间的相关性，进而对日光温室番茄的需水量做出预测，从而为实现精准灌溉、指导农业生产提供决策依据。
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2.2 监测因素分析
2.2.1 温度
在充分灌溉的条件下，作物需水量的多少与作物种类的差异以及参考蒸散量息息相关，而温度其中较为重要的影响因素。 温度的变化将会影响到土壤中的水分蒸发量和植被蒸发耗水，因而将会明显对作物对水分的需求产生影响。另一方面，温度的变化也会对作物生长产生一定的影响，使作物生长期各个阶段的时间增加或减少，进而影响到作物的需水量。
2.2.2 湿度
水分是作物生长过程中不可缺少的因素，在生长发育各阶段都需要适宜的温湿度环境。当土壤中的水分超过其渗透能力时，会有一部分水分形成地表径流流走或形成深层渗透流出作物根区，不能被作物所利用。环境湿度的过高或过低都不利于作物的生长。在空气湿度相对较小且土壤水分充足时，作物的蒸腾作用会较旺盛，有利于作物的生长，因而对作物需水量产生一定的影响。
2.2.3 光照
光照会影响到水分的蒸发。在其他条件基本相同时，光照的辐射量越大，水分蒸发量越大。另一方面，光照强度的大小也会直接影响到作物生长，如光合作用、产量、品质等。当光照不足时，影响作物根的生长，导致根系生长不良而影响需水量；当光照充足时，可以提高光能的利用效率，促进光合作用而有利于提升作物品质。因而光照强度也能反映出作物对水量需求的多少。
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3.1 硬件设计部分 ··································16
3.1.1 传感器模型选择 ···························19
3.1.2 微处理器选择 ····························19
4 日光温室番茄需水分析预测 ······························29
4.1 需水量测定 ·····························29
4.2 XGBOOST 原理 ························29
4.3 材料与方法 ················32
5 总结与展望 ·······························39
5.1 论文总结 ·······························39
5.2 工作展望 ···························39
4 日光温室番茄需水分析预测
4.1 需水量测定
作物需水量是指生长在大面积上的无病虫害作物，在土壤水分及养分适宜等条件正常下，为满足植株蒸腾、 棵间蒸发和植株体组成所需要的水量（马灵玲等，2005）。由于组成植株体的水分影响较小，作物需水量等于高产水平条件下的植株蒸腾和棵间蒸发之和，即蒸散量（康绍忠等，1996；乔俊枫等，2012）。
作物需水量是指生长在大面积上的无病虫害作物，在土壤水分及养分适宜等条件正常下，为满足植株蒸腾、 棵间蒸发和植株体组成所需要的水量（马灵玲等，2005）。由于组成植株体的水分影响较小，作物需水量等于高产水平条件下的植株蒸腾和棵间蒸发之和，即蒸散量（康绍忠等，1996；乔俊枫等，2012）。
本试验以日光温室番茄为例进行分析。在试验中由于地下水位较深而不能加以有效利用，因此GW 项可忽略。此外，由于试验在日光温室内进行，每次灌水量较小而基本不会产生深层渗透，因此深层渗透量U 也可忽略（李洋，2019）。本试验采用型号为 L99-TWS-2 土壤温度水分记录仪来测定土壤体积含水量，其中探头放置于地面以下 20 cm 处。利用称重法测定番茄需水量，即用灵敏度为 1 g 的电子天平来测定灌水前后的重量变化，称重频率为每两天一次，在需水高峰期频率可增加为一天称重一次。在称重间隔内由于植株重量变化相对较少，因此，整盆重量的减少量即可认为是植株需水量。
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5.1 总结
本文从农业水资源日趋紧张的供需矛盾和利用效率偏低这一问题与挑战出发，通过物联网技术、通信技术等实时获取日光温室番茄生长环境气象因子，进一步利用XGBoost 算法对日光温室番茄需水量做出科学预测，从而可为农业水资源的有效利用提供了有力的科学依据与支撑。具体而言，本文的主要工作如下：
（1）系统调研了国内外物联网技术及其在农业领域中的研究和典型应用现状，其中，着重梳理了农业物联网中信息感知、数据传输和数据处理的关键技术及典型应用，表明了物联网技术在农业领域应用的重要意义。进一步结合我国农业水资源利用现状以及作物需水分析研究现状，分析了本文研究的目的和意义。
（2）根据系统的需要，完成了系统整体方案的设计，包括所监测的环境因素的选择、无线传输技术分析、基于环境数据的预测方法等，给出了系统的整体架构。在此基础上，完成了硬件器件的选择与设计，包括传感器、信息采集模块、供电模块、传输模块等，并分别进行了分析设计。然后完成了软件部分的设计与实现，主要包括数据采集模块和中心基站部分的程序流程设计。
（3）在远程中心获取数据基础上，进一步借助于 XGBoost 算法对所采集的数据进行分析和处理，实现了对日光温室番茄需水量的预测，预测效果良好。
参考文献(略)