随着我国农业现代化进程的加速，水资源短缺已成为全球面临的严峻挑战，且在农业领域表现得尤为突出。农业作为国之根基，保障粮食安全、推动其可持续发展，离不开水资源的高效运用。而农田水利工程作为农业灌溉的关键基础，其节水灌溉技术的持续革新与广泛应用对农业发展至关重要。
近年来，科技飞速发展，信息技术取得了前所未有的进步。物联网、大数据分析、遥感技术等新兴前沿技术不断涌现，为农田水利节水灌溉带来了新的发展契机。这些技术的应用，为实现精准、智能的灌溉模式开辟了新道路，有助于提升水资源利用效率，让每一滴水都发挥最大效能。
在此背景下，探讨信息技术在农作物节水灌溉中的应用具有重要意义。目前，尽管已有部分信息技术应用于节水灌溉，但仍存在技术集成度不高、应用成本较高等问题。本文的研究目标是通过分析农作物的需水特点和生长阶段对水分的敏感性，结合信息技术的优势，提出有效的节水灌溉措施，以提高农田灌溉的精准度和水资源利用效率，为农业可持续发展提供技术支持和决策依据。
一、农田水利工程中的信息技术类型
1、物联网技术在农业节水灌溉中的运用特点
物联网技术作为新一代信息技术的璀璨之星，正重塑着各个领域的发展格局，在农业节水灌溉领域更是功不可没。从微观的技术细节看，其智能感知依靠各类精密传感器，像温湿度传感器、土壤水分传感器等，它们如同敏锐的触角，精准捕捉农田每一处细微变化。可靠传输环节，ZigBee、LoRa 等低功耗广域网协议大显身手，编织起一张庞大且稳定的无线传感器网络，让数据流畅无阻地穿梭于田间与控制中心。在智能处理层面，集成的模糊控制算法与专家系统宛如一位位智慧军师，依循作物生长全周期特性，从幼苗破土到成熟收割，结合土壤复杂多样的质地以及瞬息万变的气象要素，动态优化灌溉策略。以小麦灌浆期为例，一旦监测到 30cm 土层的含水量下降至田间持水量的 55%，系统迅速驱动喷灌装备，精准计算所需水量，既防旱又防涝，保障每株小麦都能畅享“甘霖”，真正迈向精准灌溉新纪元。
2、大数据分析技术在农业节水灌溉中的运用特点
农业大数据分析技术是智慧宝库，深度融合多源异构数据，构建数字孪生模型，助力节水灌溉智能决策。其数据源丰富，物联网实时监测农田状况，历史气象数据呈现气候规律，土壤普查数据记录土壤信息，作物生长模型记载作物需求，遥感影像数据展现农田风貌。数据经 ETL 流程处理后，存入分布式数据库。在分析领域，机器学习与深度学习算法各显神通。随机森林算法剖析历史灌溉及产量数据，精准找出最优灌溉方案；长短期记忆网络分析时间序列数据，精准预判未来 7～15 d作物蒸散量，提前规划灌溉，实现水资源高效利用。
3、遥感技术在农业节水灌溉中的运用特点
遥感技术在农田水利工程中基于电磁波与地物的相互作用原理。不同作物与土壤在可见光、近红外、热红外等波段有独特光谱特征，遥感传感器捕捉并转化为定量信息。
常用遥感平台各有优势，卫星遥感大面积、周期性监测全球农田动态；无人机遥感聚焦局部细节，为特定区域提供高清数据；地面遥感扎根田间，校准数据精度。
数据处理时，经辐射校正、几何校正、大气校正等预处理确保数据精准。通过计算归一化植被指数、增强型植被指数等光谱指数，量化作物生长活力与水分盈亏，为灌溉决策提供依据。
二、不同农作物的需水特点与对水分的敏感性
1、玉米需水特点与对水分的敏感性
根据作物生理学研究和田间试验数据，玉米全生育期需水量通常在400～600mm之间。在播种至出苗期玉米种子萌发要求土壤相对含水量保持在70%～75%，此阶段日均耗水量约为1.5～2.0mm/d，土壤水分过低会显着降低出苗率。进入苗期，玉米根系开始发育，日均耗水量增加至2.5～3.5mm/d，此阶段适度水分胁迫可促进根系下扎，但持续干旱会抑制幼苗生长。拔节至抽雄期是玉米营养生长和生殖生长的关键阶段，土壤相对含水量应维持在75%～85%，水分亏缺会导致株高降低、叶面积指数下降，最终影响产量形成。灌浆至成熟期玉米需水量逐渐减少，保持土壤相对含水量在65%～70%对千粒重和籽粒品质形成至关重要，此阶段水分亏缺会导致籽粒灌浆不充分，百粒重降低10%～15%。
2、小麦需水特点与对水分的敏感性
在播种至出苗期时小麦种子萌发要求土壤相对含水量保持在65%～70%，当土壤相对含水量低于50%时，出苗率下降30%～40%。当小麦植株进入分蘖期时，小麦开始分蘖和次生根发育，此阶段适度水分胁迫可促进根系发育，但持续干旱会导致有效分蘖数减少20%～30%。当小麦植株生长至拔节至孕穗期时，日均耗水量达到3.5～4.5mm/d，土壤相对含水量应维持在70%～75%，水分亏缺会导致小穗数减少和穗粒数下降。当小麦植株生长至灌浆至成熟期时，小麦的需水量逐步减少，但是此时若水分短缺将会导致籽粒灌浆不充分，千粒重降低15%～20%。
3、水稻需水特点与对水分的敏感性
水稻作为典型的半水生作物，其需水特性与旱地作物存在显着差异，全生育期需水量通常在800～1200mm之间。在育秧期，秧苗生长要求田间保持浅水层，此阶段日均耗水量约为4.0～5.0mm/d，土壤水分过低会导致秧苗素质下降；移栽返青期是水稻根系恢复和生长的关键阶段，要求田间保持3～5cm水层，日均耗水量为5.0～6.0mm/d，作物系数在1.05～1.15之间波动，此阶段水分胁迫会导致返青延迟3～5d，分蘖数减少20%～25%。分蘖期是水稻营养生长的主要阶段，田间保持3～5cm水层，日均耗水量达到6.0～8.0mm/d，土壤相对含水量应维持在90%～95%，此阶段水分胁迫会导致有效分蘖数减少30%～40%，最终影响产量形成。拔节孕穗期是水稻水分敏感期，此阶段日均耗水量达到峰值8.0～10.0mm/d，作物系数在1.20～1.35之间，要求田间保持5～7cm水层，水分胁迫会导致穗粒数减少25%～35%，且不可逆。抽穗开花期是水稻生殖生长的关键阶段，要求田间保持5～7cm水层，日均耗水量为7.0～9.0mm/d，此阶段即使短期的水分胁迫也会导致花粉活力下降、受精不良，造成减产20%～30%。
三、信息技术在农作物节水灌溉中的应用措施
1、物联网技术对农作物的需水监测
物联网技术作为一种前沿的信息技术，通过集成传感器网络、无线通信技术以及数据处理与分析平台，为现代农业的精准管理提供了强有力的技术支撑。特别是在节水灌溉领域，物联网技术的应用使得农作物的需水监测与精准灌溉成为可能。在节水灌溉实践中，物联网技术首先通过安装各类高精度传感器实现对农田环境的实时监测和数据采集，其中包含土壤湿度传感器、气温传感器、光照强度传感器以及风速传感器等。土壤湿度传感器能够精确测量土壤中的水分含量，为判断作物是否需要灌溉提供直接依据；气温传感器则用于监测环境温度，因为气温变化会直接影响土壤水分的蒸发速率和作物的蒸腾作用；光照强度传感器和风速传感器则分别用于评估光照条件和风对农田微气候的影响等参数，通过对参数进行分析与处理，能够使得灌溉策略进一步优化。在实践过程中，农田中需合理布置上述传感器，确保数据采集的全面性和准确性。例如，土壤湿度传感器应分层布置于作物根系分布的主要土层内，通常包括表层（0～20cm）、中层（20～40cm）和深层（40～60cm），以获取不同深度土壤的水分状况。与此同时，气温传感器应安装于开阔地带，避免局部小气候的影响，确保其读数的代表性；光照强度传感器则应面向天空，位于作物冠层上方，以准确反映作物接收到的实际光照水平。物联网系统收集到的数据将实时上传至云端数据处理与分析平台，该平台运用先进的算法模型对作物需水量进行动态评估。例如，基于作物种类、生长阶段、土壤类型、气候条件等因素，建立作物水分胁迫指数模型，该模型能够依据实时监测的土壤湿度、气温等参数，自动计算出作物当前的水分需求。当土壤湿度低于预设的作物适宜水分含量阈值时，系统将自动触发灌溉系统，启动或调整灌溉计划，确保作物获得适量的水分补给。考虑到高温天气会加速土壤水分蒸发，当气温超过25～30℃时，系统还会智能调整灌溉策略，如增加灌溉频次或减少单次灌溉量，以减少水分蒸发损失、提高灌溉效率。
2、大数据分析与农作物灌溉决策
大数据分析技术在农作物灌溉决策中的应用主要体现在对多源异构数据的整合分析与建模预测方面，通过构建基于机器学习的作物需水模型，实现灌溉决策的精准化和智能化。具体而言，该系统首先需要整合历史灌溉数据、作物生长数据、气象数据以及土壤墒情数据等多维度数据源。在数据预处理阶段，采用数据清洗、缺失值填补、异常值检测等方法确保数据质量，并通过数据标准化处理消除量纲影响。在建模过程中，可选用随机森林、支持向量机或深度神经网络等机器学习算法，构建作物需水量预测模型，其中输入变量包括作物生长阶段、气象因子和土壤水分状况，输出变量为作物日需水量，其计算可基于FAO推荐的Penman-Monteith公式。在实际应用中，系统可结合土壤水分传感器实时监测数据，当土壤含水量低于作物适宜水分下限时自动触发灌溉，同时考虑未来3～7d的气象预报数据，动态调整灌溉计划；通过建立灌溉决策支持系统，可实现灌溉方案的优化配置，包括确定最优灌溉时间、灌溉量和灌溉方式。实验数据表明，采用大数据驱动的精准灌溉技术，可使作物产量提高10%～15%，同时减少20%～40%的灌溉用水量。在系统部署方面，需要构建基于云计算的数据处理平台，采用Hadoop或Spark等大数据处理框架，实现对海量农业数据的实时处理与分析，并通过物联网技术将传感器网络、灌溉设备和决策系统进行集成，形成完整的智能灌溉闭环控制系统。
3、遥感技术与农作物的生长监测
遥感技术在农作物生长监测中的应用主要依托多平台、多光谱、多时相的遥感数据获取与分析技术，通过构建作物生长参数反演模型，实现作物生长状况的实时监测与精准评估。在水分胁迫监测方面，可利用热红外遥感数据计算作物水分胁迫指数表达式为CWSI=（Tc-Ta）/（Tmax-Ta），其中Tc为冠层温度，Ta为气温，Tmax为水分充分供应时的冠层温度。当CWSI值超过0.5时，表明作物处于水分胁迫状态。通过构建作物生长－水分耦合模型，可实现灌溉需求的精准预测。模型输入包括遥感反演的植被指数、地表温度、土壤水分等参数，输出为作物蒸散量和灌溉需水量。作物蒸散量可通过SEBAL模型或METRIC模型进行估算，精度可达85%～90%。在实际应用中，可建立基于WebGIS的作物生长监测平台，实现遥感数据的自动化处理和可视化展示。监测频率可根据作物生长关键期调整为3～5d一次。研究数据显示，采用遥感技术指导灌溉可节约用水量25%～40%，提高水分利用效率15%～30%。在技术集成方面，可将遥感数据与地面传感器网络、气象站观测数据进行融合，构建空天地一体化的作物生长监测系统。通过数据同化技术提高监测精度，进一步提升作物生长监测的可靠性和实用性。未来发展方向包括开发高时空分辨率的新型遥感传感器、探索基于深度学习的作物参数反演算法以及研究多源遥感数据融合技术，为智慧农业和精准灌溉提供更加精准、高效的技术支撑。
四、小麦遥感监测与灌溉优化案例
在某地区的小麦种植区，研究人员采用多源遥感数据融合技术对小麦生长过程进行了系统监测与灌溉优化研究。研究区域面积约500hm2，选用Sentinel-2卫星影像和Landsat-8影像作为主要数据源，同时配合无人机高光谱成像进行地面验证。通过计算归一化植被指数、增强型植被指数和叶面积指数等生物物理参数，构建了小麦生长动态监测模型，其中NDVI值在拔节期达到0.6～0.7，抽穗期升至0.7～0.8，灌浆期维持在0.75左右。实践发现，小麦在抽穗至灌浆期的日蒸散量显着增加，从拔节期的3.5mm/d上升至5.2mm/d，水分利用效率在此期间达到3.2kg/m2。为精准预测灌溉需求，研究人员建立了基于Penman-Monteith公式的作物需水量模型，输入参数包括灌层温度、土壤含水量、空气温度、相对湿度和风速等气象数据。模型计算结果显示，在关键生育期的灌溉需水量为350～400mm，较传统灌溉方式减少20%～25%。基于此，研究人员制定了分阶段精准灌溉策略：返青期保持土壤含水量在田间持水量的60%～65%，拔节期提高至70%～75%，抽穗－灌浆期维持在75%～80%，成熟期降至60%以下。通过实施该灌溉方案，研究区域小麦产量达到6750kg/ha，较传统灌溉方式提高12%～15%，水分生产率提升至1.35kg/m3。同时，利用遥感技术监测的作物水分胁迫指数显示，优化灌溉后CWSI值稳定在0.3～0.4之间，表明作物水分供应状况良好。研究还发现，精准灌溉可显着改善小麦品质，籽粒蛋白质含量提高1.2%～1.5%，湿面筋含量增加2.0%～2.5%。为实现灌溉决策的智能化，研究人员开发了基于WebGIS的灌溉管理系统，集成遥感数据、气象数据和土壤墒情数据，可实现灌溉方案的自动生成与优化，系统预测精度达到90%以上。通过对比试验，采用遥感指导的精准灌溉技术可使灌溉水利用系数从0.55提高至0.75，年节约灌溉用水量约120万m3。该案例实践表明，遥感技术在小麦生长监测和灌溉优化中具有显着优势，可为农业水资源高效利用提供技术支撑，具有重要的推广应用价值。
综上所述，信息技术在农田水利工程节水灌溉中的应用具有显着的优势和效果。通过物联网技术对农作物的需水进行精准监测、利用大数据分析技术对灌溉需求进行预测和决策以及运用遥感技术对农作物的生长状况进行实时监测和分析等措施，可以实现对农作物的精准灌溉和节水管理。这不仅能提高水资源利用率，减少浪费，还能助力农作物健康生长，提升产量与品质，为农业绿色可持续发展筑牢坚实基础。
（作者单位：256600山东省滨州市滨城区三河湖镇人民政府胡家社区）
