信息技术的应用

2.1   土壤墒情监测系统

土壤墒情监测系统通过在灌区布设土壤水分传感器网络实现农田土壤含水量的实时监测。系统由数据采集层、传输层和应用层构成。采用分层埋设的土壤水分传感器，在0～20、20～40、40～60 cm土层中采集土壤含水量数据。传输层利用4G/5G无线网络和LoRa通信技术，将采集的数据实时传输至数据中心。应用层通过智能分析算法对土壤墒情数据进行处理，建立作物需水模型，自动生成灌溉决策建议。系统设置多级报警阈值，当土壤含水量低于作物需水临界值时，自动向管理人员发出灌溉预警信息[2]。监测数据以图表形式在移动终端展示，支持历史数据查询和趋势分析，为科学灌溉提供数据支撑。

2.2   地理信息系统应用

地理信息系统在农田水利工程中的应用主要体现在工程设施管理和灌溉调度优化两个方面。在工程设施管理中，通过高精度GPS和遥感技术对灌区渠系、泵站、闸门等水利设施进行空间定位和属性标注，建立灌区工程设施空间数据库。系统采用分层管理模式，将灌区范围、输配水管网、田间工程等不同层级信息进行叠加展示，实现工程设施的可视化管理。在灌溉调度优化方面，结合土壤墒情监测数据和作物种植分布图层，系统自动生成灌溉分区和配水路径，计算各级渠系流量分配方案[3]。通过WebGIS技术将工程运行状态实时展示在电子地图上，便于管理人员掌握灌区整体运行态势，提高灌溉调度效率。

2.3   智能灌溉控制系统

智能灌溉控制系统基于土壤墒情和作物需水规律，实现灌溉过程的自动化控制。系统由中央控制器、执行单元和控制算法组成。中央控制器接收土壤墒情监测数据和作物生长参数，通过内置的灌溉决策模型计算最优灌溉参数。执行单元包括电动闸门、变频泵站和智能控制阀，根据控制指令自动调节出水流量和灌溉时长。控制算法采用模糊PID控制方式，根据土壤含水量与目标值的偏差自动调整控制参数，实现精准灌溉。系统设置手动、自动和远程三种控制模式，支持移动终端远程操控和状态监视。通过反馈调节机制持续优化控制参数，保证灌溉用水量与作物需水量的动态平衡。

2.4   气象监测预警系统

气象监测预警系统通过布设自动气象站实现对灌区气象要素的精准监测和灾害预警。系统设置温度、湿度、风速、降雨量、光照强度等多类传感器，采用高精度数据采集设备进行实时监测[4]。数据采集频率可根据天气变化动态调整，在极端天气条件下提高采样频率。系统将采集的气象数据与气象部门天气预报信息相结合，建立灌区气象灾害预警模型。针对暴雨、干旱、寒潮等灾害性天气，系统自动生成预警信息，通过短信、APP推送等方式及时发布。基于历史气象数据和作物生长模型，系统可预测未来一周灌溉需求，为灌溉调度决策提供参考依据。

2.5   视频监控与安防系统

视频监控与安防系统采用高清网络摄像机对灌区重要节点进行全天候监控。在泵站、闸门、交叉建筑物等关键位置安装球型摄像机，具备360度旋转和30倍光学变焦功能。系统采用人工智能图像识别技术，对异常情况进行自动识别和报警。针对渠道漫溢、设备故障、人员闯入等安全隐患，系统及时向管理人员推送报警信息。视频监控数据经过H.265编码压缩后通过专用网络传输至监控中心，支持多画面分割显示和历史录像回放[5]。系统配备视频分析功能，可对重点区域水位变化、设备运行状态进行智能分析，为灌区安全管理提供技术支撑。

效果评估与分析

3.1   资源利用效率分析

信息技术在农田水利工程中的应用显著提升了水资源利用效率（如表1所示）。智能灌溉控制系统通过精准控制灌溉用水量，将渠系水利用系数提升至0.65，农田灌溉水有效利用系数达到0.85。土壤墒情监测系统实现了按需灌溉，避免了过量灌溉和漏灌现象，每亩年均节水量达到86立方米。地理信息系统优化了配水路径，减少了输水损失，渠系水损失率降低至12%。气象监测预警系统为灌溉计划制定提供了科学依据，提高了降雨资源利用率。视频监控系统实时监测渠道水位和闸门启闭状态，有效防止了渗漏和溢流现象。灌区信息化管理平台建立了用水台账，实现了用水定额管理，推动灌区节水农业发展，灌区综合水资源利用效率得到全面提升。

3.2   运营成本评估

信息技术应用降低了农田水利工程的运营维护成本。自动化控制系统替代了传统人工控制模式，管理人员配置量降低35%，年均节省人工成本85万元。远程监控系统实现了集中管理，减少了巡查频次，年均节省运维费用42万元。设备预警系统通过对工程设施运行状态实时监测，及时发现并处理故障隐患，延长了工程设施使用寿命，降低了维修更换支出。智能调度系统优化了泵站运行方案，根据用水需求自动调节水泵运行参数，降低了电费支出。信息化系统的建设和维护成本约156万元，通过运行费用节省在两年内得到了有效平衡。移动巡检系统提高了维护效率，降低了人员培训成本，整体运营成本实现了良性控制。

3.3   优化升级建议

针对现有信息化系统运行中存在的问题，提出以下优化建议。深化物联网技术应用，扩大传感器覆盖范围，增加土壤水分、气象要素等监测点位，采用高精度传感设备提升数据采集精度。加强智能分析算法研发，引入机器学习技术提高系统预测预警能力，建立作物需水预测模型和灾害预警模型。建立信息系统安全防护体系，采用数据加密传输和多重身份认证机制，保障数据传输和存储安全。完善移动终端功能，开发图形化操作界面，提升系统操作便捷性。构建标准化信息接口规范，促进各子系统数据共享和业务协同。持续开展技术人员培训，提升系统运维和故障处理能力。跟踪物联网、5G、人工智能等新技术发展，适时将先进技术引入系统升级改造。

结语

基于智慧农业的番茄保护地高产栽培技术通过环境智能调控、精准灌溉施肥、病虫害监测防控及智能化采摘储藏，实现了种植全流程的高效管理，显著提高了产量与品质，降低了资源消耗与环境影响，为智慧农业技术在保护地栽培中的推广提供了实践依据。