面源团队成果 | 一种用于生态区域的智能监测与防控方法及系统

一种用于生态区域的智能监测与防控方法及系统

发明人：赵金博 陈磊 周雪辉

单位：北京师范大学环境学院

农田地表水径流流失导致的水环境恶化已成为世界普遍存在的环境问题。农田地表水径流流失具有广泛性、间歇性和随机性，污染负荷时间和空间变化幅度大，不同汇水区尺度上的地表水径流流失输出及其影响因素往往呈现出不同的特性。目前的农田地表水径流流失机理和过程研究主要集中在农田尺度或径流小区尺度的试验观测、数据分析和过程模拟，但少有针对生态系统的整体研究。因此，农田地表水径流流失的监测体系的建立显得尤为重要。

第一，由于检测区间变成流域区间，传统的农田土壤雨水监测仪器已经不能满足需要；第二，由于流域区间范围广阔，工作人员很难同时在径流上游、中游、下游进行监测记录，其工作量和工作难度加倍。第三， 由于工作人员不能在农田里等着下雨，传统的监测方式是当收到降雨通知时，工作人员再赶到监测现场携带仪器进行测量，这样往往会导致降雨前期重要的数据丢失。

且农田地表水径流流失的主控因子随环境的不同而改变（如地形、耕作模式、土壤性质、施肥方式、气候特点），因此其防控技术和手段也很难确定。

该智能测量体系分成3个系统模块分别是： 农田区系统，生态沟渠系统和人工湿地系统 。每个模块系统分别有一套太阳能供电系统和一套数据接收发送系统。其中，土壤水分抽提装置、超声波流速仪、浊度测量仪、TOC测量仪自带系统休眠模式，该休眠模式是由连接的雨量接收器控制，当降雨量大于10ml时，休眠模式关闭仪器开始工作。

农田监测系统 包含气象监测，土壤监测，土壤溶液监测三个子系统。气象监测子系统包含空气温度、空气湿度、风速、风向、雨量等基本要素。并可以根据具体需求增减传感器。土壤监测子系统包含多层土壤水分、土壤温度、土壤电导率等要素。并可以根据具体要求增减传感器。系统可以实时监测农田区域不同刨面深度处的土壤水分、水势、温度、电导率等的因子。由于土壤中氮磷等物质很难通过在线方式实时测量，所以需要进行土壤溶液取样，然后在实验室中进行分析，因此土壤水分抽提装置包含土壤溶液取样管、负压真空泵、负压真空泵控制器。该子系统可以根据上述的气象和土壤2个系统中的各因子设定土壤溶液取样的阀值，比如根据降雨及土壤水分数据变化情况，同步控制土壤溶液提取系统是否工作，如当有降雨时或者土壤水分变化超过5%时，系统自动开启土壤溶液提取系统工作。

生态沟渠监测系统 包含沟渠流速、流量、浊度、TOC、土壤水分、盐分等监测仪器。监测地点设在生态沟渠内。可用超声波方式测量沟渠流速，液体静压力原理测量水位，光学检测和物联网技术测量TOC和浊度，用时域反射TDR原理测量土壤水分和电导率，用平衡传感器和含水量测量器测量雨水下渗过程中土壤水势。同时用传统水槽方式做标定。设置多参数水质传感器，可以测量温度，电导率，浊度，溶解氧，pH，TOC等水质参数。

人工湿地监测系统 包含水位，浊度，TOC等监测。监测点设在人工湿地的入水口和出水口， 如果水位，浊度，TOC等监测指标超出设定标准，系统可以发短信等形式报警指导管理人员进行人工干预。同时系统通过智能雨水采集器定时进行水采样，以便取回实验室进行氨氮、硝氮、亚硝氮、总氮、有机氮、无机磷、总磷、有机磷、COD、BOD、藻浓度等水质参数的测量。工作示意图如下：

通过自动采集农田土壤中滞留的、生态沟渠中滞留的以及人工湿地入口和出口的水样品，获取其相关水质指标；然后结合监控的物理指标确定相应区域尺度到区间尺度（农田-生态沟渠-人工湿地）的防控技术，并评估生态区域防控技术的效果，为田块尺度氮磷径流流失提供了支持，同时通过此监测与防控方法，能够建立农田地表水径流流失的监测体系。

例如：在典型稻作耕作模式下，农田地表水径流流失导致的水环境恶化的主控因子是 水（灌溉和降雨）肥 ，根据水质指标中 水含量 以及 氮磷浓度 ，其防控措施主要源头的控水、控肥及确定合理的施肥技术进行稻田农田地表水径流流失导致的水环境恶化的防控。

在平原旱地耕作模式下，农田地表水径流流失导致的水环境恶化的主控因子是 降雨、作物种类、土壤性质、植被覆盖、灌溉、施肥 ，根据 水质指标中水含量、盐分变化值、叶绿素值、PH值以及氮磷浓度 等，其防控措施会针对预警指标进行“水肥耦合管理-径流宏观调控”。

在坡耕地耕作模式下，地表水径流流失的主控因子为 坡度、降雨径流过程、土壤侵蚀过程、地表溶质溶出过程和土壤溶质渗漏 ，根据水质指标中 水含量、盐分变化值、叶绿素值、PH值以及氮磷浓度 等，其防控措施会以秸秆或生草覆盖、横坡垄作、等高梯化种植与精准化平衡施肥技术结合为主。

生态区域的智能监测与防控系统在现有野外监测仪器的基础上，通过研究多源数据采集和智能识别技术，开发智能数据采集设备，集成太阳能发电、低功耗远程数据通信等技术，构建氮磷径流区域关键指标的云监测和服务系统，实现监测的信息化、自动化、智能化。

本发明提供了一种用于生态区域的智能监测与防控方法，建立农田地表水径流流失的监测体系，通过自动采集不同区域中水样品同时获取水质指标，以及自动检测不同区域其他水质指标，确定相应的防控技术，并评估生态区域防控技术的效果，为田块尺度氮磷径流流失防控提供了支持。该专利获得了南非2022年发明专利授权。

本公众号由北京师范大学面源污染团队运营，重点分享水利工程、环境科学与工程、生态工程、环境系统工程等领域的学术前沿、科普知识，特别是创建了科学家分享系列《失败集》和文献俱乐部；荣获2020年全国百强学术公众号。

团队负责人陈磊，北京师范大学博士生导师，第五批中组部“万人计划”青年拔尖人才获得者，流域非点源污染过程学科团队负责人（2017-2020）。主要从事流域非点源污染模拟与控制、水环境模拟与修复等领域研究，在非点源污染过程机理、核算模型和防控模式等方面取得多项关键突破。在Water Research、Water Resources Research、Journal of Hydrology等权威期刊发表学术论文100余篇，出版学术专著3部，授权软著/专利10项，获省部级奖励3项。担任4个国际期刊的SCI的栏目/客座主编，组织首届大江大河生态保护与修复研讨会，并担任多项重要学术会议秘书长、组委会副主席等职务，为30余个本领域顶级刊物提供审稿服务。

欢迎扫码关注