文摘

阿拉伯半岛是一个炎热的沙漠气候的干旱带和严重缺水。低湿度、环境温度升高,和高蒸发率在该地区被视为传统地面灌溉不可持续的。IoT-based地下智能灌溉系统基本上可以为这些地区开发,避免表面蒸发损失。在这个研究中,沙特阿拉伯西部的沙质土壤条件被认为是在数值模拟来评估一个地下智能灌溉系统的性能。产生的影响饱和带地下目标根地区扩散器已经分析了两种不同类型的砂质土壤。生成的仿真结果COMSOL多重物理量程序表明,井下智能灌溉系统可以有效地应用于同时在理想的饱和条件管理目标根区,防止表面蒸发损失。

1。介绍

阿拉伯半岛是世界上最大的半岛。该地区位于干旱极端干旱的亚热带气候带(1]。该地区降水稀少,极为干燥的夏季和冬季零星阵雨(2]。沙特阿拉伯王国是该地区最大的国家,被选为研究的重点领域。这个国家有大部分是沙漠气候。从历史上看,该地区的人口集中在绿洲和春天的地区灌溉农业的可能性3]。根据2018年的统计数据,农业仅占该国GDP的2.8% (4]。当然,沙漠地区有非常低的可用性的生物水5,大部分的农业活动都依赖于灌溉。农业消耗了最多的水(约88%)在该国通过灌溉(6]。该国最小总体降水量和缺乏永久性河流和淡水湖泊;因此,地下水灌溉的主要可靠性。据估计,多达85%的水源来自地下水资源的快速消耗(7]。Saq含水层是沙特最大的地下水来源之一;含水层的分析通过使用重力恢复与气候实验(GRACE)显示了一个惊人的消耗速率超过2公里³/年(8]。建立充电设施,建造了超过三百座水坝存储地表径流;大约90%的这些水坝用于地下水补给(9]。

由于缺水和恶劣的环境,中心枢轴喷灌系统优于传统的开放地表水烛灌溉方法(10,11]。然而,该方法相对低效的节水和蒸发损失巨大干燥的气候。

智能灌溉是目前流行的数字工具是用来控制农业用水需求。这些方法的效率取决于土壤状况的实时和准确的分析。中心主灌溉系统的可能性,加上无线传感器进行了研究,发现合理的(12]。遥感和现代信息和通信技术已经成功地应用于管理农业用水需求和监控土壤反应(13]。利用实时的土壤水分数据字段和采用水平衡方法被证明是有价值的在节约用水;然而,通信和软件技术物联网等灌溉工程(物联网)需要进一步改进14]。智能灌溉系统安装的成本有点挑战性的当地农民,而开发和生产正在增加。大多数当前的研究重点监测土壤、气候、水和参数(15]。

除了数字技术,现有的土壤和水力学的研究也表明更好的农业水管理和作物产量。地下灌溉或地下滴灌是这些方法之一。地下滴灌系统声称有更好的苜蓿作物产量和用水量在加州16]。地下灌溉证明作为樱桃兰花在中国北方的一个更好的选择相比,传统的地面灌溉系统(17]。一项研究在地下管道排水滴灌系统在新疆,中国,是有效的土壤盐度控制2米的深度18];然而,需要更多的理论研究和实验数据建立的事实。

在整个灌溉阶段,土壤经历各种湿润和干燥周期改变土压力和饱和度条件。压力和含水量的变化是每个土壤类型的固有财产,可以提出的土壤水分特征曲线(SWCC)。saturated-unsaturated周期影响土壤结构和长期稳定(19]。智能灌溉技术使开放小说在灌溉前没有可行的想法。电子传感器的帮助下,水要求在目标根区可以被精确监控,和极端的SWCC是可以避免的。不幸的是,实验室测定非饱和土的行为是不经济和耗时的20.]。因此,数值方法是采用本研究评估地下灌溉系统的可能性为中东地区的干旱的地区。本研究的目的是开发一个完全自动化的完整的地下灌溉系统。在拟议的灌溉系统,提供的水将地下管道网络扩散器在显眼的位置。流量和扩散器的位置应根据作物需求而设计的,和土壤湿度传感器将被放置在目标根区。这些IoT-based传感器会发出无线信号终止灌溉供应一旦达到所需的饱和水平。灌溉简历当土壤饱和度下降由于渗透和蒸发蒸腾。系统结合了当地的土壤和气候条件的影响和补给水根据作物需求。整个过程可以避免表面蒸发。这项研究的结果不仅有助于节约用水也建议公共部门利益相关者决策和社会咨询。

2。材料和方法

Madinah省是一个至关重要的农业地区的沙特阿拉伯王国。该地区在历史上闻名的棕榈树。在这项研究中,两种不同的土壤从艾尔Madinah区域被选中。土壤主要由细内容不同。土壤的粒度分布曲线如图所示1。土地是纯砂粒径中值( )约1毫米,而soil-II与粒径(合理的罚款 )0.4毫米。土壤层次已经完成按ASTM指南(21]。

工程对土壤和农业土壤分类和基本水文地质属性决定在实验室被组织在表1。土壤分类已经完成通过使用统一的土壤分类系统(usc) [22)和美国农业部(USDA)分类(23]。智能灌溉系统被使用模拟的地下流模块COMSOL多重物理量程序。该模块已经成功地利用各种地质力学问题的研究(24,25]。在这个分析中,共有四个(04)数值例基于土壤属性进行了考虑两个不同的压实程度的土壤类型。土壤孔隙度的变化( )和渗透系数( )关于压实水平(密度)也反映在表1。孔隙率和渗透系数(渗透系数)为所有四个病例决定在实验室按照ASTM标准。土壤与更多的罚款少水力传导率和高孔隙比与纯砂。

地下的有限元素数值模型智能灌溉系统提出了一盒几何学。模型是深度为2.5米,宽2.5米,它的长度是5米。轴方向和有限元模型的几何图所示2。考虑平均根枣椰树树的深度,该地区的商业上最重要的农作物,土壤水分传感器被放置在一个0.5米的深度。供水扩散器被放置在地面以下1.25米。

总共五(5)土壤水分传感器放置1 m建模。该系统是灌溉的水扩散器;柔光镜之间的距离是3米。的详细描述和精确位置土壤湿度传感器和供水扩散器及其采用符号表进行了总结2。

灌溉扩散器在几何和球面直径5厘米;扩散器是坚实的基础和有一个充当半球顶部开放系统流入。灌溉传感器是固体圆柱体高5厘米,直径2.5厘米。没有应用在传感器和流量条件下半球扩散器。模型的上表面是开放的氛围在底部和侧面透水墙与渗透系数geomaterial一样。应用重力沿 - - - - - -轴。

3所示。地下流模型

的地下流模块COMSOL多重物理量程序可以应用于各种地球科学和工程问题通过流体流动的原则。自饱和条件考虑智能灌溉问题不同,在这项研究中,理查兹的方程为非线性流原理不定地饱和多孔介质采用(26]。管理中的不饱和流方程可以写在土体压头形式 在哪里是特定湿度每米,是有效的土壤饱和,每米是存储系数,是土壤吸力米,是时间,渗透系数,海拔高度。范Genuchten保留模型被用来确定饱和条件(27]。范Genuchten方程定义饱和大气流体压力时(也就是说, )。这些方程是

在方程(2),孔隙水压力和吗是体积含水量,而和最初,饱和含水量。相对应的有效饱和度SWCC是基于 在哪里 , ,和是SWCC的系数。

特定的湿度( )系统可以定义如下:

导水率( )土壤随饱和度的通常情况下渗透系数的值是在实验室完全饱和条件下测量。因此,相对渗透率值部分饱和条件需要被用于精确分析。渗透率下降系数( )被定义为

在上面的方程中,““也是一个SWCC常数。

基于时间的数值分析已开始几乎干燥状态与初始含水量很低价值,即。,2%。典型的,而是保守的初始值为每个土壤类型土壤吸压力被认为(28]。饱和含水量作为相当于各自的孔隙度。土壤参数与SWCC采用数值研究的四个测试用例表所示3。

3.1。模型校准

SWCC独立以来的流量和时间,模型校准进行了对比模拟和实验土壤水分特性曲线(SWCCs)。湿润和干燥阶段的实验使用SWCC文学通过Gallage密度和内村Edosaki沙(29日]。仿真数学SWCCs生成通过Edosaki砂的特性在一个智能灌溉模式。内部传感器位置某人和Sd针对SWCCs数值模拟。校准曲线如图所示3。大多数SWCC数值的湿润和干燥区域内的实验数据除了6到20 kPa吸力范围。由于智能灌溉模型主要是基于饱和状态,这个数值与润湿实验曲线在高饱和度。考虑自然变化在金沙,可以说,模型很符合现实土壤的行为。

4所示。结果和讨论

土壤饱和条件在植物生长中起着非常重要的作用[30.];不同的作物根有不同饱和度和孔隙裹入氧气最佳生长要求。在这项研究中,目标的有效饱和度根区是由5个数字监控传感器(Sa)。150分钟的灌溉提供单位供应1 m / s的速度。中粒砂的饱和条件,即。情况下我一个,图形如图4。在图4(一),二维平面的灌溉系统的方向显示30分钟后的灌溉周期。深蓝色的圆形区域在扩散器代表完整的饱和状态。在这个阶段,目标的有效饱和度根区或传感器的位置仍不到100%。经过100分钟的灌溉(图4 (b)),更多的地区变得饱和;然而,传感器周围地区Sc是最远的位置从任何扩散器仍在干燥区。大部分的根区(地下系统)完全饱和后150分钟的灌溉3 d饱和系统的轮廓图像(图4 (c))表明,地面有不同的饱和水平。

饱和历史案例II-B(致密砂壤土)灌溉1 m / s的速度呈现在图5。饱和区致密砂壤土对每个监控时间尺度非常小的中粒砂情况。灌溉的效果没有达到任何传感器经过30分钟的供水(见图5(一个))。饱和条件下系统的100和150分钟后,分别和方向中可以看到数据5 (b)和5 (c)。

有效饱和历史起源的所有五个传感器和扩散器呈现在图6。沙质土壤情况下我和i b分别如图6(一)和6 (b),而砂质壤土二世和II-B数据所示6 (c)和6 (d)。从这些数据可以看出,medium-dense土壤很容易饱和密度同行相比。附近的土壤扩散器立即变得饱和,最远的传感器Sc仍然是整个灌溉时间的不饱和。这意味着额外的传感器可能发送不适当沟通的灌溉系统和灌溉可能会不必要地持续更长一段。壤质砂土的饱和程度上需要更多的时间;然而,饱和历史曲线是陡峭的砂质土壤。这是由于良好的土壤入渗率低,和水只能完全饱和后传播到下一个空洞。根据作物需求,裹入空气和水之间的优化平衡内容土壤系统是必要的。智能灌溉系统可以很容易地编程期间灌溉利用湿度传感器的输入。

地下灌溉系统的担忧之一是孔隙水压力的发展。非饱和土自然吸入压力,在土壤的结构稳定性中发挥作用,随着土壤失去吸水饱和,和水渗透之外完全饱和会导致孔隙水压力的发展。系统中的孔隙水压力发展灌溉的60分钟后单位流量的两种不同的情况下,即中砂土和致密砂壤土,如图7。沙质土壤(图7(一))已经失去了足够的吸系统,和一个非常微小的孔隙水压力发展扩散器附近。压实砂壤土(图7 (b))有一个大的不饱和区域与高吸力值以及高孔隙压力积累(47个kPa)扩散器附近。

完全饱和的一部分SWCC四个案例研究灌溉1 m / s的速度图所示8。SWCC目标传感器的位置有一个类似的模式为每个土壤类型而饱和范围是不同的。这可以被比较中、密集的土壤情况下相同的土壤类型,即。,图8(一个),数据8 (b)- - - - - -8 (d)。

4.1。Postirrigation保留

的一个完整的地下灌溉系统的关键目标是最小化表面蒸发,这将增强postirrigation保留,只有水损失是由于引力的渗透。灌溉周期完成后,水会分发系统中,在理想的情况下整个系统变得完全饱和,和供水切断。完全饱和系统监测水损失是由于渗透了150分钟。规范化含水量为中粒砂和砂壤土的情况下可以比较数据9(一个)和9 (b)。沙质土壤系统已经失去了大约30%的饱和目标根区附近或在传感器位置和表面约40%,而几乎是饱和砂质壤土系统和失去了只有6%的饱和表面附近。

postirrigation保留进一步阐述了通过绘制150分钟历史在目标传感器的位置对所有4例(图10)。在沙质土壤情况下如图10 ()和10 (b)的有效饱和度( )下降77%的边际差异外(Sa和Se)和内部(某人、Sc、Sd)监控的位置。土壤与细内容执行得非常好保留,只有有效饱和度下降1% ( )观察(数据10 (c)和10 (d))。

5。进一步的讨论

摘要有效饱和度( )历史上对所有四个病例以灌溉1 m / s的速度如图11。图给出了两个内土壤水分传感器某人的平均数据和Sd因为它们至少受边界条件的影响。灌溉用水迅速到达目标位置在沙质土壤由于其较高的渗透率,而需要一个多小时的砂质壤土。沙质土壤水传送到相邻的位置之前达到完全饱和,饱和历史曲线平坦,他们最终要更多的时间才能达到完全饱和。另一方面,媒介砂壤土历史有一个非常陡峭的饱和曲线,一旦饱和开始,很快就达到完全饱和。致密砂壤土的饱和历史曲线(例II-B)虽然也有类似的斜坡,案例二世,但其总体持续时间更长。

流率起着非常重要的角色在灌溉系统来管理水资源,经济,和能源资源。流量峰值饱和时间的影响的研究情况见图12。在单位流量、介质砂壤土是最快的达到完全饱和。而致密砂(例i b)需要最长的时间。随着流量的增加,峰值饱和时间为每个材料分成不同的比率降低,直到流量翻倍;超过2米/秒进一步减少几乎是线性的。沙土是容易受流量影响比桑迪这种。

正如前面所讨论的,孔隙水压力可以轻松建立地下灌溉系统;流量pw发展的影响来评估系统的完整性是至关重要的。流量的影响孔隙水压力最大值的发达的灌溉系统以图形方式显示在图13。pw增加线性增加流量。沙土(IA和IB)更容易pw发展而桑迪这种大大受到影响。灌溉后扩散器将被放置在较浅的深度,净上覆岩层压力应对高pw将不可用和当地土壤失败之后,管道可能出现。因此,更高的流速是不切实际的应用。

地下灌溉系统,干燥阶段主要取决于水从引力渗透损失;在这种情况下,顶部表面会影响最大。损失在150分钟后饱和表面干燥周期的每个案例研究总结在图14。砂质土壤失去了规范化含水量高达38%,而土壤有罚款很饱和。密集的土壤有更好的持水能力长期由于其较小的孔隙大小和更好的附着力。

6。结论

有限元基础流分析识别的可能性,一个完整的地下智能灌溉系统的帮助下当代数字技术。物联网土壤水分传感器应该明智地计划在根区;传感器的放置不当可能保留的灌溉供应过度的持续时间和影响系统的可持续性。

灌溉的影响区扩散器取决于土壤类型和压实特性。与温和的压实土壤和20%细内容地下灌溉系统被证明是合理的。沙质土壤保水能力不足和可以传输水环境介质饱和水平。

地下系统应以低到中度灌溉流量。高流量可以产生超孔隙水压力,和土壤的结构完整性会受到影响。在这种背景下,IoT-based孔隙水压力传感器也必须安装在关键的位置。

系统提出了阿拉伯半岛的永久的作物,如手掌和橄榄。多年生作物,传感器和扩散器应低于耕地面积。实验验证的研究中,提出物联网设备的可靠性和通信系统相关的未来的研究课题。

数据可用性

实验室测试结果、数据和表用于支持本研究的结果中包括这篇文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者扩展他们的升值Deputyship的研究与创新,教育部——沙特阿拉伯王国,资助这个研究工作通过项目数量(20/9)。