CN103792340A - 一种基于物联网的盐渍土监测预警***及方法 - Google Patents

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CN103792340A CN201410082216.7A CN201410082216A CN103792340A CN 103792340 A CN103792340 A CN 103792340A CN 201410082216 A CN201410082216 A CN 201410082216A CN 103792340 A CN103792340 A CN 103792340A
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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的盐渍土监测预警***及方法，设置有测量终端和监控中心；所述测量终端用于对待检测区域土壤的含水率、温度和电导率进行检测，并生成测量数据通过物联网发送至监控中心；所述监控中心根据接收到的测量数据确定土壤盐分的现状分布，并通过显示屏进行可视化显示。本发明基于物联网技术设计盐渍土监测预警***及方法，通过在各个监测点布设测量终端，利用测量终端进行土壤性质的原位检测，然后通过无线网络发送至远程的监控中心，进行测量数据的存储、分析和发布，从而实现了对待检测区域内土壤盐分的现状评价以及变化趋势的分析预警，对滨海后备土地资源的有效利用和管理具有重要的意义。

Description

一种基于物联网的盐渍土监测预警***及方法
技术领域
本发明属于土壤检测技术领域，具体地说，是涉及一种用于检测土壤性质特别是土壤含盐量的自动监测预警***及方法。
背景技术
盐渍土作为困扰人类的五大土壤问题之一，在全球有着广泛的分布，其按照所处地理位置的不同，被划分成内陆盐渍土和滨海盐渍土。滨海盐渍土由于其所处地理位置的特点，地下水埋深度较浅，蒸发量大且时常有海潮倒灌，造成其水分、盐分变化较为剧烈，因此，创建盐渍土的自动监测***对于合理管理土地资源具有重要的作用。
目前，盐渍土的监测研究工作已经开展了很长时间，主要包括直接测量土壤性质法、遥感影像法、电学测量法（包括电导率测量法、电磁测量法以及TDR(Time domain Reflectometry with Intelligent MicroElements，时域反射测量)法）等。这些方法各具优缺点，例如：直接测量法虽然简单准确，但却耗时耗力；遥感影像法虽然自动化程度高，但却需要丰富的基础数据；电学测量法由于其监测无损性、连续性以及数据的易取得性而被广泛应用在盐渍土的监测领域，但是由于土壤的电学性质易受到温度、含水率等因素的影响，因此采用电学方法进行土壤监测时，需要综合考虑各个因素对电学性质的影响。尽管各种监测方法技术相对成熟，但是目前多为定期取样或者监测，缺少一种能够远程、原位监测土壤各项参数，综合分析预警盐渍土灾害的监测平台和监测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的盐渍土监测预警***及方法，以实现对待检测区域土壤性质的原位检测和远程监控，方便实现对盐渍土的综合利用和管理。
为解决上述技术问题，对于本发明所提出的盐渍土监测预警***，采用以下技术方案予以实现：
一种基于物联网的盐渍土监测预警***，设置有测量终端和监控中心；所述测量终端用于对待检测区域土壤的含水率、温度和电导率进行检测，并生成测量数据通过物联网发送至监控中心；所述监控中心根据接收到的测量数据确定土壤盐分的现状分布，并通过显示屏进行可视化显示。
进一步的，在所述测量终端中设置有用于检测土壤的含水率、温度和电导率的传感器，生成检测信号输出至控制模块；所述控制模块根据接收到的检测信号生成测量数据，发送至无线通信模块，经由无线通信模块转换成射频信号，通过物联网发送至所述的监控中心。
再进一步的，在所述测量终端中还设置有电池和电源管理模块，所述电池通过电源管理模块输出工作电源为测量终端中的各用电负载供电，所述电源管理模块在检测到电池电量下降到临界值时，生成报警信号输出至无线通信模块，经由物联网发送至监控中心进行告警。
本发明基于上述基于物联网的盐渍土监测预警***所提出的监测预警方法，采用以下技术方案予以实现：
一种基于物联网的盐渍土监测预警方法，包括以下过程：
（1）收集待检测区域的土地和环境基础资料，汇总至监控中心数据库；
（2）根据待检测区域的不同土壤类型，构建不同土壤类型盐渍土在不同含水率和温度下，盐度与电导率的对应关系；
（3）根据收集到的所述基础资料，对待检测区域进行网络化布点，并在每个监测点埋设所述的测量终端；
（4）在监控中心设置各个测量终端的方位坐标、测量时间、测量频率和发送时间，启动原位检测；
（5）测量终端按照设定的测量时间和测量频率对监测点处土壤的含水率、温度和电导率进行检测，生成测量数据进行保存，并按照设定的发送时间上传至监控中心；
（6）监控中心根据接收到的测量数据，对待检测区域土壤盐分的空间分布特性进行分析，形成土壤盐分现状分布图，并进行可视化展示；
（7）根据连续的测量数据，基于水流及溶质运移的有限元计算机模型Hydrus建立盐渍土水盐运移预警模型，生成预警结果通过监控中心进行发布。
其中，在所述过程（1）中，收集的基础资料包括：水文、气象、地质、土地利用类型、土壤类型和地下水位水质及蒸降比；在所述土壤类型中包括土壤黏粒含量C、土壤容重                                                
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE001
、土壤比重sg等。
进一步的，在所述过程（2）中，首先，利用检测到的土壤温度值T对检测到的电导率
Figure 692801DEST_PATH_IMAGE002
进行校正，其公式为：
；
其中，
Figure 101785DEST_PATH_IMAGE004
为经温度补偿后25℃的电导率数值；
其次，利用检测到的土壤含水率对
Figure 514312DEST_PATH_IMAGE004
进行校正，生成校正后的电导率
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE005
，其公式为：
Figure 604628DEST_PATH_IMAGE006
；
其中，
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE007
为检测到的总体积含水量；
Figure 848527DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE009
分别为存在于小孔隙中和大孔隙中的体积含水量，且
Figure 38200DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE011
；
为土壤固相颗粒总体积含量，且
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
Figure 628767DEST_PATH_IMAGE014
为平均表面电导率，且
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE015
；
和
Figure DEST_PATH_IMAGE017
分别为小孔隙中和大孔隙中的水溶液电导率，且
Figure 353327DEST_PATH_IMAGE018
；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为土壤饱和度，且
Figure 802763DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，e为孔隙比。
优选的，在所述过程（3）中，对待检测区域进行网络化布点时，垂直海岸线布设至少3条监测断面，每条监测断面上的布点数不少于3个且均匀分布。
再进一步的，在所述过程（6）中，优选利用地理信息和地统计学的方法，结合ArcGIS及SPSS软件对待检测区域土壤盐分的空间分布特征进行分析，利用Kriging插值法形成土壤盐分现状分布图。
更进一步的，在所述过程（7）中，在基于Hydrus建立的盐渍土水盐运移预警模型中，水流控制方程优选采用Richards方程，对水流区域进行不规则三角形网格剖分，控制防长采用伽辽金线状有限元法进行求解，对时间的离散采用隐式插分，并利用迭代法将离散化后的非线性控制方程组线性化。
优选的，所述监控中心优选将生成的预警结果采用短信和/或邮件的方式发送至工作人员的手持移动终端，进行实时告警。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：本发明基于物联网技术设计盐渍土监测预警***及方法，通过在各个监测点布设测量终端，利用测量终端进行土壤性质的原位检测，然后通过无线网络发送至远程的监控中心，进行测量数据的存储、分析和发布，从而实现了对待检测区域内土壤盐分的现状评价以及变化趋势的分析预警，对滨海后备土地资源的有效利用和管理具有重要的意义。
结合附图阅读本发明实施方式的详细描述后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。
附图说明
图1是本发明所提出的盐渍土监测预警***的一种实施例的结构示意图；
图2是本发明所提出的盐渍土监测预警方法的一种实施例的流程图；
图3是测量终端分布方式的一种实施例的布点示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细地说明。
首先，介绍本发明的盐渍土监测预警***的具体组建方式。
本实施例的盐渍土监测预警***为了对待检测区域的土壤性质实现原位检测和远程监控，在***架构上设计监控中心200和若干个测量终端100，并基于物联网通信技术建立起测量终端100与监控中心200之间的通信链路，实现监控中心200与各个测量终端100的远程通讯，参见图1所示。在实际使用过程中，首先将测量终端100布设在待检测区域的各个监测点，用于对各个监测点土壤的含水率、温度、电导率进行采样检测；然后，将通过测量终端100生成的测量数据经由物联网发送至远程的监控中心200，通过监控中心200确定出土壤盐分的现状分布，并通过显示屏进行可视化显示，以提供给工作人员实现对待检测区域土壤性质的远程监控。 
下面结合图1对测量终端100和监控中心200的具体组建结构及其工作原理进行详细地阐述。
在本实施例的测量终端100中主要设置有传感器101、控制模块105和无线通信模块107等组成部分。其中，传感器101用于检测土壤的性质，例如土壤的含水量、温度、电导率等参数，并生成检测信号通过导线102传输至控制模块105。
作为本实施例的一种优选设计方案，在所述传感器101中优选设置有含水率感应探头、温度感应探头和电导率感应探头，分别用于对待检测区域内土壤的含水量、土壤温度、土壤溶液的导电能力进行检测。利用电导率可以分析出待检测区域内各个监测点的土壤盐度，利用土壤温度和含水率这两个参数对检测到的电导率进行校正，可以提高土壤盐度计算的准确性，进而为待检测区域内土壤的盐渍化现状进行准确地评价。
在本实施例中，所述的三个感应探头可以独立设置；也可以集成设置，形成一体式结构，以缩小仪器的体积，方便传感器101在监测点的布设。
控制模块105用于接收通过传感器101输出的检测信号，经处理后，生成测量数据发送至无线通信模块107。在本实施例中，所述控制模块105可以采用单片机等具有数据处理能力的集成芯片进行测量终端100的电路设计，实现对传感器101输出信号的模数转换和数据处理，进而生成符合传输协议要求的测量数据发送至无线通信模块107。
所述无线通信模块107用于对接收到的测量数据进行调制处理，生成射频信号经由无线网络发送至远程的监控中心200。
在本实施例中，所述无线通信模块107优选采用GPRS模块、SIM卡和射频天线109组合而成，基于GPRS网络实现测量终端100与监控中心200的远程通信。将所述GPRS模块连接到控制模块105，接收控制模块105输出的测量数据，并转换成适合GPRS网络传输的高频信号，通过射频天线109发射至监控中心200。为了保证信号传输的稳定性，所述无线通信模块107优选采用信号和短信双重传输模式向监控中心200上传测量数据，以保证监控中心200对测量数据的可靠接收。
在本实施例的测量终端100中还设置有存储器108，如图1所示，优选采用海量存储器，连接所述的控制模块105，对控制模块105输出的测量数据进行存储，以避免数据在传送过程中丢失，并方便后期的数据查询工作。
在本实施例中，优选采用电池供电的方式为测量终端100内部的各用电负载供电，以方便测量终端100在任意监测点的安装布设。具体来讲，可以在所述测量终端100中设置电池110和电源管理模块106，如图1所示，将电源管理模块106连接电池110，对电池110输出的直流供电进行转换，以生成各用电负载所需的工作电源，对应传输至相应的用电负载。同时，电源管理模块106对电池110的剩余电量进行检测，当电池110的剩余电量较低，例如下降到设定的临界值时，电源管理模块106生成报警信号输出至无线通信模块107，经由无线通信模块107转换成无线射频信号，自动通过GPRS等物联网发送至监控中心200进行告警，以提醒工作人员及时更换电池110。
为了降低测量终端100的耗电量，延长测量终端100的野外工作时间，可以设置电源管理模块106仅在设定的测量时间启动，为测量终端100内部的用电负载供电，以节约电量。
为了使测量终端100可以适应野外作业环境，本实施例将所述控制模块105、无线通信模块107、存储器108、电池110、电源管理模块106内置于一个密闭的终端密封盒104中，如图1所示。在终端密封盒104上设置航空防水接头103作为线缆接头，连接导线102，通过导线102实现位于终端密封盒104外部的传感器101与位于终端密封盒104内部的控制模块105之间的信号传送。
对于所述射频天线109来说，可以内置于终端密封盒104中，也可以外置于终端密封盒104，本实施例对此不进行具体限制。
在本实施例的监控中心200主要设置有无线模块202、中心控制模块203和上位机205，参见图1所示。其中，所述无线模块202为满足与测量终端100的通信要求，也优选采用GPRS模块、SIM卡和天线201设计而成。通过天线201接收测量终端100发送的射频信号，传输至GPRS模块解调成数据信号，发送至中心控制模块203进行数据处理后，上传至上位机205。所述上位机205对接收到的数据进行分析，计算出各监测点的土壤盐度，并对土壤盐分的空间分布特性进行分析后，形成土壤盐分的现状分布图，通过上位机205的显示屏对各监测点的盐度分布状况进行动态数据展示和发布。
为了提高无线模块202和中心控制模块203工作的安全性和稳定性，本实施例优选将所述的无线模块202和中心控制模块203内置于一个密闭的中心密封盒204中，如图1所示，以避免人为损坏。
同样的，对于所述天线201来说，既可以布设在中心密封盒204的内部，也可以布设在中心密封盒204的外部，本实施例对此不进行具体限制。
下面结合上述构建的盐渍土监测预警***，对本发明所提出的基于物联网的盐渍土监测预警方法的具体实现过程进行详细地阐述。
结合图2所示，主要包括以下过程：
（1）收集待检测区域的土地和环境基础资料，汇总至监控中心数据库。
在本实施例中，选择待检测区域（所述区域最好为滨海盐渍土区域）作为盐渍土监测预警***的实施对象，收集该区域内的基础资料，包括水文、地质、气象、土地利用类型等信息，汇总至监控中心的数据库。
对于滨海盐渍土区域来说，由于其土壤盐分的变化较为频繁，水文、气象变化较为剧烈，因此需要对待检测区域的基础资料进行定期收集分类，尤其是影响盐渍土形成、演变的因素，例如：土壤类型（土壤黏粒含量C（%）、土壤体积质量（容重）
Figure 234881DEST_PATH_IMAGE001
（kg/m3）、土壤比重sg等）、地下水位水质及蒸降比等，以分析其与盐渍土形成盐化的相互作用。
（2）根据待检测区域的不同土壤类型，构建不同土壤类型盐渍土在不同含水率和温度下，盐度与电导率的对应关系。
由于土壤的盐度可以通过土壤的电导率间接地反映出来，即盐度与电导率之间存在一定的相关关系，因此可以利用电导率感应探头检测出的土壤溶液电导率换算出土壤的盐分。由于不同类型的土壤在不同含水量和温度下，会对电导率所对应的盐度关系产生不同程度的影响，因此在确定了土壤类型后，应根据检测到的土壤温度T（℃）和含水率
Figure 125477DEST_PATH_IMAGE007
（即土壤总体积含水量，单位:m3/m3）对检测到的电导率EC进行校准，以期提高土壤盐度计算的精确度。
在本实施例中，首先，利用温度感应探头检测到的土壤温度T对该温度下电导率感应探头检测到的土壤电导率
Figure 984848DEST_PATH_IMAGE022
进行校正，其温度对电导率的校正公式为：
Figure 593684DEST_PATH_IMAGE003
;
其中，
Figure 829494DEST_PATH_IMAGE004
为经温度补偿后25℃的电导率数值，单位为dS/m。
其次，利用含水率感应探头检测到的土壤含水率
Figure 840175DEST_PATH_IMAGE007
对土壤电导率
Figure DEST_PATH_IMAGE023
进行校正，其含水率对电导率的校正公式为：
         ①；
其中，
Figure 966580DEST_PATH_IMAGE023
为土壤表观电导率（dS/m），在这里即指经温度补偿后25℃的电导率数值，即
Figure DEST_PATH_IMAGE025
；
Figure 740501DEST_PATH_IMAGE008
和分别为存在于小孔隙中和大孔隙中的体积含水量（m3/m3）；
Figure 806863DEST_PATH_IMAGE012
为土壤固相颗粒总体积含量（m3/m3）；
Figure 390291DEST_PATH_IMAGE014
为平均表面电导率（dS/m）；
Figure 640007DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 687597DEST_PATH_IMAGE017
分别为小孔隙中和大孔隙中的水溶液电导率（dS/m）。
一般来说，参数
Figure 997356DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 136256DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 189663DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 91760DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 572420DEST_PATH_IMAGE012
等参数可以通过以下经验公式获得：
Figure 927177DEST_PATH_IMAGE010
                  ②；
Figure 784275DEST_PATH_IMAGE011
                         ③；
                         ④；
                 ⑤；
Figure 237756DEST_PATH_IMAGE018
             ⑥；
Figure 632965DEST_PATH_IMAGE020
                        ⑦；
Figure 244075DEST_PATH_IMAGE021
                   ⑧；
其中，
Figure 332117DEST_PATH_IMAGE026
为饱和浸提液电导率（dS/m）；
Figure 661467DEST_PATH_IMAGE019
为土壤饱和度（%）；e为孔隙比。
将上述参数公式②-⑧代入公式①，计算出
Figure 860367DEST_PATH_IMAGE026
，所述即为经温度和含水率校正后得到的最终土壤导电率。
构建盐度和电导率
Figure 584927DEST_PATH_IMAGE026
的对应关系，具体方法为：
对待检测区域的土壤进行实际检测，记录不同盐度下对应的土壤电导率，进行拟合，形成拟合曲线，构建出盐度与电导率的对应关系，保存在监控中心数据库。
在实际监测过程中，根据校正后的电导率
Figure 339256DEST_PATH_IMAGE026
，利用构建出的盐度与电导率对应关系，计算出不同监测点的土壤盐度。
（3）以过程（1）中收集到的待检测区域的基础资料为依据，对待检测区域进行网络化布点，并在每个监测点埋设监测***中的测量终端。
在本实施例中，网格化布点应保证待检测区域内的测量终端能够均匀布设，监测断面应基本垂直海岸线布设，且至少布设3条监测断面，每条监测断面上的布点数目应不少于3个，且均匀分布。测量终端在各个监测点布设时，传感器探针的埋设深度一般为地面以下10-20cm处，并应保证传感器的探针与土壤密实接触，以提高测量结果的准确性。
（4）在监控中心的上位机上设置各个测量终端的方位坐标、测量时间、测量频率和发送时间等信息，启动原位检测。
在本实施例中，将过程（1）中收集到的基础资料输入至各个监测点对应的信息库中，设定采集、发射参数，并使用存储器存储***的相关设置，防止***复位后信息丢失。启动原位检测进程后，测量终端开始按照已设定的参数进行远程原位测量。
（5）测量终端按照设定的测量时间和测量频率对监测点处土壤的含水率、温度和电导率进行检测，生成测量数据进行保存，并按照设定的发送时间上传至监控中心，保持至数据库。
在本实施例中，通过测量终端生成的测量数据优选经由900 MHz/1800 MHz的GPRS网络传送至监控中心。
（6）监控中心根据接收到的测量数据，对待检测区域土壤盐分的空间分布特性进行分析，绘制出土壤盐分现状分布图，并进行可视化展示。
在此过程中，监控中心的***后台优选运行ArcGIS及SPSS软件，利用地理信息和地统计学的方法，结合软件对土壤盐分的空间分布特征进行分析，利用Kriging插值法绘制土壤盐分现状分布图，通过上位机的显示屏进行可视化展示。
在本实施例中，对待检测区域土壤盐渍化的现状评价主要采用地统计学的克里格方法，在进行地统计分析之前需进行原始数据的预处理，所述原始数据就是经校正后的电导率
Figure 138585DEST_PATH_IMAGE026
或者与之对应的盐度值。地统计分析要求数据服从正态分布，否则可能存在比例效应，即随着数据均值的增大，误差也随之增大。具体操作方法为：在SPSS统计分析软件中，利用非参数检验的Kolmogorov-Smirnov方法对原始数据正态分布进行检验，如果渐进显著性P值大于显著水平0.05，即可认为原始数据服从正态分布；否则需对原始数据进行对数转换，使之服从正态分布。
原始数据经检验后，可进行地统计分析。地统计分析主要利用ArcGIS软件的Geostatistical Analyst模块。具体操作方法：通过SPSS软件已经对原始数据的正态性进行了判定。在Geostatistical Analyst模块中，利用探索数据分析工具中的趋势分析对原始数据进行趋势分析，判定原始数据的趋势效应，分东西和南北两个方向，如果二者都为直线，则说明是一阶趋势效应；如果有一条或两条为抛物线，则说明是二阶趋势效应；如果一条或两条为曲线（非抛物线），则说明是三阶趋势效应。
判定数据的正态性及趋势效应后，利用地统计分析向导进行克里格插值分析。选取Kriging插值法，同时选取插值图层和拟进行插值的原始数据，在下一步操作中如果数据是正态分布，则不需要对数据进行转换；如不符合正态分布，则在Transformation命令中选择转换类型。在Order of trend remove命令中选择要去除的趋势效应等级。按照Kriging分析向导继续模型选择，包括球状、高斯和指数模型等，以标准平均值最接近于0，均方根预测误差最小、平均标准误差最接近于均方根预测误差、标准均方根预测误差最接近于1为最优模型，进行插值，生成土壤盐渍化的空间分布图。
（7）根据长期连续的测量数据，基于水流及溶质运移的有限元计算机模型Hydrus建立盐渍土水盐运移预警模型，生成预警结果通过监控中心进行发布。
本过程是为进一步实现对待检测区域内土壤的盐渍化发展趋势进行预警而专门提出的。
在本实施例中，基于Hydrus模型建立的盐渍土预警模型的水流控制方程采用的是Richards方程，对水流区域进行不规则三角形网格剖分，控制防长采用伽辽金线状有限元法进行求解，对时间的离散采用隐式插分，并利用迭代法将离散化后的非线性控制方程组线性化。具体方法是：
a、确定边界和控制点
通过编程将待检测区域的边界点、高程点数字化为Hydrus的边界和控制点,整体平移变换坐标; 试验边界的长高分别为108cm, 2.5cm, 两端为模拟蓄水条件下水盐运移。
b、将边界点和高程点离散化
将边界点离散化，设定边界节点总数，从而确定离散密度大小，一般设置为120，若密度越大，计算则越精确，但运算时间会增加。再确定边界离散固定点，设定各离散固定点处局部网格密度，最后通过make mash命令将水流区域剖分成不规则的三角形网格，同时设定平滑参数，使网格达到平滑效果。
c、初始化对流-弥散方程
根据指定的初始步长，软件自动调整时间步长。给定VG模型中的土壤水力特性参数、溶质运移参数。
d、设置初始化和边界条件
通过软件给定水流初始条件（水流区域的负水压头或含水率初始分布），给定水流边界条件，设定观测点，其中观测点需要有代表性，以便规律研究分析。
e、计算模拟结果
控制防长采用伽辽金线状有限元法进行求解，计算模型模拟的结果，其结果包括土壤含水量、压力水头、实际根系吸水（蒸腾）量、土壤水分存贮总量等的变化以及土壤盐分积累量。
为了使预警结果能够及时地通知到工作人员，本实施例优选设置监控中心采用短信或邮件，或者短信和邮件双重通信模式与工作人员配置的手持移动终端进行通讯，进而将预警结果发送至工作人员的手持移动终端上，方便工作人员随时随地观察盐渍土未来的发展趋势，以便及时采取有效地应对措施，降低盐渍土产生的灾害。
下面结合图3，列举一个具体的应用实例。
选取潍坊昌邑保护区为待检测区域，收集该区域的基础资料，包括水文、地质、气象、土地利用类型等信息，汇总至监测预警平台数据库。在考虑含水率和温度校正的情况下，构建盐度与电导率的对应关系为：Ec =-0.146+3.346Sc (%)；其中，Sc 为盐度（%），拟合曲线的相关系数r=0.991。
对待检测区域进行网格化布点，垂直海岸线布设监测断面12条，每条监测断面上等距离（6km）布设监测点5-7个，每个监测点埋设一个测量终端，共布设75个测量终端，监测剖面如图3所示。
在监控中心的上位机上远程设置各个测量终端的方位坐标、测量时间、测量频率、测量数据发送时间等信息，启动原位测量。测量开始后，测量终端按照设定的时间及频率进行测量，并将电导率数据储存并返回至监控中心数据库，数据如下表所示。
Figure 2014100822167100002DEST_PATH_IMAGE028A
上位机采用地理信息和地统计学的方法，结合软件ArcGIS及SPSS对土壤盐分的空间分布特征进行分析，利用Kriging插值法绘制土壤盐分现状分布图，于上位机的显示屏进行可视化展示。
依据长期连续的测量数据，基于水流及溶质运移的有限元计算机模型Hydrus建立滨海盐渍土水盐运移预警模型，并将预警结果发布于上位机显示屏，并通过无线模块，采用短信和邮件的方式将预警结果传输至盐渍土管理工作人员的手机，实现盐渍土的监测预警。
本发明所提出的基于物联网的盐渍土监测预警***和方法，能够远程原位测量土壤的三参数，通过对研究区域进行现状评价及分析预警，从而为滨海后备土地资源的有效利用和管理提供重要的依据。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的盐渍土监测预警***，其特征在于：设置有测量终端和监控中心；所述测量终端用于对待检测区域土壤的含水率、温度和电导率进行检测，并生成测量数据通过物联网发送至监控中心；所述监控中心根据接收到的测量数据确定土壤盐分的现状分布，并通过显示屏进行可视化显示。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的盐渍土监测预警***，其特征在于：在所述测量终端中设置有用于检测土壤的含水率、温度和电导率的传感器，生成检测信号输出至控制模块；所述控制模块根据接收到的检测信号生成测量数据，发送至无线通信模块，经由无线通信模块转换成射频信号，通过物联网发送至所述的监控中心。
3. 根据权利要求2所述的基于物联网的盐渍土监测预警***，其特征在于：在所述测量终端中还设置有电池和电源管理模块，所述电池通过电源管理模块输出工作电源为测量终端中的各用电负载供电，所述电源管理模块在检测到电池电量下降到临界值时，生成报警信号输出至无线通信模块，经由物联网发送至监控中心进行告警。
4. 一种基于权利要求1至3中任一项基于物联网的盐渍土监测预警***的监测预警方法，包括以下过程：
（1）收集待检测区域的土地和环境基础资料，汇总至监控中心数据库；
（2）根据待检测区域的不同土壤类型，构建不同土壤类型盐渍土在不同含水率和温度下，盐度与电导率的对应关系；
（3）根据收集到的所述基础资料，对待检测区域进行网络化布点，并在每个监测点埋设所述的测量终端；
（4）在监控中心设置各个测量终端的方位坐标、测量时间、测量频率和发送时间，启动原位检测；
（5）测量终端按照设定的测量时间和测量频率对监测点处土壤的含水率、温度和电导率进行检测，生成测量数据进行保存，并按照设定的发送时间上传至监控中心；
（6）监控中心根据接收到的测量数据，对待检测区域土壤盐分的空间分布特性进行分析，形成土壤盐分现状分布图，并进行可视化展示；
（7）根据连续的测量数据，基于水流及溶质运移的有限元计算机模型Hydrus建立盐渍土水盐运移预警模型，生成预警结果通过监控中心进行发布。
5. 根据权利要求4所述的监测预警方法，其特征在于：在所述过程（1）中，收集的基础资料包括：水文、气象、地质、土地利用类型、土壤类型和地下水位水质及蒸降比；在所述土壤类型中包括土壤黏粒含量C、土壤容重                                               
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE002
、土壤比重sg。
6. 根据权利要求5所述的监测预警方法，其特征在于：在所述过程（2）中，首先，利用检测到的土壤温度值T对检测到的电导率进行校正，其公式为：
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE006
；
其中，
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE008
为经温度补偿后25℃的电导率数值；
其次，利用检测到的土壤含水率对
Figure 64480DEST_PATH_IMAGE008
进行校正，生成校正后的电导率
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE010
，其公式为：
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，
为检测到的总体积含水量；
和
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE018
分别为存在于小孔隙中和大孔隙中的体积含水量，且
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE022
；
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE024
为土壤固相颗粒总体积含量，且
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE026
；
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE028
为平均表面电导率，且
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE030
；
和
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE034
分别为小孔隙中和大孔隙中的水溶液电导率，且
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE036
；其中，为土壤饱和度，且
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 2014100822167100001DEST_PATH_IMAGE042
，e为孔隙比。
7. 根据权利要求4所述的监测预警方法，其特征在于：在所述过程（3）中，对待检测区域进行网络化布点时，垂直海岸线布设至少3条监测断面，每条监测断面上的布点数不少于3个且均匀分布。
8. 根据权利要求4所述的监测预警方法，其特征在于：在所述过程（6）中，利用地理信息和地统计学的方法，结合ArcGIS及SPSS软件对待检测区域土壤盐分的空间分布特征进行分析，利用Kriging插值法形成土壤盐分现状分布图。
9. 根据权利要求4至8中任一项所述的监测预警方法，其特征在于：在所述过程（7）中，在基于Hydrus建立的盐渍土水盐运移预警模型中，水流控制方程采用Richards方程，对水流区域进行不规则三角形网格剖分，控制防长采用伽辽金线状有限元法进行求解，对时间的离散采用隐式插分，并利用迭代法将离散化后的非线性控制方程组线性化。
10. 根据权利要求4至8中任一项所述的监测预警方法，其特征在于：所述监控中心将生成的预警结果采用短信和/或邮件的方式发送至工作人员的手持移动终端。
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