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龙图腾网获悉扬州大学;江苏省农村水利科技发展中心申请的专利一种水肥一体化灌溉装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118104457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410237113.7，技术领域涉及：A01C23/04；该发明授权一种水肥一体化灌溉装置及方法是由程浩淼;徐瀚阳;张健;王紫雯;王玉琳;李再冉;汪靓;徐祖平设计研发完成，并于2024-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水肥一体化灌溉装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种水肥一体化装置及方法，属于农业自动化技术领域，所述装置包括水肥混合单元、灌溉执行单元、控制单元、安装底座；灌溉方法包括构建水肥一体化决策模型，以7天内灌溉水量和氮肥施肥量为决策变量；水分胁迫指数最小和氮胁迫指数最小为目标函数；以灌溉水量和氮肥施肥量的上下限约束和比例约束、水肥配合约、水分胁迫指数和氮胁迫指数的非负约束为约束；获取模型所需的数据，利用改进的灰狼算法对模型获得最优解，输出灌溉水量和氮肥施肥量；控制单元将水肥混合比例输送给水肥混合单元进行水肥混合，并控制灌溉执行单元进行灌溉，本发明考虑降水情况，解决重复灌水现象，避免造成水资源浪费和雨水利用率低，提升灌溉施肥智能化程度。

本发明授权一种水肥一体化灌溉装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种水肥一体化灌溉的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将水泵吸水管1-9与灌溉水连接； S2、构建水肥一体化决策模型：以7天内灌溉水量Wi，i＝[1,7]和7天内氮肥施肥量Ni为决策变量；以7天内水分胁迫指数FWS最小和7天内的氮胁迫指数FNS最小为目标函数；约束条件为灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni的上下限约束、灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni的比例约束、水肥配合约束、7天内天水分胁迫指数FWS和7天内氮胁迫指数FNS的非负约束； 所述步骤S2中构建水肥一体化决策模型具体为： 目标函数1：7天内的水分胁迫指数FWS最小： WT＝θmax-θmin·DR3 WA＝θmax-θ*·DR4 WC,i+1＝WC,i-α·WP,i-Wi-WCR+WETC,i+WDP5 式中，WSi是第i天的水分胁迫指数，WSi≥1表示无水分胁迫，0WSi1表示有水分胁迫，WSi＝0表示完全水分胁迫；WT土壤的总可用水量；WA是作物根区内的可利用水量；θmax为土壤能够容纳水分的最大值；θmin为作物无法再从土壤中吸取水分时的土壤水分含量；θ*为刚发生水分胁迫时的临界含水量；DR是作物根系有效深度；WC,i是第i天发生水分胁迫时的根区耗水量，其中每个运行周期的WC,i，i＝1等于上一运行周期的WC,i，i＝7，第一个运行周期WC,i＝0，i＝1；WP，i为第i天的灌溉区内的降雨量；Wi为第i天的灌溉水量；WETC，i为第i天的蒸发量；WCR为每日地下水补给量；WDP为渗漏量；α是降雨入渗系数；kC是作物修正系数；ETi是第i天的参考蒸散量；Ri是第i天的净空辐射；Gi是第i天的土壤热流，Gi＝0.1Ri；γ是空气湿度常数；Ti是第i天的日平均气温；ui是第i天的两米处风速；es,i-ea,i是第i天的水汽压差，即饱和水汽压与实际水汽压之差；Δ是饱和水气压曲线的斜率； 目标函数2：7天内的氮胁迫指数FNS最小： N*＝e1.52-2·phent9 Nact,i+1＝Nact,i+NMine,i+Ni-NUp,i-NDP,i10 式中，NSi是第i天的氮胁迫指数，NSi≥1表示无氮胁迫，0NSi1表示有氮胁迫，NSi＝0表示完全氮胁迫；Nmin为最小氮元素的量；N*为临界氮元素的量；phent为作物生长阶段的参数，通过作物实际生长日确定，0≤phent≤1；Nact，i为第i天的土壤实际氮元素的量，其中每个运行周期的Nact，i，i＝1等于上一运行周期的Nact，i，i＝7，在第一个运行周期，Nact，i，i＝1通过对土壤的预实验获得；NMine，i为第i天的矿化氮元素的量；Ni为第i天氮肥施肥量；NUp，i为第i天作物实际吸收的氮元素的量；NDP，i为第i天浸出氮元素的量；ESOM为土壤有机质对土壤氮元素供应的影响系数；q10为土壤矿化温度系数；TS,i为第i天的土壤温度；MR是矿化氮在总氮的占比；SOM是土壤有机质含量；NSpl，i为第i天土壤能够为作物提供的氮的量；NRq，i为第i天作物需求氮需求量；RLDi是第i天的根长密度；ρS是土壤干容重；ΔBiot为第t天作物的潜在的生物增量；k是作物生长系数；m是相关系数；Biomax是生物体的最大理论大小；t0是初始作物年龄；t是作物的实际生长天数，t≥t0＞0；θi是第i天根区平均含水量； 约束条件1：灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni的上下限： 式中，Qmax是水泵的最大供水量；Nmax是氮肥储肥罐的氮肥最大量；S是灌溉面积； 约束条件2：灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni的比例约束： βmin≤Ni:Wi≤βmax19 式中，βmax和βmin是氮肥施肥量和灌溉水量的体积比的最大和最小值； 约束条件3：水肥配合约束： 约束条件4：7天内水分胁迫指数和7天内的氮胁迫指数非负约束： S3、数据获取：实时监控灌区内的环境信息，获取气象数据、土壤数据和作物数据； S4、利用步骤S3获取的数据对水肥一体化决策模型求解：使用改进的灰狼算法求解水肥一体化决策模型最优解集，随后根据解集中的相邻解形成的向量夹角的最大值来确定最优解，并输出7天内每天的最优灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni； 所述步骤S4中，改进的灰狼算法求解具体如下： S4-1参数初始化：初始化收敛系数A、摇摆系数C、存档种群中的个体上限APmax、最大迭代次数hmax，对种群中的个体进行随机赋值，即对灌溉水量Wi和氮肥施肥量Ni随机赋值；随机赋值满足步骤S2中所述的约束条件； S4-2计算所有个体的两个目标函数，如果一个解不存在任何其他解在所有目标上同时优于或等于该解，则该解为非支配解，将该解存入存档种群，并更新参数A和C： A＝2a·rand1-a22 C＝2·rand223 式中，a为控制参数，取值为0-2；rand1和rand2为0-1的随机数； S4-3根据概率随机选择领导个体：在存档种群中按照一定概率随机选择3个领导个体p，p∈α、α和α，存档种群中每个个体被选择作为领导个体的概率P计算式为： 式中，c为大于1的常数；TNI为该个体j所在种群的个体总数； S4-4更新种群中领导个体p： ＝|C·Xtagh-Xh|25 h+1＝Xh-A·D26 式中，D为领导个体p与目标之间距离矢量；h为迭代次数；Xtagh为第h次迭代中目标的位置矢量；Xh和Xh+1为领导个体p第h次和h+1次迭代时的位置矢量； 更新种群中其他个体ω的位置： ＝|C·Xh-Xh|p＝α,α,α27 式中，D为ω个体与领导个体p的距离矢量；Xh为第h次迭代中领导个体的位置矢量；Xh和Xh+1为第h次和第h+1次迭代中ω个体的位置矢量； S4-5比较本次迭代得到的个体与存档种群中的个体的支配关系，并删除存档种群中被新个体支配的个体，如果存档种群中的个体数大于APmax，则计算存档种群中的每个个体的拥挤距离，删除拥挤距离最大的个体；存档种群中第个体j的拥挤距离为： 式中，fk,max和fk,min为存档种群中的个体在第k个目标上的最大值和最小值；fk,j+1和fk,j-1为与个体j相邻的个体j+1和个体j-1个体的第k个目标值；n是目标函数的数量，n＝2； S4-6重复步骤S4-2到S4-4，直到迭代次数h≥hmax，从存档种群中得到最终的解集，表示水肥一体化决策模型最优解集； S4-7从最优解集确定最优解：计算水肥一体化决策模型最优解集上的每个点APj与其相邻点APj-1和APj+1形成的向量Mj和向量Nj之间的角度ηj，如果ηj＞ηj+1，则ηj对应的点j即为水肥一体化决策模型的最优解： Mj＝APj-APj-130 Nj＝APj+1-APj31 式中，ηj是APj与相邻点APj-1和APj+1形成的向量的夹角；Mj，x、Nj，x和Mj，y、Nj，y分别是向量Mj和Nj在x和y方向上的分量； S5、灌溉执行：控制单元根据氮磷钾施肥比例和水肥一体化决策模型输出的氮肥施肥量，得出磷肥施肥量和钾肥施肥量，控制单元将灌溉水量、氮肥施肥量、磷肥施肥量和钾肥施肥量分别发送给水泵1-1、氮肥储肥罐1-6、磷肥储肥罐1-7、钾肥储肥罐1-8的出肥泵1-12，出肥泵1-12通过液态肥吸管1-4将肥料输送到水肥混合箱1-2中，灌溉水由水泵1-1抽取通过水泵出水管1-10输送到水肥混合箱1-2中，在水肥混合箱1-2内水肥混合器1-5进行水肥混合，之后通过水肥混合器1-5底部的出口输送至水管带2-1，最后由喷灌头2-5对作物进行灌溉。

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