Smart Irrigation through Automated Alternate Wetting and Drying for Sustainable Paddy Ecosystems

方法

综述传感器、物联网、微控制器与自动泵送系统实现水位阈值控制的AAWD技术。

发现

AWD可显著节水减甲烷并稳产，但过度干燥、N₂O升高与成本限制效果。

机会点

可研究低成本、多气候区自适应且兼顾N₂O的AAWD智能决策与可靠性验证。

水稻（Oryza sativa L.）是全球主要粮食作物，尤其在亚洲，其种植对粮食安全和农业生计具有重要作用。然而，传统的持续淹水灌溉需要大量灌溉用水，并促进稻田土壤甲烷排放。干湿交替灌溉（Alternate Wetting and Drying，AWD）是一种节水灌溉技术，通过允许田面周期性落干后再灌溉，减少不必要的用水。尽管AWD可以提高水分利用效率并减少温室气体排放，但其人工实施需要定期田间监测和及时灌溉。自动化干湿交替灌溉（Automated Alternate Wetting and Drying，AAWD）通过集成传感器、微控制器、物联网（Internet of Things，IoT）技术和自动泵送系统，根据预设水位阈值调控灌溉，提供了一种有前景的解决方案。本文综述了稻田水分管理原理、灌溉需求、AWD实践、基于传感器的监测技术以及可持续水稻种植的自动化策略，并讨论了AWD和AAWD对灌溉用水、作物生产力、水分利用效率以及温室气体排放（尤其是甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O））的影响。已有研究表明，在适当管理条件下，AWD可大幅减少灌溉用水量和甲烷排放，同时通常维持水稻产量。然而，土壤过度干燥、土壤性质差异、氧化亚氮排放增加、设备成本以及供水不可靠等因素可能限制其有效性。基于传感器的自动化可提高灌溉精度、减少劳动力需求，并支持AWD的一致实施。本文强调了AAWD在促进高效水分管理、维持作物生产力以及减少稻田种植环境影响方面的潜力。未来仍需进一步研究，以提高系统的经济可负担性、田间可靠性以及在不同农业气候条件下的适应性。