Автоматизація та інтелектуальні системи управління водорозподілом для оптимізації використання води в сільськогосподарських зрошувальних системах
Анотація
Метою цього дослідження був аналіз методів автоматизації, інтелектуального розподілу та споживання води в іригаційних системах Центральної Азії на прикладі Киргизької Республіки. У дослідженні розглянуто використання сенсорних мереж для моніторингу водних даних компанією Wzzard LRPv та John Deere Operations Centre. Проаналізовано роботу програмного забезпечення AquaCrop для моделювання водного балансу та оптимізації зрошення, а також використання дронів для моніторингу стану водних ресурсів та земельних ділянок, зокрема дронів Da-Jiang Innovations Phantom 4 Real-Time Kinematic та P4 Multispectral. Аналіз ефективності кожного методу показав значну економію води та покращення показників водорозподілу. Для сенсорних мереж рівень використання води в зрошувальній системі склав 85 % – при подачі 1,000 м3 втрати склали 150 м3 . Для програмного забезпечення ефективність використання води була визначена на рівні 70 %, враховуючи, що загальний обсяг поданої води становив 1,000 м3 , а фактичний обсяг води, що утримується в кореневій зоні рослин, – 700 м3 . Ефективність використання дронів досягла 90 %, що означає, що з 500 м3 води, заправленої в дрони для обприскування, 450 м3 було рівномірно розподілено, а втрати через випаровування і неточності обприскування склали 50 кубічних метрів. Аналіз можливостей системи управління розподілом води Demand Driven Distribution показав зниження енергоспоживання насосів на 25 %, витоків води – на 15 % і пошкоджень труб – на 50 %. Аналіз можливостей системи Siemens Water Leak Finder показав, що алгоритми штучного інтелекту точно виявляють навіть незначні витоки води в 0,2 літра на секунду, скорочуючи втрати ресурсів до 50 %. Аналіз робочих характеристик контролера Rain Bird і платформи CropX показав підвищення ефективності водоспоживання та водозбереження в Центральній Азії, що стало важливим кроком на шляху до сталого розвитку сільськогосподарського сектору регіону
Ключові слова
моніторинг даних; сенсорні мережі; програмне забезпечення; використання дронів; ресурсозбереження; ефективність зрошення
[1] Abd-Elaty, I., Ramadan, E.M., Elbagory, I.A., Nosair, A.M., Kuriqi, A., Garrote, L., & Ahmed, A.A. (2024). Optimizing irrigation systems for water efficiency and groundwater sustainability in the coastal Nile Delta. Agricultural Water Management, 304, article number 109064. doi: 10.1016/j.agwat.2024.109064.
[2] Aiswarya, L., Siddharam, Gaddikeri, V., Jatav, M.S., Dimple, & Rajput, J. (2024). Canal automation and management system to improve water use efficiency. In Yasheshwar, A.K. Mishra & M. Kumar (Eds.), Recent advancements in sustainable agricultural practices: Harnessing technology for water resources, irrigation and environmental management (pp. 267-282). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-97-2155-9_14.
[3] Alex, A.R., Mahdi, M., & Fezzani, W.E. (2025). Optimizing water usage in agriculture: A study on automated irrigation systems using humidity sensors and Arduino Uno. In E. AlDhaen, A. Braganza, A. Hamdan & W. Chen (Eds.), Business sustainability with artificial intelligence (AI): Challenges and opportunities (pp. 119-128). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-71318-7_11.
[4] ArcGIS. (n.d.). How ArcGIS works. Retrieved from https://surl.li/gptfpe.
[5] Askaraliev, B., Musabaeva, K., Koshmatov, B., Omurzakov, K., & Dzhakshylykova, Z. (2024). Development of modern irrigation systems for improving efficiency, reducing water consumption and increasing yields. Machinery & Energetics, 15(3), 47-59. doi: 10.31548/machinery/3.2024.47.
[6] Bairamukova, I. (2024). Doctor of Economics U. T. Chortombaev told how scientific developments of the Kyrgyz Research Institute of Irrigation in 2023 are being implemented in production. Retrieved from https://surl.li/ wycgie.
[7] Batykova, А., Tuleev, T., Tuleev, B., Asanaliev, A., Denisov, V., Hegay, S., Sultanbaeva, V., & Babajanov, A. (2023). Integrated management of water and land resources of the Kyrgyz Republic and characteristics of their use at the present stage. E3S Web of Conferences, 386, article number 05001. doi: 10.1051/e3sconf/202338605001.
[8] Behzadipour, F., Ghasemi-Nejad-Raeini, M., Mehdizadeh, S.A., Taki, M., Moghadam, B.K., & Bavani, M.R.Z. (2024). Optimizing water use efficiency in greenhouse cucumber cultivation: A comparative study of intelligent irrigation systems. PLoS ONE, 19(10), article number e0311699. doi: 10.1371/journal.pone.0311699.
[9] Choudhary, K.R. (2024). Advancements in water management for agriculture: Innovative strategies for efficient irrigation systems – with Reference to Sirohi District. RESEARCH REVIEW International Journal of Multidisciplinary, 9(11), 62-70. doi: 10.31305/rrijm.2024.v09.n11.011.
[10] Cropx platform overview: Hardware and software capabilities. (n.d.). Retrieved from https://cropx.com/cropxsystem/.
[11] Demand Driven Distribution. (n.d.). Retrieved from https://www.grundfos.com/solutions/learn/ecademy/allcourses/water-distribution/demand-driven-distribution.
[12] Diallo, M.C.A., Santos, R.C., Gomes, E.P., Machado, C.A.C., Dias, C.R.A., Santos, E.C.D., Padilha, G.A.C., Belarmino, M.D., Galiaso, M., Riffel, A.S., Da Silva, E.A.S., & Lovatto, J. (2024). Challenges of smart irrigation implementation in water optimization and agricultural sustainability. Contributions to the Social Sciences, 17(13), article number e13723. doi: 10.55905/revconv.17n.13-270.
[13] ESP-Me Series Controllers. A flexible irrigation controller solution, supporting from 4 – 22 stations and a WiFi upgrade. (n.d.). Retrieved from https://www.rainbird.com/products/esp-me-series-controllers.
[14] Fedoniuk, T.P., & Skydan, O.V. (2023). Incorporating geographic information technologies into a framework for biological diversity conservation and preventing biological threats to landscapes. Space Science and Technology, 29(2), 10-21. doi: 10.15407/knit2023.02.010.
[15] Haleeva, A., Hruban, V., Horbunov, M., & Ruzhniak, M. (2024). Improving the process of plant protection mechanisation in grape growing. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 28(4), 85-95. doi: 10.56407/ bs.agrarian/4.2024.85.
[16] Jingao Technology Co., Ltd. (n.d.). Retrieved from https://www.jauav.com/p-about.html.
[17] Joshi, K.V., Rathi, R.D., Raskar, A.R., Bhansali, R.R., Rathi, G.M., Rathi, N.A., & Rathi, P.P. (2024). Wireless automated irrigation system. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 12(6), 867872. doi: 10.22214/ijraset.2024.63224.
[18] Kumar, P., Didawat, R.K., Kumar, S. (2023). Automation in drip irrigation: An approach for increasing the water productivity in cereal based system in India. Indian Council of Agricultural Research, 73(9), 29-32.
[19] Kushwaha, Y.K., Joshi, A., Panigrahi, R.K., & Pandey, A. (2024). Development of a smart irrigation monitoring system employing the wireless sensor network for agricultural water management. Journal of Hydroinformatics, 26(12), 3224-3243. doi: 10.2166/hydro.2024.241.
[20] Lallawmkimi, M.C., Ashaq, M., veer Singh, B., & Pandey, S.K. (2024). Nanotechnology applications in water management and irrigation systems. In Nanotechnology for sustainable agriculture and food security (pp. 153163). Springfield: DvS Scientific Publication. doi: 10.5281/zenodo.14489138.
[21] Le Veut, D.M.C.D., Wan, S., & Zhang, B. (2024). Optimization of Solar water pumping systems for agricultural irrigation: Comparative analysis and design of an ideal solution. Saudi Journal of Engineering and Technology, 9(7), 274-279. doi: 10.36348/sjet.2024.v09i07.001.
[22] Li, Y. (2023). Application of intelligent water conservancy information system in agricultural water-saving irrigation. In M.A. Jan & F. Khan (Eds.), Second EAI international conference: Application of big data, blockchain, and internet of things for education informatization (pp. 316-325). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-03123950-2_34.
[23] Liu, H., & Li, Q. (2021). Construction and application of intelligent agricultural greenhouse irrigation system. Journal of Physics Conference Series, 2005, article number 012089. doi: 10.1088/1742-6596/2005/1/012089.
[24] Maatov, K. (2024). Mathematical modeling of growing agricultural crops on the area of the enterprise. Journal of Osh State University. Mathematics. Physics. Technical Sciences, 1(4), 131-135. doi: 10.52754/16948645_2024_1(4)_26.
[25] Mamchur, V., & Studinska, G. (2024). Effectiveness assessment of technical innovations in the implementation of the modern model of the agricultural sector of Ukraine. Ekonomika APK, 31(2), 32-40. doi: 10.32317/22211055.202402032.
[26] Mason, B., Rufí-Salís, M., Parada, F., Gabarrell, X., & Gruden, C. (2019). Intelligent urban irrigation systems: Saving water and maintaining crop yields. Agricultural Water Management, 226, article number 105812. doi: 10.1016/j.agwat.2019.105812.
[27] Mukhamedieva, D., Alimbaev, K., Bakhtiyorov, S., & Normirzaev, S. (2024). Creation of an intelligent irrigation system based on the fuzzy Sugeno model. Scientific Collection “InterConf+”, 43(193), 487-493. doi: 10.51582/ interconf.19-20.03.2024.047.
[28] New Level of Integration from John Deere Operations Center and Soft.Farm System. (2021). Retrieved from https://soft.farm/en/blog/new-level-of-integration-from-john-deere-operations-center-and-softfarmsystem-188.
[29] Ojaghlou, H., Oiaghlou, F., Jafari, M.M., Misaghi, F., Nazari, B., & Denkordi, E.K. (2024). Effect of irrigation management on water productivity indicators of Alfalfa. Journal Management System, 37(2), 165-185. doi: 10.22067/jsw.2023.79145.1211.
[30] Patel, N., Kiran, Y.D., Kalita, R., Kumar, A., Bagul, H., & Kendra, V. (2024). Optimizing water use in horticultural systems. In S. Pathakakula, V. Ramadevi, Parkavi, A. Karthika, P. Ragul & S.W. Haokip (Eds.), Frontiers in horticulture sustainability (pp. 9-16). Ghaziabad: Ninetales Publishings.
[31] Patel, W., Sangeetha, Y., Gopagoni, D.R., Mallik, D.M.A., Agrawal, R., Mishra, S., Sunil, M. P., & Kolandaisamy, R. (2024). An empirical intelligent water irrigation system using soft computing and IoT. International Journal of Information Technology, 16, 3983-3989. doi: 10.1007/s41870-024-01920-z.
[32] Patil, N. (2024). Siemens launches SIWA ai-based analytics applications for water, wastewater industry. Retrieved from https://dailycadcam.com/siemens-launches-siwa-ai-based-analytics-applications-for-water-wastewaterindustry/.
[33] Pierre, R., Dominique, C., Fabrice, F., & Debolini, M. (2024). Unravelling the heterogeneity of farms irrigation practices on Mediterranean perennial agricultural systems for the optimization of water resource management. doi: 10.21203/rs.3.rs-4580425/v1.
[34] Pourgholam-Amiji, M., Hajirad, I., Nayebi, J., Alavi, S.R., Nozari, F., & Akbarpour, M. (2024). Improving wheat irrigation productivity in Iran (Part one: From the view point of irrigation system and water management). Water and Soil Management and Modeling, 4(1), 171-193. doi: 10.22098/mmws.2023.11937.1189.
[35] Ray, S., & Majumder, S. (2024). Water management in agriculture: Innovations for efficient irrigation. In P. Sil, P. Chhetri, S. Majumder & D.T. Satosh (Eds.), Modern agronomy (pp. 169-185). Delhi: Satish Serial Publishing House.
[36] Shuka, L., Çullaj, A., Shumka, S., Miho, A., Duka, S., & Bachofen, R. (2011). The spatial and temporal variability of limnological properties of Bovilla Reservoir (Albania). Water Resources Management, 25(12), 3027-3039. doi: 10.1007/s11269-011-9788-z.
[37] Siemens makes it easier for water utilities to benefit from artificial intelligence. (2024). Retrieved from https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:26fce6bb-2b3c-4eaf-b621-04fb309992eb/ HQDIPR202405106928EN.pdf.
[38] Singh, J., Shelke, N.A., Hasan, D.S., Sajid, M., Alsahlanee, A.T.R., & Upreti, K. (2024). Enhanced learning in IoTbased intelligent plant irrigation system for optimal growth and water management. In A. Abraham, A. Bajaj, T. Hanne, P. Siarry & K. Ma (Eds.), Real world applications: International conference on intelligent systems design and applications (pp. 231-240). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-64847-2_21.
[39] Smart Irrigation System. (2023). Retrieved from https://www.proxis.ua/en/solution/smart-irrigation-system/.
[40] Standard AquaCrop proogramme with users’ interface and database – version 7.1. (n.d.). Retrieved from https:// www.fao.org/aquacrop/software/aquacropstandardwindowsprogramme/en/#c522959.
[41] Temirbaeva, N., Sadykov, M., Osmonov, Z., Osmonov, Y., & Karasartov, U. (2024). Renewable energy sources in Kyrgyzstan and energy supply to rural consumers. Machinery & Energetics, 15(3), 22-32. doi: 10.31548/ machinery/3.2024.22.
[42] Tripathi, M. (2022). Componets of automatic irrigation system. In M. Nemichandrappa & R.R. Halidoddi (Eds.), Advanced innovative technologies in agricultural engineering for sustainable agriculture (pp. 1-13). New Delhi: AkiNik Publications. doi: 10.22271/ed.book.1810.
[43] u Nisa, M., Azam, M., Rafiq, T., Sattar, M., Zahra, A., & Zafar, S. (2024). Ontology-based smart irrigation system: Enhancing agricultural water management: Ontology-based smart irrigation system. Asian Bulletin of Big Data Management, 4(1), 286-312. doi: 10.62019/abbdm.v4i1.131.
[44] Ware, T. (2023). Irrigation efficiency – definition, types, importance & formula. Retrieved from https://www.twlirrigation.com/irrigation-efficiency/.
[45] What is GIS? Geographic Information System (GIS). (n.d.). Retrieved from https://www.esri.com/en-us/what-isgis/overview.
[46] Yang, Z., Chen, Y., Wang, S., Zhou, C., Niu, L., Wang, W., Huang, Q., & Yu, H. (2024). Optimized evaluations of irrigation profits and balance of irrigation water demand and supply under climate change. Water, 16(23), article number 3525. doi: 10.3390/w16233525.
[47] Yeraliyeva, Z.M., Kurmanbayeva, M.S., Makhmudova, K.K., Kolev, T.P., & Kenesbayev, S.M. (2017). Comparative characteristic of two cultivars of winter common wheat (Triticum aestivum L.) cultivated in the southeast of Kazakhstan using the drip irrigation technology. OnLine Journal of Biological Sciences, 17(2), 41-49. doi: 10.3844/ ojbsci.2017.40.49.
[48] Zavertaliuk, O., & Naumovska, O. (2024). A comprehensive overview of modern environmental management software. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 20(3), 1-17. doi: 10.31548/dopovidi.3(109).2024.004.
[49] Zhao, S., Chen, J., Chen, D., Luo, Z., Bi, B., Lin, L., Du, X., Liu, Y., & Xia, Q. (2024). Optimizing terminal water management in irrigation district using water balance and genetic algorithm. Agronomy, 14(12), article number 2987. doi: 10.3390/agronomy14122987.