نجات آب ــ Û±Û¸  |توسعه آبیاری هوشمند با اینترنت اشیا

خبرگزاری تسنیم

– اخبار اقتصادی –

خبرگزاری تسنیم؛ گروه اقتصادی ــ در دهه‌ای که هم‌زمان با تغییر اقلیم، رقابت فزاینده بر سر منابع و فشار بر امنیت غذایی پیش می‌رود، مسئلۀ آب در کشاورزی دیگر صرفاً یک چالش فنی نیست؛ گره‌ای است که اگر به‌درستی گشوده شود، می‌تواند موتور هم‌افزایی تولید، عدالت منطقه‌ای و تاب‌آوری معیشت روستایی را روشن کند. آبیاری هوشمند مبتنی‌بر اینترنت اشیا(IoT) ، با شبکه‌ای از حسگرها، گیت‌وی‌ها و پلتفرم‌های نرم‌افزاری که در پیوند با مدل‌های تبخیر-تعرق و داده‌های هواشناسی، «آب‌رسانی به‌موقع و به‌اندازه» را از یک شعار به یک روال روزمره تبدیل می‌کند.

بیشتر بخوانید

نجات آب ــ 14 | آبیاری با آبِ شورِ تصفیه‌شده در اراضی شورپسندنجات آب ــ 15 | ایجاد «شبکه پژوهشکده‌های منطقه‌ای آب»

مسئلۀ اصلی، دوگانه‌ای است که بررسی می‌کند چگونه هم مصرف را کم کنیم و هم تولید و کیفیت محصول را نگه داریم یا ارتقا دهیم؟ ادبیات فنی، پاسخ را روشن کرده است: از یک‌سو محاسبات استاندارد تبخیر-تعرق مرجع و ضرایب گیاهی (FAO-56) چارچوبی فراهم می‌کند که نیاز آبی واقعی را برحسب اقلیم و فنولوژی به‌دست دهیم؛ از سوی دیگر، حسگرهای رطوبت، دمای برگ، و حتی شاخص‌های طیفیِ سبزینه از زمین و آسمان، آن محاسبات را با واقعیت مزرعه کالیبره می‌کنند.

ضرورت و اهمیت

اهمیت آبیاری هوشمند با IoT را باید در سه لایه دید. لایۀ نخست، تراز جهانی آب است: حدود 70 درصد برداشت آب شیرین جهان در کشاورزی مصرف می‌شود و در بسیاری از کشورهای کم‌درآمد این سهم به حدود 90 درصد می‌رسد. با چنین وزنی، هر درصد صرفه‌جویی به مقیاس حوضه‌های آبریز و اقتصاد ملی معنا پیدا می‌کند. لایۀ دوم، تاب‌آوری اقلیمی است: رویدادهای حدی و نوسانات بارش، برنامه‌های سنتی آبیاری را بی‌اعتبار می‌کنند؛ سامانه‌های مبتنی‌بر حسگر و پیش‌بینی می‌توانند به‌سرعت خود را با فصل، موج گرما یا باد خشک تنظیم کنند. لایۀ سوم، اقتصاد مزرعه، شامل هزینه آب، انرژی پمپاژ و کارگر و … است. تجربه‌ها نشان می‌دهند که کنترلرهای مبتنی‌بر هوا یا رطوبت، مصرف آب را در مقیاس دو رقمی درصدی می‌کاهند و با کاهش دفعات تردد و خطای انسانی، هزینه‌ها را پایین می‌آورند.

ضرورت دیگر، «کیفیت تصمیم» است. روش مرجع FAO-56 با محاسبۀ ETo و Kc اگرچه استاندارد طلایی محاسبات تقاضای آبی است، اما بدون داده‌های میدانی (رطوبت خاک، دمای سایه‌بان زراعی) و تنظیم آستانه‌ها، به‌تنهایی کفایت نمی‌کند. حسگرها به‌صورت پیوسته سیگنال می‌دهند، آستانه‌ها تطبیقی می‌شوند، و «هر نوبت آبیاری» مبتنی‌بر شواهد میدانی انجام می‌گیرد.

از منظر سیاست عمومی نیز، دیجیتالیزه‌کردن آبِ کشاورزی هم‌سو با راهبردهای جهانی آب و کشاورزی هوشمند اقلیم است و با ابزارهای مالیِ جدید (از بیمۀ شاخص‌پایه تا اعتبار سبز) هم‌نشینی دارد. بدین‌سان، موضوع فقط یک ارتقای فنی نیست؛ یک «زبان مشترک داده‌محور» میان کشاورز، شرکت آب، رگولاتور و بانک پدید می‌آورد که مسیر بخش‌های بعدی را روشن می‌کند.

چالش‌های فعلی

همان‌گونه که ضرورت روشن است، موانع هم کم نیستند. نخست، «شکاف داده»؛ در بسیاری از مناطق، ایستگاه‌های هواشناسی کم‌تراکم‌اند و کالیبراسیون حسگرهای خاک هم دشوار است. اگر حسگر ارزانِ بدون کالیبراسیون نصب شود، نویز آن می‌تواند تصمیمِ آبیاری را معیوب کند. دوم، «ناهمگنی شبکه»؛ مزرعه یکپارچه نیست؛ چه اینکه بافت خاک تغییر می‌کند، تراز زمین نابرابر است و یکنواختی توزیع آب (DU/CU) گاه پایین است؛ این یعنی حتی با تصمیم درست، رسانش آب ممکن است یکدست نباشد. سوم، «اینترآپریبیلیتی»؛ دستگاه‌ها با پروتکل‌های متفاوت (LoRaWAN، NB-IoT، MQTT) حرف می‌زنند و اگر استاندارد تبادل داده رعایت نشود، پلتفرم‌های مختلف به‌خوبی با هم کار نمی‌کنند. چهارم، «امنیت و حریم خصوصی»؛ هرچه سامانه‌ها هوشمندتر، وابستگی آنها به ارتباطات و کنترل از راه دور بیشتر؛ دستور باز و بسته‌شدن شیرها یا پمپ‌ها اگر امن نباشد، یک ریسک عملیاتی است.

از منظر اقتصادی نیز موانع وجود دارد: هزینه آغازین (CapEx) برای حسگر، درگاه، و اشتراک شبکه؛ سپس هزینه‌های جاری (OpEx) برای نگهداشت، باتری، کالیبراسیون سالانه و اتصال. افزون بر این، منحنی یادگیری نرم‌افزارها و خواندن داشبوردها برای بهره‌برداران خرد یک مانع است و اگر خدمات ترویجی و پشتیبانی محلی نباشد، احتمال رهاشدگی سامانه‌ها بالا می‌رود.

بااین‌حال، تجربه‌های میدانی و مرورهای نظام‌مند نشان می‌دهد که آبیاری هوشمند معمولاً 20 تا 50 درصد صرفه‌جویی آب و در مواردی افزایش عملکرد دو رقمی را رقم زده است ــ البته جایی‌که استقرار درست، نگهداشت منظم و آموزش وجود داشته باشد.

اثر راهکار در رفع چالش‌ها

برای شکاف داده، راهکار ترکیب سه منبع است: مدل‌های استاندارد تبخیر-تعرق (FAO-56)، حسگرهای رطوبت در عمق‌های منتخب ریشه، و داده دورسنجی از سامانه‌هایی مانند OpenET که تبخیر-تعرق واقعی را در مقیاس میدان ارائه می‌کند. این «سه‌پایه» اگر به‌درستی هم‌بند شود، هم کمّیت (چه‌قدر آب؟) و هم زمان‌بندی (چه‌وقت؟) را پایدار می‌کند. برای ناهمگنی مزرعه، آستانه‌های آبیاری باید «نقطه‌ای» تعریف شود و با نقشه‌های یکنواختی (DU/CU) تنظیم گردد؛ به‌عبارت دیگر، بلوک‌بندی مزرعه و تفکیک خطوط آبیاری بنابر رفتار هیدرولیکی، اثر ناهمگنی را جذب می‌کند.

اینترآپریبیلیتی با تکیه بر استانداردهای باز حل می‌شود؛ OGC SensorThings API برای ساختاردهی مشاهدات و سنجه‌ها، ISO 19156 برای معنایابی «مشاهده» و «نمونه»، MQTT برای پیام‌رسانی سبک و مطمئن، و چارچوب‌های پلتفرمیِ oneM2M برای مدیریت سرویس‌های مشترک. در امنیت نیز پیروی از رهنمودهای NIST SP 800-82 برای سامانه‌های OT و چارچوب ISA/IEC 62443 برای چرخه‌عمر امنیت، پایۀ مطمئنی می‌گذارد: از قطعه (device) تا درگاه (gateway) و پلتفرم.

در اقتصاد پروژه، پکیج‌کردنِ راهکار به‌صورت «خدمت به‌ازای هکتار-فصل» (X ریال به‌ازای هر هکتار در یک فصل) و قراردادن بندهای تضمین عملکرد (صرفه‌جویی حداقل Y درصد) ریسک کشاورز را کم می‌کند. در کشورهایی که آب‌بها، انرژی پمپاژ و نهاده‌ها سهم بالایی دارند، بازپرداخت سرمایه معمولاً یک تا سه فصل زراعی گزارش شده است، به‌ویژه اگر کاهش رفت‌وآمد و اتوماسیون نیز لحاظ شود.

روش انجام راهکار (طراحی تا بهره‌برداری)

منطق استقرار را می‌توان در هفت گام خلاصه کرد:

1) شناخت مزرعه و خط مبنا: نمونه‌برداری بافت خاک، نقشه ارتفاعی ساده، ارزیابی یکنواختی آبیاری (DU/CU) با آزمون‌های پذیرفته‌شده (مثلاً روش‌های ASABE/S436) و استخراج خط مبنای مصرف/عملکرد.

2) معماری شبکه: انتخاب لایۀ ارتباطی برحسب وسعت و سیگنال—LoRaWAN برای مزرعه‌های پهنه‌گسترده با تردد کم داده، NB-IoT برای پوشش اپراتوری و نفوذپذیری بالا. در هر دو، لایۀ پیام‌رسانی MQTT و رمزنگاری انتها-به-انتها توصیه می‌شود.

3) طراحی حسگرها: نصب حسگر رطوبت در دو تا سه عمق غالب ریشه و حداقل دو نقطۀ نماینده هر بلوک؛ افزودن دما/رطوبت هوا و باران‌سنج. کالیبراسیون اولیه در آزمایش خاک و تنظیم آستانه‌ها برحسب ظرفیت مزرعه‌ای خاک و راهنمای ترویجی منطقه.

4) ادغام با مدل: پیاده‌سازی محاسبات ETo و Kc (FAO-56) در پلتفرم و تطبیق آن با خوانش حسگر؛ هرگاه شاخص تنش (Ks) فعال شود، آستانه‌ها به‌صورت هوشمند تعدیل گردد.

5) کنترل و عملگرها: کنترلرهای آزموده‌شده (استانداردهای ASABE S627/S633 برای پاسخ به هوا/رطوبت) روی شیرها/پمپ‌ها نصب می‌شوند؛ منطق «فرمانِ کمینه» (حداقل زمان/دبی) و حفاظت از سیکل پمپ رعایت شود.

6) امنیت و دوام: ثبت دارایی‌ها، مدیریت گواهی، به‌روزرسانی امن Firmware و شبکه تفکیک‌شده برای کنترل؛ پیروی از NIST/IEC لازمه است.

7) بهره‌برداری و بهبود: داشبورد «کمینه ولی کافی» با سه چراغ راهنما (سبز/زرد/قرمز)، هشدارهای ساده، و گزارش فصل. داده‌های OpenET یا ایستگاه‌های اطراف برای اعتبارسنجی نتایج به‌کار گرفته شود.

تأثیرات اقتصادی زیرموضوع

محاسبۀ اقتصادی را باید «تمام‌هزینه‌ای» دید: سرمایه‌گذاری اولیۀ حسگرها و عملگرها، درگاه و اشتراک شبکه، و نرم‌افزار؛ در برابر منافع شامل صرفه‌جویی آب، کاهش انرژی پمپاژ، صرفه‌جویی کارگری/زمان، بهبود عملکرد، و کاهش شست‌وشوی عناصر غذایی. مرورهای اخیر و مطالعات مزرعه‌ای از کاهش 10 تا 50 درصدی آب و گاه 20 تا 30 درصد افزایش عملکرد گزارش می‌کنند (بسته به محصول/اقلیم/طراحی). حتی اگر فقط صرفه‌جویی آب و انرژی لحاظ شود، نسبت منفعت به هزینه در بسیاری از پروژه‌های مدرن‌سازی آبیاری بالاتر از یک گزارش شده است.

از زاویۀ سیاستی، بانک‌های توسعه‌ای و برنامه‌های آب و کشاورزی (نظیر راهبردهای آب بانک جهانی و خط‌مشی‌های FAO در دیجیتالیزاسیون کشاورزی) از چنین سرمایه‌گذاری‌هایی پشتیبانی می‌کنند، به‌ویژه وقتی داده‌ها قابلیت حسابرسی و گزارش‌دهی داشته باشند.

نقشه‌راه اجرا و حکمرانی

از منظر اجرایی، پیشنهاد می‌شود طرح‌ها مرحله‌ای پیش بروند: پایلوت‌های کوچک یک‌فصلی (50–200 هکتار) با تنوع محصول/خاک، سپس مقیاس‌بندی به سطح دشت. در هر پایلوت: خط مبنا (آب، انرژی، عملکرد)، اهداف کمی (مثلاً 20٪ صرفه‌جویی)، و قرارداد خدمت «به‌ازای هکتار-فصل» با KPIهای سنجش‌پذیر تعریف شود. برای حکمرانی داده، «اتاق داده» با دسترسی لایه‌بندی‌شده و استانداردهای باز پیاده شود تا نهادهای مختلف بتوانند بدون اصطکاک وارد شوند.

در سیاست‌گذاری، هم‌راست‌کردن یارانه انرژی/آب با عملکرد آب‌محور (WUE) محرک اصلی پذیرش است. رگولاتور می‌تواند با مشوق‌های سرمایه‌گذاری سبز، تخفیف تعرفۀ مخابراتی برای گره‌های کشاورزی، و برچسب اعتماد امنیتی (مطابق NIST/IEC) زنجیرۀ عرضه را تنظیم کند. در ترویج، «مدیریت دانش محلی» کلید است: شبکه‌های بهره‌برداران پیشرو، آموزش کارگاهی «خواندن حسگر» و «تفسیر داشبورد»، و خدمات نکته‌سنجی فصلی (Seasonal Clinics).

در تأمین مالی، ترکیب سه منبع مؤثر است: سرمایه عمومی برای زیرساخت پایه (درگاه‌های اشتراکی)، اعتبارات خرد/کشاورزی برای تجهیزات، و قراردادهای نتیجه‌محور با شرکت‌های خدماتی. مطالعات بانک جهانی و FAO نیز بر مزیت سرمایه‌گذاری در آب/دیجیتال تأکید می‌کند، به‌شرطی‌که سنجش‌پذیری و پاسخگویی داده‌ای رعایت شود.

جمع‌بندی و افق آینده

به‌طرزی نامحسوس از مقدمه تا اینجا، یک خط سیر روشن شد: از مسئله‌ای پیچیده—کم‌آبی، نوسان اقلیم، فشار اقتصادی—به راهکاری تعاملی که با استانداردهای باز، امنیت جدی و اقتصاد قابل‌دفاع، «هر قطره» را هدفمند می‌کند. نسل بعدی آبیاری هوشمند با Edge-AI (تصمیم روی درگاه)، ادغام سنجه‌های دورسنجی در زمان نزدیک به واقعی، و پلتفرم‌های میان‌قلمرویی (آب-خاک-تغذیه) افق تازه‌ای می‌گشاید.

اما افقِ دوردست بدون «الگوی تعاون‌محور» محلی به دست نمی‌آید: دانشگاهِ محلی، شرکت خدمات فنی، نهاد آب منطقه‌ای، و شبکه بهره‌برداران باید مانند یک «قرارگاه میدانی» عمل کنند؛ یکی نقشه می‌دهد، دیگری تجهیزات، آن‌یکی آموزش، و نهاد مالی هم اهرم می‌کند. از این منظر، آبیاری هوشمند صرفاً یک فناوری نیست؛ یک قرارداد اجتماعیِ داده‌محور است که آب را دقیق‌تر، کشاورز را سودآورتر، و دشت را تاب‌آورتر می‌کند.

————————-

منابعی برای مطالعه بیشتر

[1] UNESCO & UN-Water (2024). UN World Water Development Report: Key Statistics – «کشاورزی ≈70٪ برداشت آب».
اطلاعات بیشتر: https://www.unesco.org/reports/wwdr/en/2024/sunesco.org

[2] World Bank (به‌روز شده 2025). Climate-Resilient Irrigation – مرور سیاستی با تأکید بر سهم 70٪ و بازتخصیص آب.
اطلاعات بیشتر: https://www.worldbank.org/en/topic/climate-resilient-irrigationworldbank.org

[3] FAO (2024). AQUASTAT—Water Use – متدولوژی و ارقام جهانی/کشوری.
اطلاعات بیشتر: https://www.fao.org/aquastat/en/overview/methodology/water-use/FAOHome

[4] FAO (2016–2024). AQUASTAT highlights: agriculture uses ~70% withdrawals; ~90% consumptive use در برخی کشورها.
اطلاعات بیشتر: https://www.fao.org/aquastat/en/geospatial-information/global-maps-irrigated-areas/history/FAOHome

[5] FAO Irrigation & Drainage Paper 56. Crop Evapotranspiration (ET₀/ETc, Kc method) – فصل مقدمه.
اطلاعات بیشتر: https://www.fao.org/4/x0490e/x0490e04.htmFAOHome

[6] FAO-56، فصل «ETc و Kc» – روش گام‌به‌گام برای زمان‌بندی آبیاری بر مبنای ET.
اطلاعات بیشتر: https://www.fao.org/4/X0490E/x0490e0a.htmFAOHome

[7] OGC (2024). SensorThings API – استاندارد تبادل دادهٔ سنسورها (Sensing/Tasking).
اطلاعات بیشتر: https://ogcapi.ogc.org/sensorthings/ogcapi.ogc.org

[8] ISO (2023). ISO 19156: Observations, Measurements and Samples (OMS) – شِمای مفهومی رصدها/نمونه‌برداری.
اطلاعات بیشتر: https://www.iso.org/standard/82463.htmliso.org

[9] OASIS (2019). MQTT v5.0 Specification – پیام‌رسانِ سبک برای IoT.
اطلاعات بیشتر: Open

[10] 3GPP (2016). Standardization of NB-IoT completed (Rel-13) – بستر سلولی کم‌مصرف.
اطلاعات بیشتر: https://www.3gpp.org/news-events/3gpp-news/nb-iot-complete3GPP

[11] LoRa Alliance (n.d.). What is LoRaWAN® – پروتکل LPWA متن‌باز برای سنسورهای مزرعه.
اطلاعات بیشتر: Alliance®

[12] US EPA WaterSense (2021/2025). Weather-Based Irrigation Controllers (WBICs) – راهنمای رسمی و صفحهٔ برنامه.
اطلاعات بیشتر: EPA
اطلاعات بیشتر: EPA

[13] ANSI/ASABE S627.1 (2022). Weather-Based Landscape Irrigation Control Systems—Test Method – معیار کفایت/اضافه‌آبیاری.
اطلاعات بیشتر: webstore.ansi.org
(اطلاع‌رسانی تکمیلی: ) Landscape Management

[14] EPA (2021). Summary of Revisions… WBIC v1.1 – هم‌ترازی روش آزمون WaterSense با S627.
اطلاعات بیشتر: EPA

[15] US DOE FEMP (2025). Water-Efficient Technology Opportunity: Advanced Irrigation Controls – صرفه‌جویی‌های مرجع (میانگین ≈30٪ میدانی).
اطلاعات بیشتر: Department of Energy’s Energy.gov

[16] Volk, J.M. et al. (2024). Assessing the accuracy of OpenET… Nature Water – MAE≈15.8 mm/ماه در زراعت؛ r²≈0.9.
اطلاعات بیشتر: https://www.nature.com/articles/s44221-023-00181-7Nature

[17] NIST (2022). SP 800-82 Rev.3 (IPD): Guide to ICS/OT Security – اصول حفاظتی سامانه‌های میدانی.
اطلاعات بیشتر: transportation.gov

[18] ISA/IEC 62443 (مرور کلی). Industrial Automation and Control Systems Security – چارچوب لایه‌ای دفاع در عمق.
اطلاعات بیشتر: ASABE

[19] ANSI/ASAE S436.2 (2020, R2024). Field Test Procedure for Irrigation Water Distribution Uniformity of Center Pivot and Lateral Move Systems.
اطلاعات بیشتر: https://asabe.org/publications-standards/standards-development/national-standards/published-standardsASABE

[20] ASAE S436.1 (2001). Uniformity of Water Distribution… – متن نسخهٔ قبلی و کاربرد شاخص‌ها.
اطلاعات بیشتر: https://www.canr.msu.edu/uploads/235/67987/asae_s436.1.pdfcanr.msu.edu

[21] Irrigation Association / Texas AgriLife (2009). Calculation of Uniformity in Landscape Irrigation Auditing – مقایسهٔ CU و DULQ.
اطلاعات بیشتر: https://www.irrigation.org/IA/FileUploads/IA/Resources/TechnicalPapers/2009/EvaluationOfUniformityMeasurementsFromLandscapeIrrigationAuditing.pdfirrigation.org

[22] Shaw, D.A. et al. (UC Davis, 2009). Landscape Irrigation System Evaluation and Management – کاربرد DU در مدیریت آبیاری.
اطلاعات بیشتر: https://ccuh.ucdavis.edu/sites/g/files/dgvnsk1376/files/inline-files/Landscape%20Irrigation%20System%20Evaluation%20and%20Management_0.pdfccuh.ucdavis.edu

[23] Vories, E.D. (2009). Evaluating Center Pivot Distribution Uniformity from Catch Cans – نمونهٔ میدانی محاسبات DU/CU.
اطلاعات بیشتر: https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/50701000/6909_Vories.pdfars.usda.gov

[24] Lakhiar, I.A. et al. (2024). A Review of Precision Irrigation Water-Saving Technology (MDPI—Agriculture).
اطلاعات بیشتر: https://www.mdpi.com/2077-0472/14/7/1141mdpi.com

[25] Preite, L. et al. (2024). A predictive algorithm-based irrigation management system… Computers and Electronics in Agriculture.
اطلاعات بیشتر: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169924005179sciencedirect.com

[26] Abdelmoneim, A.A. et al. (2025). IoT Sensing for Advanced Irrigation Management: A Systematic Review – دسترسی آزاد در PubMed Central.
اطلاعات بیشتر: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11991392/PMC

[27] Oğuztürk, G.E. (2025). AI-driven irrigation systems for sustainable water management – مرور 2025.
اطلاعات بیشتر: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375525002151sciencedirect.com

[28] Ding, X. & Du, W. (2023). Optimizing Irrigation Efficiency using Deep RL in the Field – نتایج مزرعه‌ای.
اطلاعات بیشتر: https://arxiv.org/abs/2304.01435arxiv.org

[29] Agyeman, B.T. et al. (2024). Semi-centralized multi-agent RL for irrigation scheduling – چارچوب SCMARL.
اطلاعات بیشتر: https://arxiv.org/abs/2408.08442arxiv.org

[30] FAO (2022). The State of Food and Agriculture 2022—Digitalization & Automation in Precision Agriculture (Background paper).
اطلاعات بیشتر: https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/35df0470-477b-414a-95cc-0f50c0f82538/contentopenknowledge.fao.org

[31] US DOE FEMP (2022). Comprehensive Water Management Strategies – اشاره به «Advanced Irrigation Controls».
اطلاعات بیشتر: https://www.wbdg.org/files/pdfs/ComprehensiveWaterManagementStrategies_09272022.pdfwbdg.org

[32] US DOT (2025). Energy & Water Management Policy – الزام به «advanced irrigation controls» در تأسیسات فدرال.
اطلاعات بیشتر: https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/2025-01/DOT_Order_4354B_Energy_and_Water_Management_Policy_for_U.S.pdftransportation.gov

[33] EPA (2017). Water Efficiency Management Guide—Landscaping & Irrigation – راهنمای عملی ارزیابی/بهبود.
اطلاعات بیشتر: EPA

[34] World Bank (2024). Water for Food: Modernizing Agriculture for a Climate-Smart Future – روایت سیاستی و شواهد برنامه‌ای.
اطلاعات بیشتر: Bank

انتهای پیام/