径流采样系统作为径流小区设施中至关重要的组成部分,已有多年的发展历史。径流采样系统的出现,解决了研究人员每次需要亲自跑到试验地径流小区设施中提取径流,费时费力,也不能及时有效地采集到雨水过程中径流信息等问题。随着物联网、大数据、人工智能以及传感器技术的发展,径流采样系统变得更加智能化。本论文主要围绕径流采样系统方案进行论述,介绍了国内外一些设计案例,前期也参考过部分设计方法,总结出许多的问题,经过反复的实验验证以及方案的修改,最终实现了径流采集智能化以及采集信息的可视化,大大减轻了水土侵蚀研究人员的工作负担。智能径流采样系统大量采用电控技术,避免了传统机械式流体控制单元所带来的效率以及精度等问题。因涡轮流量计输出信号较为微弱,前期实验当中出现了数据断续的问题,通过改进信号检测电路,流量信号得以正常捕获。在同一采样规则下,经过多次采样试验,发现其采集瓶内径流样本量差异明显。发现其原因为采样装置中的采集泵管道前端出现了气液两相流影响了流量测量传感器测量数据,为了找出其变化规律,需采集原始测量数据,然后对测量误差进行数学建模,设计了一套气液两相流试验方案与实验流程。实际情况中存在多种因素影响测量的误差,其具有复杂的非线性,难以从理论分析建模,所以采用实验建模的方法,根据采集的实验数据建立输入与输出的关系。BP神经网络是最常用的分类算法之一,复杂度较低,从而易于移植到控制系统,其分类效果较好,完全适用于本系统。最终的实验表明,相比于无算法情况下,选取环流状气液两相流流型作为参考,最大相对误差从原来的48.5%降到了18.23%,其采样装置的采样精度得到了大大的提高。国内外径流小区径流采集系统功能都还有待完善,智能化水平都比较低,大多数还使用有线方式进行数据传输,在恶劣的雷电降雨以及复杂的地貌植被环境下,其传输效率受到极大影响。为了解决传输效率以及传输距离等问题,本文基于远距离无线电(LoRa)技术,设计了一种智能径流小区径流采集系统,可实现田间复杂环境下的数据无线传输,有效的避免了因有线传输方式带来的一系列问题,同时也能降低系统成本和功耗,可实现径流信息的实时传输。系统采用ARM公司的STM32微处理器为核心控制器,负责整个采样系统的智能控制。系统分为设备层、传输层、平台层和应用层。设备层由22台径流小区径流采集装置组成,能够远程设定采样规则并动态监测和及时采集径流,同时每一个装置可以储存多次雨水过后的径流样本,解决了研究人员每次都要跑到田间提取样本的问题。装置体积小,安装便捷,大大降低了工程的整体时间。传输层负责所有田间径流采样装置的数据实时传输,将数据汇集到中心节点并通过TCP/IP网络传输方式传输至平台层。平台层采用中移物联OneNET云平台,负责整个径流采集系统数据的管理以及存储,可供后续研究分析所用。应用层则为用户提供一个可视化数据监测界面,同时可随时随地远程修改田间径流采样装置采样规则,以满足不同研究人员所需,为其提供Web端以及APP端应用。经过田间实验,通过最终的实验数据,验证了该系统的稳定性和实用性,为水土流失研究提供了有力的支撑。