秸秆复合管地下灌溉对冬小麦生长与水分利用效率的影响

为了推进秸秆复合管地下灌溉技术的应用,以冬小麦为供试作物,通过田间试验,研究了秸秆复合管地下灌溉对冬小麦生长及水分利用效率的影响。结果表明,与无灌溉对照相比,秸秆复合管地下灌溉、地表滴灌和地下滴灌对冬小麦的生长与产量的提升均有促进作用,其中秸秆复合管地下灌溉的提升效果最显著。与地表滴灌相比,秸秆复合管地下灌溉显著提升了冬小麦起身期至抽穗期的株高、开花期之后的叶面积指数及地上干物质量,冬小麦穗长和穗粒数分别增加了5.84%和9.23%,产量提升了15.55%,水分利用效率与灌溉水利用效率分别提高了21.88%与15.55%,净收益提高了77.95%。与地下滴灌相比,秸秆复合管地下灌溉提高了冬小麦返青期后的株高、叶面积指数与开花期后的地上干物质量,冬小麦穗长和穗粒数分别增加了5.15%和9.8%,产量提高了5.11%,水分利用效率与灌溉水利用效率分别提高了8.81%与5.11%,净收益提升了23.53%。秸秆复合管地下灌溉有助于促进拔节期以后冬小麦生长,提高冬小麦的产量与水分利用效率,经济效益较高,在补充灌溉区对大田密植作物具有较好的推广应用前景。

基于支持向量机模型和图像处理技术的甜椒叶面积测定

叶片是作物进行光合作用的重要器官,是研究作物对光能吸收的一个主要的生物学指标。应用支持向量机理论,建立了支持向量机叶面积模型,输入参数为叶片长度、叶片最大宽度,输出参数为叶面积。通过对应用计算机图像处理技术测量所得到的样本数据进行训练,以叶片的长度、宽度作为输入参数对叶面积进行模拟及检验,并将模拟结果与线性回归和人工神经网络模型进行了对比。结果表明,支持向量机叶面积模型的最大误差为6.09%,平均误差为2.73%,模拟精度达到0.996。该方法能较真实地反映甜椒叶面积的实际大小,具有较好的实用价值和应用前景。

河南省新乡市水资源承载力评价研究

以河南省新乡市为研究对象,基于支持向量机理论,建立了新乡市水资源承载力评价支持向量机模型,并根据水资源承载力影响因素,提出了8项指标评价体系,利用水资源承载力指数对研究区的水资源承载能力进行评价。结果表明,1995—2008年间,研究区的水资源承载能力指数在0.22~0.55之间,属于弱承载。随着节水型社会建设工作的推进和再生水的利用,研究区水资源承载力指数明显提高,2015年水资源承载力指数可以达到0.6以上。研究结果对促进当地的水资源开发利用,并为类似地区水资源承载力的评价分析提供了新方法。

不同滴灌形式对棉田土壤理化性状的影响

为研究长期滴灌对土壤性质的影响,采用田间抽样调查的方法,对新疆棉田膜下滴灌和地下滴灌进行了对比分析,研究了滴灌形式对棉田土壤理化性状的影响。结果表明,采用滴灌8年后,膜下滴灌在10cm处土壤体积质量相对较高,而地下滴灌的高体积质量土壤下移至60cm上下。土壤盐分的分布规律与之相反,地下滴灌表层（0～20cm）土壤的含盐量略高于膜下滴灌,而在20～100cm土层,膜下滴灌的土壤含盐量明显高于地下滴灌;0～100cm土体土壤平均电导率（EC值）膜下滴灌比地下滴灌高出19.2%。与膜下滴灌相比,地下滴灌条件下20cm以上土层土壤PH值较低,0~100cm土体土壤碱解氮的残留量也较少,而不同滴灌方式间土壤有效磷和有效钾的质量分数差异不明显。

大田地下滴灌土壤水分分布均匀度评价方法

灌水均匀度是评价灌水质量的重要指标,灌水后的土壤水分分布均匀度是灌水均匀与否的最终体现。选择最佳的土壤水分取样点数是进行经济、准确评价灌水后土壤水分分布均匀度的基础。在新疆地下滴灌棉田中,灌水后2d(土壤水分相对稳定)进行取样,实测田间土壤水分分布,抽样分析了样本数与土壤水分分布特征及均匀度之间的关系。结果表明,随样本数的增加,对应的土壤水分布均匀系数(克里斯琴森均匀系数Cu)的变幅缩小,并向其均值集中。从样本数量上分析,样本数在15到60之间,其Cu的均值变化并不明显;在试验条件下,进行大田土壤水分监测评价时,均匀分布的取样点个数应不少于24个。Cu和配水均匀度(Du)之间存在较好的相关性,但用实测结果得出的系数与相关手册的推荐值之间存在一定的偏差,互算时需加以考虑。采用均匀25点取样,对大田棉花地下滴灌的土壤水分分布状况进行了评价。结果表明,地下滴灌条件下,毛管附近的土层土壤含水率变幅最大;与上、下土层相比,灌水前毛管附近(20～40cm)处的土壤水分均匀度较低,灌水后其均匀度大幅提高。

不同滴灌方式对棉田土壤盐分的影响

采用田间抽样调查分析的方法,研究了不同滴灌方式对新疆棉田土壤盐分的影响。结果表明,采用滴灌施肥8年后,0～100cm土体土壤总盐平均质量分数膜下滴灌比地下滴灌高10.98%;在20cm以上土层,土壤总盐平均质量分数地下滴灌比膜下滴灌高出23.35%;在60～100cm土层,土壤总盐平均质量分数膜下滴灌比地下滴灌高出85.99%。造成不同灌溉方式下土壤总盐质量分数差异的主要离子为Cl-和Na+。膜下滴灌条件下,土壤Cl-和Na+的质量分数较高。试验区采用地下滴灌时,应防止地表盐分的积累,同时,应结合喷灌或地面灌溉,解决棉花苗期的土壤水和盐的问题。

基于人工神经网络理论的土壤水分预测研究

土壤水分含量是影响作物生长的重要因素,精确的预测技术对水资源的合理利用与管理具有重要的指导意义。利用人工神经网络理论,建立了以降水量、蒸发量、相对湿度和地下水埋深为输入因子,土壤水分含量为输出因子的预测模型,并对其预测精度进行了评价。结果表明,BP神经网络模型预测土壤含水率的最大误差为8.66%,平均误差为4.27%,预测精度达到0.989。模型具有较高的预测精度,其结果可为制定合理的水资源调配方案和调度计划提供科学依据。

基于灰色关联分析的辽宁省粮食产量预测模型

利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测。通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食作物占总播种面积比重和农林牧渔业从业人员为影响辽宁省粮食生产的主要影响因素。以这些主要影响因素作为模型输入,建立了基于灰色关联人工神经网络的辽宁省粮食产量预测模型。预测结果表明,最大预测误差为2.09%,平均误差仅为0.89,表明该模型具有较高的预测精度和稳定性,为粮食产量预测提供了一条新的途径。

污水灌溉的现状与展望

水污染问题是当前农业发展亟待解决的问题。利用污水进行污水回灌农田是一种低费用、低能耗的污水处理途径,也是保障水资源可持续利用的有效措施之一。本文在简要回顾国内外污水回用灌溉农田的历史和发展现状的基础上,总结了污水灌溉在理论研究、技术研究等方面取得的主要成果,并针对我国污水灌溉中存在的问题,指出了目前和未来该领域研究的重点,以期推动污水灌溉的规范化、科学化、健康化发展。

淹没出流条件下滴灌灌水器水力性能试验研究

在室内将3种类型的灌水器置于自制水槽中,进行了灌水器的淹没出流试验。试验结果表明:灌水器在淹没出流时的出流规律与自由出流相同,但淹没时的流量略小于对应压力下自由出流的流量,其流量变化率多在10%以内;相比之下,低压时流量变化率比高压时大,即在灌水器额定工作压力(10m)附近,淹没出流对其影响较小。统计特征表明,灌水器淹没后出流更加均匀。不同灌水器类型对淹没与否的敏感程度有所差异,微管灌水器最为明显,其次是内镶式,补偿式变化很小。升降压过程中,降压过程的淹没出流对灌水器的流量变化率均小于升压过程。

滴灌施肥对棉田土壤速效养分的影响研究

采用田间抽样调查分析的方法,研究了滴灌施肥对西北内陆地区棉田土壤速效养分的影响。结果表明,地下滴灌条件下,土壤碱解氮和有效钾的含量随距离毛管位置增加而增加,而有效磷的趋势则相反;膜下滴灌施肥条件下,有效钾和有效磷的趋势与地下滴灌一致,而碱解氮的趋势则是毛管处最高;滴灌施肥条件下,0～100 cm土体中土壤养分残留量膜下滴灌一般高于地下滴灌,尤其是氮的残留量较高。

我国污水资源农业安全高效利用的探讨

安全高效利用污水资源进行灌溉是保障水资源可持续利用、缓解农业用水紧缺的有效措施之一。简要回顾了国内外污水灌溉的历史和发展现状,总结了污水灌溉在理论研究、技术研究等方面取得的主要成果。从哲学的理念出发,给出了污水资源化定义,提出了未来在该领域的研究重点。

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究(英文)

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。最小二乘支持向量机,采用二次规划方法代替传统的支持向量机来解决函数估计问题。最小二乘支持向量机在利用结构风险原则时,在优化目标中选取了不同的损失函数,即误差ξ_i(允许错分的松弛变量)的二范数。这使得最小二乘向量机的优化问题为:min(1/2)‖w‖~2+C(1/2)sum from i=1 to 1ξ_i^2(ξ_i是松驰变量;C为正则化参数)。用于函数估计的最小二乘SVM为:y(x)=sum from k=1 to Nα_k K(x,x_k)+b。采用等式约束可以将求解的优化问题转化成线性方程,大大减少算法的复杂性,另外,采用径向基核函数的最小二乘SVM仅需确定γ、σ2个参数(γ为可调参数,σ为核函数宽度系数),参数的搜索空间由标准SVM的三维降低到二维,极大地加快了建模速度。对γ,σ2个参数通过模型评估来确定参数最优值,大大提高了预测的精度。对河南省人民胜利渠灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘SVM预测的最大误差7.12%,平均误差4.81%;灰色理论预测的最大误差38.36%,平均误差17.52%;神经网络预测的最大误差10.40%,平均误差6.80%。可见,最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,预测结果优于灰色预测理论和人工神经网络,可作为灌区粮食产量预测的一种新方法。

滴灌系统CAD技术的研究与开发

依据现有的滴灌工程设计标准和规范,采用模块化技术,以Visual Basic作为开发平台,充分发挥GDI+的绘图功能、Crystal Reports的报表制作功能以及Access数据库功能,研发了滴灌工程规划辅助设计系统。可用于不同地形、不同形状、不同形式的滴灌工程设计,实现了从灌水器基本参数选择,到提供各类工程图和材料表的整个过程的自动化设计,提高了滴灌系统规划设计的效率。

基于最小二乘支持向量机的人民胜利渠灌区灌溉用水量预测

基于最小二乘支持向量机(LSSVM)良好的泛化能力和特点,以人民胜利渠灌区需水量为研究对象,选用径向基函数(RBF)作为核函数,建立了最小二乘支持向量机预测模型,对灌区需水量进行了模拟计算,用检验样本与灰色预测和基于RBF的神经网络模型的预测结果进行了比较,LSSVM预测的最大误差8.78%,平均误差4.90%。结果表明最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和较强的泛化能力,可为灌区水资源规划提供科学依据。

污水灌溉的思考

随着农业灌溉水资源的日益紧缺,污水灌溉在我国普遍存在。在简要回顾国内外污水灌溉发展的历史与现状的基础上,从污水灌溉的农业效益、治污效应、经济效益等方面分析了污水灌溉的优势,同时,也指出了污水灌溉潜在的危害,不合理的污水灌溉易引起水土环境恶化、农产品品质下降。从缓解农业用水紧缺,解决水污染等方面分析,认为污水资源化是未来灌溉发展的必然趋势。因此,应当正确认识污水灌溉"堵"与"疏"的问题,引导污水灌溉的规范化、科学化、健康化发展。

引黄灌区土壤次生盐碱化防治对策研究

对引黄灌区盐碱地的成因、现状、危害进行了分析。在水资源紧缺的形势下,盐碱土治理必须采用水利、农业、生物、化学等综合技术措施。在次生盐碱化土地和潜在盐碱化地区发展节水灌溉,还应建立长期监测制度,并适时地对改良措施加以调整和完善。应从节水灌溉技术、节水防盐灌溉制度、劣质水在盐碱地的应用、生物措施等方面,加强盐碱地灌溉管理的研究。

人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用

土壤含盐量的预测对合理配置水资源,防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意义。在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测。结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度。

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。对灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机预测的最大误差7.12%,平均误差4.81%。最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,可做为灌区粮食产量预测的一种新方法。

作物产量预测的BP神经网络模型研究

将人工神经网络技术应用于作物产量预测,建立了拓扑结构为6-5-1的三层BP神经网络模型,并分析了模型计算流程。将该模型应用于人民胜利渠灌区1981—2000年作物产量的实例检验,并与灰色模型的模拟结果进行了比较。结果表明:BP神经网络模型用于作物产量预测简便可行,预测的最大误差为-6.71%,平均误差仅为2.64%,预测精度优于灰色模型。