南疆棉田节水灌溉智能控制系统的研究与设计

南疆的内陆气候为棉花生长提供了得天独厚的自然条件,但该地区棉花种植范围广,极端干旱,灌溉面积大。为解决传统灌溉方式自动化程度低、水资源浪费严重、能效低等问题,本文以变频调速、无线通信、传感器、自动控制等技术设计了一套基于南疆棉田滴灌模式下的节水灌溉智能控系统。该系统采用高精度土壤温湿度传感器,远程在线采集土壤墒情,以此来实现墒情(旱情)自动预报、灌溉用水量智能决策、远程/自动控制水泵电机等灌溉设备的变频运行;通过工控机智能管理平台选择灌溉方式,实时监测整个灌溉过程,获得作物最佳灌溉时间、灌溉水量及需采取的节水措施。从而获得灌溉预报结果,科学、合理指导适时适量的灌溉,达到自动化程度高、节水、节能的目的。

南疆棉田降解地膜应用及配套技术分析

本文以南疆棉田降解地膜应用及配套技术分析为例,通过试验的方式,对几种生物降解地膜和普通地膜的性能进行分析,提出选择降解地膜的建议,并对配套技术进行研究,主要包括株行距和滴灌带配置方式、播种前的准备技术、播种作业技术、护膜防风技术、除草技术和滴水滴肥技术,希望通过本次研究,为相关行业提供借鉴。

基于机器学习算法的棉田土壤钾、钠离子量预测

【目的】比较4种机器学习方法对南疆棉田土壤K+、Na+量的预测结果,确定一种预测准确度较高的机器学习模型作为可供参考的方法。【方法】采用支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR)、K-最近邻回归(KNNR)和梯度提升回归树(GBRT)4种机器学习算法,2020年棉田土壤K+、Na+量数据训练模型,2021年实测数据进行测试验证。使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R^(2))对模型预测结果进行评估。【结果】4种模型(SVR、RFR、KNNR和GBRT)对测试样本K+量预测的MAE分别为0.100、0.169、0.169g/kg和0.167g/kg;RMSE分别为0.119、0.218、0.218g/kg和0.223g/kg;R^(2)分别为0.687、0.437、0.430和0.395。对测试样本Na+量预测的MAE分别为0.841、2.841、2.826g/kg和2.856g/kg;RMSE分别为1.154、3.658、3.630g/kg和3.650g/kg;R^(2)分别为0.838、0.299、0.219和0.200。将测试样本K+、Na+量分别按4个土层深度(0~10、10~20、20~30 cm和30~40 cm)进行预测时,SVR模型的误差值最小,其对K+量按照4个深度预测的MAE分别为0.122、0.114、0.056 g/kg和0.106 g/kg,RMSE分别为0.135、0.135、0.069 g/kg和0.126 g/kg;对Na+量预测的MAE分别为0.540、0.619、0.835 g/kg和1.371 g/kg,RMSE分别为0.636、0.748、1.198 g/kg和1.710 g/kg。【结论】SVR模型预测K+、Na+量的精度最高,可推荐作为南疆棉田土壤钾、钠离子量预测的一种方法。

秸秆还田与沼液配施对盐渍化土壤养分及酶活性的影响

于2023年开展120 d的室内培养试验,设置棉秆全量还田(AS)、低量沼液单施(LB)、高量沼液单施(HB)、棉秆还田配施低量沼液(AS+LB)、棉秆还田配施高量沼液(AS+HB)共5个处理,分别于3、6、10、20、30、40、60、80、100、120 d进行破坏性采样,分析不同处理土壤主要理化指标和关键酶活性的变化,为南疆棉花秸秆在盐渍环境中的高效腐解和沼液合理利用提供参考。结果表明,棉秆还田配施沼液处理的土壤有机质变化呈现快速增加(0~10 d)和慢速积累(>10 d)两个阶段。与棉秆全量还田相比,高量沼液配施处理土壤有机质、全氮、有效磷和速效钾含量分别增加25.15%、35.26%、79.25%和66.90%,土壤过氧化氢酶、碱性磷酸酶和蔗糖酶活性分别增加90.67%、66.54%和44.25%,土壤电导率也有所提升。冗余分析(RDA)揭示了有机质是土壤酶活性变化的主控因子,解释了方差变异的54.30%。因此,秸秆还田与沼液配施能够增加棉田盐渍化土壤有机质和全氮含量,促进酶活性增加,但沼液过量配施会增加土壤盐渍化风险。