基于墒情自动测报的江苏省土壤墒情时空变化规律研究

通过研究自然条件下的江苏省土壤墒情时空变化规律,为防旱减灾、水利规划建设和区域水资源开发与管理等工作提供科学依据。根据江苏省2016—2022年的土壤墒情数据,并结合土壤物理特性和降水、蒸发等的影响,从不同角度分析了江苏省土壤墒情的变化规律。结果表明:空间上,多年平均情况下江苏省土壤墒情总体呈由苏北向苏南递增趋势;土壤含水量的年际变化受降水和蒸发因素影响明显,与降水量呈正相关关系,与蒸发量呈负相关关系;土壤墒情年内变化大致可分为稳定期、大量消耗期、快速恢复期和缓慢消耗期等4个时期。

基于频率响应特性的土壤墒情检测研究

土壤墒情的测量是实施节水灌溉的基础,是实现农业灌溉自动化的关键环节。本文设计了一种基于频率响应特性的土壤墒情检测装置,当土壤墒情发生变化时,内部介电常数也会发生变化,导致极板电容值发生变化,最终使得电路的频率特性发生变化。为了使极板对频率特性变化的反应最灵敏,设计了3种不同的串联负载,通过多频段内分析频率特性函数,得到了最优的工作频率35 MHz和555Ω的负载阻值。提出了理论值乘比例系数的标定方法,测试结果表明:传感器标定后的理论值与试验值拟合良好,决定系数R^(2)=0.877,满足农业灌溉对土壤水分检测的要求。

棉花自动化滴灌灌水频次对土壤墒情及产量的影响

为研究棉花自动化滴灌灌水频次对土壤墒情及产量的影响,于2019-2020年在新疆昌吉农业园区现代化灌溉示范区,对棉花自动化滴灌在相同灌溉定额(W=4800 m^(3)/hm^(2))、施肥量(尿素300 kg/hm^(2),二胺234.67 kg/hm^(2),硫酸钾117.33 kg/hm^(2))及其他农艺管理措施与大田保持一致时,试验设置4个处理,分别对各处理3个重复进行灌水频次试验研究。结果表明:灌水频次处理(T1:12次、T2:10次、T3:8次、T4:6次)时棉花籽棉产量分别为5751.72、5434.22、5353.71、5261.89 kg/hm^(2),水分利用效率为1.20、1.13、1.20、1.10 kg/m^(3),其0~40 cm深度平均土壤含水率为23.84%~34.51%、21.45%~32.97%、19.52%~32.67%、16.94%~32.37%;在气候、土壤、田间及管理措施等条件相同的情况下,推荐棉花生育期内灌水次数12次、灌水周期6 d作为棉花自动化滴灌灌水频频次和灌水周期。

基于GIS的土壤墒情信息采集与监测系统

文章详细描述一个由微控制器建立的农田土壤墒情监测系统,该系统主要包括STM8S系列微控制器、土壤湿度传感器、DS18B20温度传感器、4G网络模块、北斗导航模块以及环境传感器等部分,能够实时收集农田土壤和空气的温湿度以及大气压力数据。该系统通过网络模块将收集的传感器信息传输至服务器,并用北斗系统对采集地点进行卫星定位。通过GIS软件,系统能实时追踪土壤湿度状况,并构造出土壤墒情的空间分布图。农户可通过手机APP实时查看土壤墒情信息,并通过APP的数据分析来确定农田的供给情况,并做出反应。经过实际测试,该系统操作简洁、性能稳定,可以帮助农户管理农田。

基于物联网技术的土壤墒情监测系统应用研究

针对我国农业用水效率较低问题,基于物联网技术对土壤墒情监测系统进行应用研究,旨在根据土壤的墒情状态制定农田灌溉方案,达到节水的目的。该系统主要组成包括感知层、网络层和应用层。为了对土壤墒情进行准确的预测,采用物联网技术对土壤墒情进行监测,并建立BP神经网络模型进行土壤墒情预测。为了验证该监测系统的性能,采用实际的土壤墒情数据对系统进行训练并验证,结果表明:系统可以对土壤墒情进行准确的预测。

基于时间序列的土壤墒情预测影响因素研究

【目的】分析预测土壤墒情变化趋势,总结影响土壤墒情的因素,为土壤改良提供参考。【方法】通过对不同深度土壤墒情随时间呈现的动态变化进行研究,针对研究区的具体气象条件和土壤情况,应用时间序列模型和深度学习方法,探究BAG土壤墒情预测模型的预测性能。通过对土壤深度、数据和环境因子与预测模型的相关关系的分析,证明该模型的预测精度。【结果】1)深度与预测性能的关联:研究区内不同深度的土壤含水量预测误差的平均绝对值都较为平稳,均在1%以下,不同深度的土壤含水量不会直接影响BAG的预测性能。2)墒情数据对预测模型的影响:研究区内1095条、729条和364条数据作为输入数据进行预测,序列长度为364时,各个深度预测精度较好。3)环境因子对预测模型的影响:预测精度并不随着相关性的强弱而相应变化,阈值为0.3以上的环境因子预测精度最好。【结论】在一定的序列长度和环境因子数量下,BAG的预测性能较高。

土壤墒情监测技术研究现状与发展趋势

随着农业生产对田间管理要求的不断提升,传统的农机设备已逐渐难以适应现代智慧农业的生产需求。在这一背景下,土壤墒情监测技术作为现代农田管理中获取土壤含水率信息的关键手段,正扮演着推动农机向自动化、智能化发展的重要角色。为此,深入梳理和分析国内外土壤墒情监测技术研究现状,重点围绕土壤墒情监测的方式及原理、模型构建算法以及信号处理方法这3个方面技术的研究进展进行阐述,通过对比分析,归纳与总结了国内外在监测方式、原理、模型构建算法和信号处理方法上的异同以及实际应用中存在的问题和面临的挑战,并提出了土壤墒情监测技术在这3个方面未来的发展趋势:土壤墒情监测方式方面,构建多源土壤墒情监测信息平台,以实现更全面的数据收集和分析;模型构建算法方面,通过采用机器学习和深度学习算法,为不同土壤环境和作业场景量身定制模型算法模块,提高监测设备准确性和适用性;信号处理方面,加强多源信号融合技术的应用,降低作业环境对监测设备的影响。

基于新安江模型的半干旱地区土壤墒情预测研究

土壤墒情预测对水旱灾害防治、提高水资源利用效率、促进农业可持续发展具有重要意义。本文利用某流域2005—2007年根区土壤水分(0~30 cm、>30~60 cm和>60~90 cm共3层)及气象逐日数据资料,采用改进的新安江模型(基于Penman-Monteith模型的3种蒸发模式),预测不同干湿年份的土壤墒情。结果表明:单层蒸发模式对于湿润年份的模拟精度较高,但对于干旱年份模拟效果仍不理想;双层蒸发模式的模拟精度最高,适用于半干旱地区湿润年份和部分偏干旱年份的土壤墒情模拟,但对于无雨期较长的干旱年份,模拟的蒸发量偏高,导致土壤墒情预测值偏低。

土壤墒情监测技术研究现状分析及展望

土壤墒情监测技术在现代农业中不仅有助于优化农业结构,还为农业技术服务提供了可靠依据,大大提高了农业生产效率。基于此,文章论述了土壤墒情监测技术的研究意义,解析该技术演进的发展历程,并对未来土壤墒情监测技术的发展趋势进行展望,旨在更好地满足现代农业的需求,帮助农民合理安排农业生产活动。

苏北地区土壤墒情时空变化规律研究

为研究自然条件下的苏北地区土壤墒情时空变化规律,本文选用苏北地区2016-2022年的土壤墒情数据,采用数理分析方法,从空间和时间角度分析了苏北地区土壤墒情的变化规律。结果表明,在相同土壤类型前提下,土壤含水量呈东南部高、西北部低的趋势,且不同深度土层土壤含水量相关关系显著;土壤墒情与降水量呈正相关关系,与蒸发量呈负相关关系。通过分析总结苏北地区土壤墒情变化规律,可为农业生产及水资源调配管理提供依据。

土壤墒情遥感监测方法与模型研究综述

土壤墒情对作物生长和区域生态环境的影响极大。为了解学界对土壤墒情遥感监测方法与模型的研究进展,在收集和分析大量文献的基础上,对相关内容进行综述,重点对比分析光学遥感和微波遥感在土壤墒情监测中的应用优势和不足;提出将光学遥感和微波遥感融合应用,以提供更全面、准确的土壤墒情信息,发挥其在农业灌溉管理、干旱监测和水资源管理等方面的重要价值;展望未来,提出探索高分辨率遥感、机器学习和人工智能的应用,以及时空动态监测和开放数据共享与合作等研究发展趋势,从而为农业生产和水资源管理提供更精确的信息支持。

河北平原土壤墒情变化规律及旱情预报研究

河北平原是华北地区重要农业基地,为准确分析河北平原土壤墒情变化规律,为区域防旱工作提供指导,文章根据河北平原土壤墒情数据,构建缺水率模型参数率定,通过SVM回归模型对干旱状况进行预测。结果显示,干旱的实际值与预测值之间具有良好一致性,偏差范围在可接受范围内,二者之间离散度较小。基于SVM模型和环境变量建立的干旱模型可直观预测旱情分布情况,具有一定推广价值。

2018—2022年乌兰察布市农田土壤墒情时空变化规律分析

根据2018—2022年乌兰察布市40个农田土壤墒情监测点的监测资料,汇总整理土壤相对含水量数据,结合降雨量数据,从空间变化、年际变化和季节变化方面分析该地区农田土壤墒情在时间和空间上的变化规律。结果表明:乌兰察布市农田土壤相对含水量的空间分布规律总体为南高北低,农田土壤相对含水量有显著的年际变化和季节变化特征。农田土壤墒情监测能够为农业生产和抗旱防灾提供一定的技术支撑,为农作物适时合理灌溉提供重要的科学指导。

基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究

为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站2018—2021年的3年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman神经网络,对土壤墒情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测。结果显示,3个时期土壤墒情平均预测精度分别达到96.64%、90.60%、85.59%,表明Elman神经网络具有稳定性好、精度高的特点,训练出的土壤墒情预测模型准确度高,可为农业生产管理提供依据。

仁化农业气象试验站土壤墒情变化特征分析

本文选取仁化农业气象试验站2014—2022年≤10、>10~20、>20~30、>30~40、>40~50 cm土层土壤墒情实测数据、地下水位数据,分析了不同深度土层土壤墒情年内和年际变化特征,结合降水、气温等气象资料,研究了降水、气温、地下水位等因子对土壤墒情的影响。结果表明:不同深度土层土壤墒情年内变化呈上半年高、下半年低的特征,与仁化年内降水特征变化较一致;在垂直变化上,随着土层深度增加,土壤墒情增大,且波动幅度递减;2—6月>10 cm各土层土壤墒情受降水、蒸散、地下水位等的复杂影响,呈波动上升趋势,而≤10 cm层土壤墒情变化趋势与降水变化规律一致;7月到次年2月,不同深度土层土壤墒情均随着降水的减少或增加而相应变化;不同深度土层土壤墒情的年平均值年际变化较大,除受年降水量大小、地下水位的高低、年内降水分布的均匀性影响外,暴雨、高温等气象灾害对其也有较大影响。

行唐县麦田土壤墒情监测分析与对策

1总体情况。2023年5月10日,行唐县农业农村局组织技术人员对该县麦田土壤墒情进行了全面调查,并对监测点地块的土壤墒情进行了测定。鉴定结果显示当时行唐县小麦墒情良好,长势强劲,并处于灌浆期。随着气温的逐步回升,6月初行唐县小麦便进入到蜡熟期。2土壤墒情监测分析。根据调查和监测数据显示,行唐县麦田土壤墒情总体比较适宜。2023年5月10日行唐县5个监测点土壤墒情如下。

基于BP神经网络的土壤墒情动态系统预测模型研究与应用

BP神经网络模型构成了有效的非线性建模,其在研究环境变动如何影响土壤含水量并准确预报水资源状况方面表现出色,从而提升水资源的整合利用效率。通过整理分析土壤含水量信息,建立了一个以反向传播神经网络为基础的预报模型,并对该系统进行了实地训练和精确性测试,实验结果显示,该模型在预估精确性和稳定性方面表现卓越,从而为农作物的生产和水资源的分发提供了有力的数据支持,帮助决策制定过程。

辽宁省土壤墒情自动监测站人工比测及误差修正

为提高辽宁省土壤墒情自动监测站精度,文中提出结合人工比测方式,建立不同分区土壤自动墒情监测误差修正方程,来提高土壤自动墒情监测精度。结果表明,土壤墒情自动监测站数据与人工观测数据之间的误差相比于修正前平均可降低15%~30%,研究成果对于辽宁省自动墒情监测站精度提高具有参考价值。

农田土壤墒情监测的问题与对策

农田土壤墒情监测在现代农业管理和决策有着非常重要作用,这项工作不仅帮助有关部门和农民精准掌握土壤墒情状况,还能及时采取科学有效的农业灌溉策略,从而提升农业管理水平具有重要意义。然而,当前的土壤墒情监测方法存在着一系列问题,包括空间精度不足、时效性差、缺乏多维度数据以及设备投入和运维管理成本较高等。这些问题限制了土壤墒情监测的效果和效率,无法重复满足现代农业的需求。为了有效提升农田土壤墒情监测水平,需要采用尖端采集与传感技术,构建一个综合性土壤墒情监测与决策支持系统,推广经济适用型监测设备,同时,引入人工智能及大数据分析方法,以同步提升监测效果和精度,为农业管理和决策的科学化提供依据。

基于深度学习的多源遥感反演麦田土壤墒情研究

土壤墒情是影响农作物生长发育的主要因素和干旱监测的重要指标。为提高农作物覆盖下地表土壤墒情反演精度,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,基于深度学习理论,采用全连接深度神经网络的监督学习模型反演研究区麦田的土壤墒情。结果表明:当隐含层层数为6,隐含层节点数为80,迭代次数为450时,获得模型的最优解。反演结果与实测数据的决定系数为0.9252,均方误差为0.0008,为利用多源遥感数据反演农田地表土壤水分提供了参考。