基于自动观测站的鲁中地区土壤水分变化规律及精细化预报模型的研究

为了建立鲁中地区土壤水分精细化预报模型，利用2010--2013年农田土壤水分自动站逐日资料进行土壤水分年、月变化特征研究，并结合附近自动气象站资料，以土壤水分平衡方程、农田蒸散模型为基础，采用逐步回归和曲线估计等方法建立4—6月无降水条件下平原水浇田与山旱田土壤水分1d、7d降幅的经验预报模型。结果表明：鲁中地区0～100cm土壤水分贮存量年变化趋势和0～50cm基本一致，年最高出现在8月，最低出现在6月，年降幅最大出现在3—6月，易出现干旱。对预报模型进行回代和预报检验结果显示，回代平均相对误差为0．07％，7d模型和1d模型滚动预报第7天0～50cm土壤水分贮存量，绝对误差分别为-0．15和-2．17mm，平均相对误差分别为-0．07％和-1．56％，模型具有较强的理论基础和实用性，预报精度较高，为鲁中地区土壤墒情监测和精细化预报提供支持。

黑龙江省玉米田土壤旱涝预报

玉米旱涝预报模型考虑了土壤-大气-植物之间的水分交换关系,基于土壤水分平衡原理,以旬为预报时段,以黑龙江省34个测墒站点每旬玉米田土壤相对湿度代表所在县的平均玉米田土壤相对湿度,利用上一旬末土壤相对湿度和下一旬降水预测值来预报下一旬末的土壤相对湿度。根据土壤旱涝指标来确定土壤旱涝等级。用2007年3月上旬至11月上旬实测玉米田土壤湿度对其检验。结果表明:黑龙江省春季和秋季预报比较准确,绝对误差在5%以下;夏季预报误差比春秋季节略高,绝对误差在6%以下,有些县市绝对误差甚至达到0。根据确定的土壤旱涝等级检验土壤旱涝预报准确率表明,准确率较高,效果较好。

基于水量平衡下的灌区用水计划编制方法综述

为了精准指导农田灌溉,合理优化渠系输配水,提高水资源的利用率、灌区的管理水平和总效益,对灌区用水计划的编制方法展开了理论研究.将用水计划的编制过程概括为实时灌溉预报和渠系配水两部分,分别进行归纳整理和分析.在对国内灌区用水计划的编制方式进行了解的基础上,着重介绍了利用土壤水分平衡方程进行实时灌溉预报的方法,总结各参数预测值和计算修正值的获取方法,分析对比各方法的适用范围,提炼普遍灌区实时灌溉预报中适用的方法.为了优化田间渠系配水次序和配水量,以保证作物得到及时有效灌溉,归纳总结了国内灌区常用的渠系配水模型,论述了常见的目标函数及相关约束的选取原则,并指出其局限性和可能的发展趋势.研究结果可为各灌区进行实时灌溉预报和建立优化配水模型提供借鉴与参考.

基于作物生长模型的大田玉米智能灌溉系统

系统利用自动识别的以下信息:玉米发育期、大田气候要素、土壤墒情、天气预报。通过土壤水分平衡方程计算出玉米在当前的灌溉需水量,制定灌溉决策。系统平台将决策指令下发至灌溉控制器,灌溉控制器通过无线自组网络控制分控制器启闭电磁阀,自动执行灌溉任务。该文利用深度学习技术重点解决玉米发育期识别这一关键问题。