冬小麦田间墒情预报的BP神经网络模型

土壤墒情预报是农田适时适量灌水的基础 .田间土壤水分的变化受到外界气象因素及土壤特性、作物长势等的影响 ,关系比较复杂 .本文利用北京市永乐店试验站冬小麦返青后的土壤水分试验资料 ,建立了土壤墒情预报的BP网络模型 ,模型中同时考虑了多个因素对土壤贮水量的影响 .利用部分实测资料对网络进行训练 ,然后对 2年不同灌水处理下的土壤贮水量进行预测 ,取得了较好的效果 ,表明BP神经网络用于墒情预报是可行的 .

冬小麦田间墒情预报的经验模型

基于土壤水分变化率与贮水量成正比这一假定 ,得出了土壤水分的指数消退关系。在此基础上 ,建立了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推模型 ,并对模型进行了检验 ,表明模型预报效果较好。该模型的特点是模型简单且参数较少 ;其主要局限性是模型中土壤水分消退系数地域。

汾河灌区土壤墒情预报方法研究

依据山西省汾河灌区三站多年冬小麦与夏玉米生育期土壤含水量实测资料及相应气象资料建立了土壤墒情预报的经验模型和消退指数模型,并对两种模型进行了检验。结果表明,上述两种模型均能满足预报精度要求,但消退指数模型的精度比经验模型更高。

基于网格化信息的北京地区土壤墒情预报服务系统

依据农田土壤水分平衡理论,引入RS和GIS技术,以图像栅格信息方式分别考虑土壤、植被和大气空间区域分布的非均匀性,以中期天气预报要素、实测土壤墒情及当前MODIS卫星遥感资料为基础,研究开发了基于IDL语言的250m空间分辨率网格信息的北京市土壤墒情预报服务系统,并在北京地区进行了气象业务服务应用和效果评估。结果表明,RS和GIS技术能有效实现土壤墒情预报信息的网格化和预报参数值的非均匀化,基于IDL语言开发的土壤墒情预报系统技术流程清晰,功能齐全,业务化程度高,系统在北京农业干旱监测和预报服务中能得到有效发挥,对与北京农田类似的地区具有推广价值。

农田土壤墒情预报研究现状及不同预报方法的对比分析

土壤墒情预报是实施农田土壤水分有效调控的基础和前提。回顾总结了国内外土壤墒情预报研究发展的历史和现状,并对几种预报模型进行了重点对比分析。在此基础上,对现有研究中存在的问题及发展趋势和今后研究的重点进行了展望。

蔬菜大棚墒情预报的衰减指数平滑模型

利用宿迁市船行灌区实测数据率定衰减指数平滑模型的参数,研究了衰减指数平滑模型在蔬菜大棚墒情预报中的适用性。结果表明,与霍尔特双参数模型相比,衰减指数平滑模型改善了预报效果,用于蔬菜大棚墒情预报具有较高的精度。

田间土壤墒情预报模型关键参数确定方法研究

为了构建黄河下游引黄灌区墒情预报水量平衡模型,分析了气象、作物蒸腾蒸发、地下水埋深、土壤特性等因子与大田土壤墒情之间的关系。确定构建模型需要率定的参数有作物蒸发蒸腾量、深层渗漏量、降雨量、灌溉量和地下水补给量等,并提出了各参数的计算方法。

非充分灌溉青贮玉米土壤墒情预报的人工神经网络模型

土壤墒情预报是农田适时适量灌溉与科学管理的基础,田间土壤墒情的变化受降水、灌溉、植株蒸腾、土壤蒸发、根系层下边界水分通量及外界气象因素的影响,关系比较复杂。利用内蒙古锡林浩特市典型草原区的青贮玉米土壤水分试验资料,建立了土壤墒情预报的BP神经网络模型,并利用部分实测资料对网络进行检验,取得了较好的效果。结果表明BP神经网络模型可以对区域土壤水分进行动态预测,方法简便可行。

基于BP网络的土壤墒情预报模型研究

本文对土壤墒情(旱情)预测预报的工作方法做了叙述。通过北京大兴芦城试验基地的不同深度土壤水分传感器采样试验,以容易测量得到的4个深度的土壤体积含水率和日平均气温为输入量,提出了一个基于BP网络的、可以对年内各个季节墒情做出短期预报的模型,以1周、1d为时间间隔,仿真结果表明预报误差很小,表明模型用于土壤墒情预报(旱涝预报)是可行的,是一种简单、易于推广的墒情(旱情)预报方法。

土壤水分模拟与墒情预报模型研究进展

土壤墒情预报是在土壤水分模拟模型的基础上对农田耕作层土壤水分的增长和消退程度所进行的预报。墒情预报是灌溉预报的基础 ,对于水资源短缺条件下农田水分的合理调控具有重要意义。墒情预报模型可以分为确定性模型与随机性模型两大类 ,其中确定性模型包括水量平衡模型、土壤 -植物 -大气连续体 (SPAC)水分传输模型、SPAC水热耦合传输模型等 ,随机性模型包括数理统计模型 (包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等 )、随机水量平衡模型与随机土壤水动力学模型等。本文对各类墒情预报模型进行比较 。

膜下滴灌棉田土壤水分消退规律分析与墒情预报

为了探明合适的土壤墒情预报方法,给新疆棉花生产制订合理的灌溉方案,在研究土壤含水率与土壤消退量比例关系的前提下,分析了北疆棉田土壤水分的动态消退规律,并对水分的消退系数进行了曲线拟合。结果表明,消退指数与棉花生长时间系数的拟合关系较好,相关系数最小为0.71,最大为0.82。经过检验,墒情预报值和实测值吻合很好,相关系数为0.86和0.93。说明消退系数法预报土壤墒情可行。

基于BP网络的膜下滴灌加工番茄墒情预报研究

针对加工蕃茄自动化滴灌系统下土壤墒情预报的问题,2011年在新疆生产建设兵团农八师国家农业科技园区,开展了土壤墒情预报的田间试验研究。通过观测得到的4个深度的土壤体积含水率以及日平均气温作为输入量,提出了一个基于BP网络的、可以对加工番茄在生育期内的墒情作出短期预报的模型。该模型分别以2d、7d为时间间隔,对自动化滴灌系统下的加工蕃茄墒情进行了预报,仿真结果显示预报效果较好。该模型用于加工番茄的土壤墒情预报是可行的,并且是一种简单、易于推广的墒情预报方法。

新安江模型在土壤墒情预报中的应用

近年来干旱已严重影响到自然生态环境的平衡及人类社会、经济的可持续发展。而墒情预报是干旱管理的一项基础工作。本文分析了国内外墒情预报的模型方法,并将新安江模型移用于土壤墒情的预报研究中,建立了基于水量平衡的土壤墒情预报方案。从模型的预测结果可以看出,模拟预报结果和实测值基本一致,该方法精度是较高的。新安江模型预报土壤含水量的模型结构简单,涉及参数少且物理意义明确,易于调试优选,便于在实际工作中推广使用。

冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型

利用土壤水分平衡方程 ,根据我省冬小麦的生长规律及冬小麦优化灌溉技术推广经验 ,建立了冬小麦土壤墒情预报及优化灌溉技术的计算机模型。利用该模型 ,可以较准确地预报未来 1个月的土壤墒情变化 ,并可根据我省小麦的不同发育期给出以最高产量和最佳经济效益为目标的两种灌溉建议。

土层水量平衡模型在土壤墒情预报中的应用

针对宁夏项目区的实际状况,运用土层水量平衡模型来预报当地土壤墒情,发现该模型计算所得的土壤含水率与实测值比较符合,且应用时具有所需信息量少、实用性强和操作方便等特点。

RS和GIS支持的吉林省旱田土壤墒情预报技术探讨

应用农田土壤水分平衡原理、双作物系数法与FAO Penman-Menteith模型、Priestley—Taylor模型,依据预报时段内天气预报产品,在对模型参数的本地化订正基础上,对预报时段内的土壤水分变化状况进行动态预测,同时利用RS和GIS技术,获取预报时的吉林省植被类型、反照率、植被覆盖度等重要预报模型参数,初步实现了对吉林省空间范围内的土壤墒情预报。预报的土壤相对湿度相对误差平均为17.32%,最小仅为2.39%,墒情适宜、非适宜准确率为85.7%,旱涝等级预测误差在一个等级范围内。

两种土壤墒情预报模型在沧州地区的应用及评价

土壤墒情预报是实现农业节水的有效途径,当前ET0指数模型法和消退指数法是比较成熟的两种墒情预报方法。此次研究分别使用这2种方法,对中科院南皮试验站6个棉花小畦,2018年6月8日和6月16日的土壤墒情进行了预测,并进行比较。结果表明:两种预测方法都能够较准确的预测沧州地区的土壤墒情;但对6月16日各畦墒情预测结果,指数模型法的误差大于消退指数法的误差,且差异性显著。因此,在沧州地区,消退指数法比指数模型法更具有优越性。

非充分灌溉稻田墒情预报的人工神经网络模型

通过对人工神经网络理论的分析,建立了一个描述非充分灌溉稻田土壤水分变化的BP模型,并对同一小区2002年水稻生长期土壤水分的动态变化进行了模拟预测,同时用实测资料进行对照.研究结果具有良好的一致性,质量含水量绝对误差值最大为1.8%,最小为0.1%,平均为0.7%;相对误差值最大为8.42%,最小为0.55%,平均为3.02%.BP网络可以用于区域土壤水分动态预测,方法简便可行,有较高的精度.

基于经验模型的膜下滴灌棉田土壤墒情预报

在分析现有土壤墒情预报方法的基础上,根据新疆膜下滴灌棉花生育期内土壤含水率实测资料及相应气象资料建立了膜下滴灌条件下蕾期、花铃前期和花铃后期棉田土壤墒情预报的经验模型,并对模型进行了检验。结果表明:基于土壤含水率变化与温度、降水量(空气饱和差)的关系建立的两类经验模型预报值与实测值均基本吻合,相对误差平均值在7.5%以内,相对误差平均值最小为4.74%;模型所需参数较少且容易获取,预报精度较高,适合于新疆棉田土壤墒情预报。

辣椒不同深度土壤墒情预报的BP神经网络模型

依据内蒙古河套灌区治丰试验基地的不同深度土壤水分传感器采样土壤含水率以及气象、地下水、灌水(降雨)数据,建立了基于BP人工神经网络的辣椒同时输出不同深度土层体积含水率预报模型,并用实测土壤含水率数据对模型进行了检验。结果表明,模型具有较好的预报效果,应用于不同深度土壤墒情分析和预报是可行的。