-
题名陡山灌区实时灌溉预报研究
被引量:17
- 1
-
-
作者
蔡学良
崔远来
宋志强
王骆喜
吴雷
-
机构
武汉大学水利水电学院
山东省水利厅农水处
山东莒南县水利局
-
出处
《灌溉排水学报》
CSCD
北大核心
2003年第3期33-36,共4页
-
基金
山东省科技发展计划项目 ( 0 2 2 15 0 118)
-
文摘
介绍了参考作物腾发量和实际作物腾发量的实时预报及修正方法 ,结合陡山灌区实际资料 ,分别针对主要旱作物和水稻建立了实时灌溉预报模型 ,并对模型各参数进行了率定 ,特别针对参考作物腾发量预报模型中 A0 的确定进行了分析 ,给出了更合理的 A0 取值方法。基于可视化语言开发灌溉配水实时决策支持系统 ,该系统界面友好 ,操作简单 ,实用性强 ,利于推广。
-
关键词
陡山灌区
实时灌溉预报
作物腾发量
灌溉配水实时决策支持系统
-
Keywords
real time
irrigation forecasting
evapotranspiration
decision support system
-
分类号
S274.3
[农业科学—农业水土工程]
-
-
题名实时灌溉预报与灌溉用水决策支持系统研究与应用
被引量:3
- 2
-
-
作者
谭君位
崔远来
张培青
-
机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
湖北省水利水电科学研究院
-
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2015年第7期1-4,9,共5页
-
基金
"十二五"国家科技支撑计划(2013BAD07B10-3)及(2012BAD08B05)部分研究内容
-
文摘
实时灌溉预报与灌溉用水决策支持系统的应用是指导适时适量灌溉,促进灌区节水,推动灌溉管理走向现代化、自动化、智能化的重要手段和主要途径之一。详细介绍了新一代实时灌溉预报及灌溉用水决策支持系统的基本功能、系统结构及主要数学模型。与现有的灌溉管理软件相比,本系统具有以下特点:增加了中长期产量、灌溉需水量的预报功能,通过水分生产函数优选灌水方案;不再以每旬的第一天作为固定的预报起始时间,而是以任意一天为基础对未来10d实时灌溉预报;支持用户需求模式,统计用水户的灌溉需求,自动制定配水方案;支持配水人工干预功能,人机交互更灵活、密切。实际应用表明,本系统可实现适时、适量灌溉,为灌区灌溉用水管理提供了科学依据。
-
关键词
实时灌溉预报
决策支持系统
灌溉管理
-
Keywords
real-time irrigation forecasting
DSS
irrigation management
-
分类号
S274.2
[农业科学—农业水土工程]
-
-
题名冬小麦实时灌溉预报技术的应用
- 3
-
-
作者
陈利华
-
机构
河北省水利技术试验推广中心
-
出处
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
2000年第2期20-22,共3页
-
文摘
我国是一个缺水大国,年平均水资源总量为2.7亿m^3。居世界第6位,人均占有量为2600 m^3,居世界第88位,已被列为世界12个贫水国之一。由于我国水资源分布极不均匀,南北方相差十分悬殊,使北方缺水问题更为突出,人均占有水资源量仅为世界的1/12。随着工农业发展的需要,人民生活水平的不断提高,社会需水量不断增加,增加水源条件越来越差,水资源供需矛盾日益尖锐。而农业灌溉占社会总用量80%以上,应尽快扭转农业大水漫灌浪费水的局面,走节水农业的道路,保持农业的持续发展。冬小麦时实灌溉预报技术是在这种条件下研究发展起来的。
-
关键词
实时灌溉预报
冬小麦
作物需水量
土壤含水率
地下水补给
土壤水分下限
预报模型
灌水时间
农业的持续发展
水资源
-
分类号
S275
[农业科学—农业水土工程]
-
-
题名实时灌溉预报计算机模型的建立
被引量:1
- 4
-
-
作者
郭士国
李晓艳
-
机构
同江市水务局
-
出处
《黑龙江水专学报》
2003年第2期90-92,共3页
-
文摘
讨论了实时灌溉预报的基本步骤和方法以及主要数学模型。
-
关键词
节水灌溉
实时灌溉预报
计算机模型
-
Keywords
water saving irrigation
real_time irrigation forecasting
computer model
-
分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名河北省农业节水灌溉发展方向及模式
被引量:1
- 5
-
-
作者
谢礼贵
谢志勇
-
机构
河北省水利科学研究院
河北省水利水电第二勘测设计研究院
-
出处
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
2001年第4期4-6,共3页
-
文摘
1 河北省水资源现状及存在问题 河北省水资源先天不足,1998年全省多年平均水资源总量183.98亿m^3,人均占有水量为311m^3,亩均占有水量为208 m^3,分别为全国平均值的16%和24%,在全国31个省市区中排第27、29位,按人均占有水量500 m^3的国际标准衡量,我省属极度贫水区。我省水资源时空分布不均,年内年际之间变化巨大。
-
关键词
农业节水灌溉
发展方向
节水灌溉管理
河北省
发展喷灌
水资源
低压管道
深层地下水
实时灌溉预报
地面沉降
-
分类号
S274
[农业科学—农业水土工程]
-
-
题名基于水量平衡下的灌区用水计划编制方法综述
被引量:4
- 6
-
-
作者
丰尔蔓
李援农
胡战峰
杨靖
闵迪
-
机构
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
陕西省桃曲坡水库灌溉中心
-
出处
《排灌机械工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期294-301,共8页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51979235)
陕西省农业科技创新集成推广项目(NYKJ-2019-YL58)。
-
文摘
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.
-
关键词
灌区用水管理
用水计划
土壤水分平衡方程
实时灌溉预报
渠系配水模型
-
Keywords
irrigation district water management
water use plan
soil water balance equation
real-time irrigation forecast
channel distribution model
-
分类号
S274.3
[农业科学—农业水土工程]
-
-
题名农林牧渔
- 7
-
-
-
出处
《中国高校科技》
1999年第4期11-14,共4页
-
文摘
(一)项目的目的与意义 我国是世界上种稻第一大国,稻田面积达3260万公顷(4.89亿亩),水稻面积及水稻总产量分别占世界的22.7%及30.7%,在各国中均占第一位。水稻是我国主要粮食作物之一,全国水稻产量约占粮食作物总产量的42%,稻田面积占全国粮食作物种植面积的29%。我国水稻约8O%(近4000万亩)分布在北方,92%以上的稻田分布在南方。
-
关键词
水分生产函数
水稻产量
节水灌溉理论
人工饲料育
农林牧
实时灌溉预报
水稻节水
非充分灌溉
灌溉技术
经济效益
-
分类号
S511
[农业科学—作物学]
-
-
题名基于天气预报的参考作物蒸发蒸腾量预测模型
被引量:7
- 8
-
-
作者
余江斌
林剑辉
高大帅
-
机构
北京林业大学工学院
-
出处
《农业现代化研究》
CSCD
北大核心
2017年第2期307-314,共8页
-
基金
北京林业大学中长期发展方向立项项目(2015ZCQ-GX-03)
北京市科技计划项目(Z161100000916012)~~
-
文摘
参考作物蒸发蒸腾量(ET_0)是计算作物需水量和进行灌溉预报的基本要素。本文利用天气预报可测因子和Penman Monteith(PM)公式ET_0计算值作为基础数据,分别建立BP神经网络模型和ANFIS自适应模糊神经推理系统模型,两种模型的估算值与PM公式的计算值没有明显差异,均表现出显著的相关性以及整体吻合度。本文对两种模型取相同的数据样本进行比较,BP-ET_0预测结果的MRE值为32.13%,RMSE为0.134 mm,而R2达到了0.971,说明模型预测精度高,稳定性良好。相较于ANFIS-ET_0的检验结果,BP-ET_0模型的均方根误差更小(0.134mm/d<0.188 mm/d),表明其预测精度更高;而ANFIS-ET_0模型估算值的平均相对误差明显小于BP-ET_0模型估算值(16.92%<32.13%),显示出ANFIS-ET_0模型更高的稳定性。两种预测模型的输入项完全可以从当前短期天气预报因子中取得而不需要专用测量设备,程序操作简单,具有实用价值,为实时灌溉预报提供了理论基础。
-
关键词
参考作物蒸发蒸腾量(ET0)
BP神经网络
自适应模糊神经推理系统(ANFIS)
天气预报因子
灌溉实时预报
Penman
Monteith
-
Keywords
ET0
BP neural network
ANFIS
weather forecast factor
Real-time irrigation forecasting
Penman Monteith
-
分类号
S161.4
[农业科学—农业气象学]
-