逐日作物需水量预测数学模型研究

根据理论探讨以及对河北与广西旱作物和水稻灌溉试验实测成果的分析，提出了预测逐日参照需水量的方法与模型，探究作物正常供水和水分胁迫条件下需水量、作物系数及士壤水分胁迫修正系数的变化规律，提出了计算作物系数与土壤水分胁迫系数的数学模型；据此，提出了预测逐日作物需水量的方法与模型，并介绍应用实例．理论分析与实际应用的结果表明，所提的方法与模型理论严密、精度较高．     

逐日作物需水量预测数学模型研究

根据理论探讨以及对河北与广西旱物和水稻灌溉试验实测成果的分析，提出了预测逐日参照需水量的方法与模型，探作物正常供水和水分胁迫条件需水量，作物系数及土壤水分胁迫修正系的变化规律，提出了计算作物系数与土壤水胁迫系数的数学模型，据此，提出了预测逐日作物需水量的方法与模型，并介绍应用实例，理论分析与实际应用的结果表明，所提的方法与模型理论严密，精度较高。     

灰色关联分析在灌溉试验资料分析中的应用

利用灰色理论分析了汤旺河灌区灌溉试验站不同生育阶段作物需水量与各气象因素的关联度，分别以作物需水量和气象蒸发量作为灰色关联分析的母系列进行了优选。     

1971—2010年气候变化对河南省主要作物需水量的影响

以小麦、玉米、棉花、花生等主要农作物为研究对象,选取河南省12个气象站点1971—2010年的气象资料,采用联合国粮农组织（FAO）推荐的PenmanMonteith公式计算参考作物生育期内需水量,分析其生育期需水量变化规律.结果表明：河南省多个地区需水量的年内分布,都在6月达到全年的最高值,在11或12月降至全年的最低值;需水量最大的是棉花,其次是小麦、花生和玉米;近40年,棉花、小麦、花生和玉米的需水量都表现为减少趋势.通过分析各气象因子与需水量的相关性发现：平均风速与作物需水量显著正相关,由于平均风速大幅下降,从而在很大程度上抵消了因其他气象因子变化引起的需水量增加趋势,造成主要作物生育期需水量的减少.     

地质统计学在作物需水量研究中的应用

地质统计学是在G.马特隆的区域化变量理论基础上形成并发展起来的一门新兴学科。本文应用地质统计学分析研究了作物需水量的空间变异及最优估计问题。     

应用彭曼公式计算作物需水量

对作物需水量、参照作物腾发量、作物系数、彭曼公式等概念进行了说明.简介了彭曼公式计算参照作物腾发量的方法.     

膜下滴灌不同灌水量对谷子需水规律及水分生产效率的影响

为了研究内蒙古阿拉善绿洲农区膜下滴灌不同灌水量对谷子需水规律及水分生产效率的影响,以"张杂谷5号"为试验材料,采用对比法进行了田间试验。结果表明,不同灌水量处理全生育期需水量变化呈"凸"抛物线变化规律,拔节期需水量最大;当地膜下滴灌较适合的灌溉定额为175 m3/667 m~2,其生育期需水量为336.91 m3/667 m~2,苗期、拔节期、抽穗期、灌浆期和成熟期占生育期需水量的比例分别为13.05%,33.30%,20.86%,18.77%,14.02%;作物产量为307.3 kg/667 m~2,作物水分生产效率为0.91 kg/m~3,灌溉水分生产效率为1.76 kg/m~3,作物系数为0.84。     

虚拟仪器在精确灌溉信息监控系统中的应用

利用LabVIEW虚拟仪器开发平台,进行了作物精确灌溉信息监控系统的设计．该系统主要由传感器、测量仪、数据采集卡、LabVIEW软件开发平台等组成,具有灌溉信息采集、实时监控、作物需水量计算、模糊控制决策等功能．通过试验表明,系统界面友好,操作简单,可较好地实现作物的需水量预测和灌溉信息管理．     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在中长期城市需水量预测中的应用研究

研究了基于灰色系统理论的中长期城市需水量预测方法.针对常规GM(1,1)模型存在的不足,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型,并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测.结果表明:模型精度较高,预测误差较小.     

黑龙江省挠力河流域水田发展潜力研究

挠力河流域水田面积的增加,引起了对水资源承载能力的担忧,对是否进一步发展水田存在争议。根据长系列降雨研究成果与水稻作物需水量研究成果,将流域划分为2个区域,即:Ⅰ区,多年平均降水量满足水稻生育期需水量的区域;Ⅱ区,其它区域。根据农业需水量理论,当水田面积达到全流域的35%时,该流域中多年平均降水量等于农业需水量;水田面积为水田发展的最大值,面积77.0×10~4 hm~2;如果从流域外引水,适宜调水量为215.8 mm,水田面积还可增加。根据2个分区的降水特点,Ⅰ区以拦蓄当地水为主调节缺水,Ⅱ区以调水为主解决缺水。     

基于3S技术的灌区水费收入最高的配水模型

为使灌区水资源得到合理的优化配置,根据3S技术能够快速获取信息的特点,在满足灌区作物基本需水量和不同水价标准的前提下,建立了以灌区渠道水量损失最小和水费收入最高为目标的配水模型.以冯家山水库北干十一支灌区为例,用3S技术获取不同作物在不同灌溉制度下的需水量数据,并根据来水水量对模型进行求解,得到各斗渠的配水水量,以及灌区水价最高时的总收入.结果表明,本模型具有很强的实用性、操作性和推广性.     

基于GIS和PCA的冬小麦需水量影响因子分析

影响作物需水量的各因子之间由于存在相关性,不仅难以满足传统的回归分析方法对独立变量的要求,而且会影响大尺度数据处理的运行效率.采用主成分分析方法和GIS技术,对影响作物需水的主导因子进行识别分析.结果表明:热力因子和水分因子相互作用共同构成影响作物需水量的第1主成分,其空间分布呈西北到东南逐渐升高趋势;第2主成分主要为动力因子,基本上是从西向东逐渐增高;热力因子的生育期平均最高温度为第3主成分,在石家庄、邢台等地出现一相对低值区;而第4主成分坡向的空间分布没有明显规律,低值区与高值区相互交错,但都是在地形变化较大的地区,表明微地形也具有一定影响,但其贡献率仅为总信息量的6.64%,不考虑其影响也能反映华北地区冬小麦需水量空间分布大的趋势.     

用BP神经网络进行作物水分—产量预测研究

根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络用于描述作物水分产量关系可以取得较好的效果,其预测的准确性基本能满足生产实践的需求.     

参考作物腾发量预报的傅立叶级数模型

以傅立叶级数和表示多年日平均参考作物腾发量在年内的变化过程,结合天气类型修正系数,提出了一种新的参考作物腾发量预报模型,即傅立叶级数模型.将模型应用于陡山灌区的参考作物腾发量实时预报;结果表明,该模型的预测精度比原有的指数模型(亦称逐日均值修正模型)的预测精度高.这种模型简单,可方便地嵌入灌溉预报系统,适应性强.     

基于MATLAB神经网络工具箱的作物需水量预测

为了预测作物需水量,根据已知的实测资料,建立面向MATLAB神经网络工具箱的径向基神经网络预测模型,利用了神经网络的特性和MATLAB工具箱的强大功能,通过实测资料,对网络进行训练.预测结果表明,预报精度达到要求,表明该方法有一定的有效性.     

两层结构模型在局部区域水资源优化配置中的应用

基于以非充分灌溉理论,建立了灌区作物优化配水的两层结构模型,第一层为单一作物的优化配水模型,第二层为灌区各作物间优化配水模型,引用地表水作为一个来水过程,从而使模型更加符合实际情况.该模型用于河南省原阳县堤南灌区水资源优化调度研究,结果表明模型合理实用,为该灌区提高用水效率、节约用水提供了科学依据.     

2种作物水分生产函数模型的一致性分析

在试验资料的基础上,对2种作物水分生产函数模型进行了分析.分析结果说明了作物全生育期水分的抛物线模型和作物生育阶段水分的Jensen模型在理论上的一致性和差异性,为灌溉水量的优化分配提供了依据.同时指出只用Jensen模型对灌溉水量进行作物间和作物生育期内的优化,没有反映作物水分过量消耗时对产量的减产影响,是有一定缺陷的.     

广义城市生态环境需水量概念的界定

通过对城市生态环境需水量研究现状的分析,辨析了广义城市生态环境需水量的相关概念,并基于城市生态系统是典型的以人为中心的人工复合生态系统的观点,界定了广义城市生态环境需水的概念,并将其划分为生活需水、工业需水、自然环境需水,分析了每种需水的涵义,对城市水资源的合理配置和利用有指导意义.     

利用BP神经网络描述作物-水模型

研究了利用BP神经网络描述作物－水模型的方法，将各生育阶段的耗水量作为输入，将作物单产作出输出，构建了具有1个隐含单元层的BP神经网络结构，利用北京永乐店试验站1998－1999年度的冬小麦灌溉试验资料进行了样本进行训练和检验，得到了作物－水模型的人工神经网络模型。结果表明，作物－水模型的人工神经网络模型具有较高的拟合精度和预测精度。