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。  

太行山前平原冬小麦优化灌溉制度的研究

本文根据4年的连续试验，研究了冬小麦不同生育时期水分亏缺及其亏缺程度对其产量影响和不同灌水次数、灌水时间对冬小麦产量和水分利用效率的影响，确定了冬小麦不同生育时期土壤水分下限指标，建立了优化的冬小麦灌溉制度。太行山山前平原高产区冬小麦常年灌溉次数在3～4水，如果实施优化灌溉制度，干旱年灌三水、平水年灌两水、湿润年灌1水，灌水定额60mm，可减少生育期灌水次数1～2次，冬小麦产量提高7%～10%，水分生产效率提高11%～24%，这对减缓本区地下水位的下降有重要意义。  

微型蒸发器田间实测麦田与裸地土面蒸发强度的试验研究

本文介绍了用两种不同规格的微型蒸发器测定麦田和裸地土面蒸发强度的方法，并对实测结果进行了对比分析．从实测的土面蒸发变化过程得到了小麦各生育阶段土面蒸发与总腾发量的比例关系，分析了相对土面蒸发强度与土壤含水量的关系以及土面蒸发强度与作物叶面积指数的关系．通过对试验过程和实测数据的分析，总结出两种微型蒸发器的优点和需要进一步研究解决的问题  

冬小麦水分敏感指数累积函数研究

应用作物水分生产函数Ｊｅｎｓｅｎ模型的关键是确定模型中的水分敏感指数，本文提出水分敏感指数累积函数的概念，在分析已有成果的基础上，用生长曲线来描述敏感指数的累积函数，并给出了参数和求解方法，利用４个站年的冬小麦耗水量资料，对所提出的方法进行了检验，结果表明，用生长曲线来拟合敏感指数累积函数能较好地描述冬小麦产量对水分的反应。  

利用精确的田间实验资料对几个常用根系吸水模型的评价与改进

本文利用大型蒸渗仪测得的作物腾发量、中子水分仪观测的土壤水分和准确测定的根系密度分布资料，对常用的几个宏观的权重因子类的根系吸水模型-Molz-Remson(1970)模型，Feddes(1978)模型，Selim-Iskan-dar(1978)模型以及作者对上述模型进行修正所得的几个根系吸水模型进行了验证和评价；利用修正的Feddes模型的计算结果对根系从不同土层吸水的分布进行了分析。结果表明，Molz-Remson(1970)模型、Feddes模型以及Selim-Iskandar模型模拟根系吸水所得的土壤水分剖面与实测值之间存在比较严重的偏差；利用Feddes模型中的土壤水势影响函数(Feddes reduction function)对Molz-Remson模型和Selim-Iskandar模型进行修正后结果没有得到改善；利用根系密度函数对Feddes模型进行修正后，计算结果与实测值吻合很好，总体偏差由修正前的24.7%降低为5.7%.  

黄土旱区作物-水分模型

本文依据田间试验数据，采用Jensen模式，研究了黄土旱区冬小麦、春玉米这两种优势作物的 水分模型。研究结果表明，小麦在播种～返青期缺水敏感指数(λ)最大，对缺水最为敏感；拔节～抽穗期次之，然后是抽穗～灌浆期，而灌浆～成熟期和返青～拔节期的敏感性最小。总耗水量在320～420mm之间，灌水量为260～300mm左右、且分布在冬前和拔节～抽穗期是节水高产高效的灌水模式。玉米拔节-抽穗期和抽穗-灌浆期对缺水最敏感，拔节前和灌浆-成熟期敏感性小。说明拔节后到抽穗期补水对产量作用最大，其次为抽穗-灌浆期。这为黄土旱区制定灌溉制度提供了重要理论依据。  

考虑土壤中硝态氮转化作用的传递函数模型

本文运用传递函数模型，模拟了冬小麦从播种至返青期地中渗透计土壤2m出流处的NO-3N浓度动态。假设模拟时段内冬小麦的根系吸氮与累积实际蒸散量成正比，计算了冬小麦的吸氮动态(汇项)；联立由田间氮素平衡法所得的净矿化项(源汇项)从而获得净源汇项。在模型中将NO-3-N在土壤中的主要转化作用作为源汇项嵌入传递函数的模型中，建立了NO-3-N这一不稳定溶质在土壤中淋失的传递函数模型。通过对比实测资料，表明作者提出的考虑NO-3-NN主要转化作用的传递函数模型较通常保守溶质的传递函数模型具有更好的仿真精度。  

冬小麦经济灌溉定额分析

冬小麦是华北平原主要农作物之一,播种面积占耕地面积的40%左右。本区年降雨量400—600mm。由于受季风气候的影响,降雨量年内分配不均,70—80%集中于6—9月份。冬小麦生长期(10月—翌年5月份)的降雨量仅占25%左右,仅相当于冬小麦生长期总耗水量的25—30%,必须依靠灌溉来补充。但本地区灌溉水资源缺乏,节约用水势在必行。  

作物需水量观测站点的优化设计

作物需水量观测站点的布置主要包括合理的采样数目和合理的采样位置的确定。本文将GIS的空间管理功能和地统计的空间分析功能有机结合，在分析作物需水量空间变异的基础上，首先用经典统计学确定合理的采样数目，进而利用地统计学处理空间结构的优良特性，确定合理的采样结构。在总结作物需水量观测站点优化设计主要步骤的基础上，对山东省冬小麦需水量进行空间分布分析和观测站点的优化设计。初步研究结果表明：现有的3个重点观测试验站并不能满足观测精度要求，必须补充必要的观测站点数目，增至10个左右较为合适。