滴灌技术在大棚蔬菜培培中的应用

大棚滴灌系统具有节水、增产、降湿、省工、高效等许多优点,很好地解决了生产过程中存在的诸多弊病,使大棚滴灌成为提高蔬菜产量的又一新措施,深受广大用户的欢迎,为我国“菜蓝子”工程的顺利实施提供了新的技术保障。针对农民温室连片但种植不统一的特点,太阳雨滴灌...     

大棚土壤水分吸力研究

主要研究了黑龙江省哈尔滨市一定点大棚内,其土壤水吸力的动态变化。研究表明：０！３０ｃｍ层次大棚土壤吸力底层大于表层,表明土壤水分运动方向是多底层流向表层,水吸力在１００￣４００×１０＾２Ｐａ时,土壤水分处理田间持水量到毛管断裂含量之间,水分有效性最大。但受人灌水方式的影响,这种情况只占水分状况的４１．８％,其余水分状况或多或少,表明大棚土壤地水分状况不理想。水吸力在４￣１０月份的生长期内呈周期性变     

滴灌土壤水分水平运移模型的辨识

在滴灌条件下,滴头流量对土壤的水分运移影响很大,是影响作物生长的主要因素。依据滴灌条件下土壤水分水平运移的观测数据,建立滴头流量与水分水平运移距离的传递函数模型,利用粒子群优化(PSO)算法对模型的各个参数进行辨识与优化。在同一滴头流量下,比较不同土壤水分水平运移模型的动态变化,验证了传递函数模型在不同流量下的有效性,提出了实现实时调控滴头流量与水平运移距离的传递函数模型,为实现作物根系所需水分水平运移距离的反馈调节,有效地保证作物根系所需的水分,减小了水资源的浪费创造了条件。     

春季大棚蔬菜管理技术要点

春季大棚管理对蔬菜种植非常重要,需要提前扣棚和棚室消毒。适时移栽可有效提高蔬菜产量。     

滴灌条件下土壤水分运移模型的辨识与优化

在滴灌条件下,滴头流量对土壤的水分运移影响很大,是影响作物生长的主要因素。基于滴灌条件下土壤水分运移的观测数据,建立滴头流量与水分运移距离的传递函数模型。利用粒子群优化(PSO)算法对模型的各个参数进行辨识与优化。在同一滴头流量下,比较不同土壤水分运移模型的动态变化,验证了传递函数模型在不同流量下的有效性,提出了实现实时调控滴头流量与运移距离的传递函数模型,为实现作物根系所需水分运移距离的反馈调节,有效地保证作物根系所需的水分,减小了水资源的浪费创造了条件。     

基于MATLAB的土壤水分运移数值模拟

土壤水分运移曲线是模拟水分在土壤中运移的关键.基于水分运移RICHARDS方程的二维数值模型,采用MATLAB对膜下滴灌的点源和线源土壤水分运移过程进行数值模拟,以砂壤土的膜下滴灌为试验和仿真的对象,利用MATLAB中的PDE工具,对土壤水分运移过程进行数值模拟,得到滴灌条件下土壤水分的水平运移和垂直运移曲线,并将实测曲线和拟合曲线进行了比较,结果表明偏差较小.     

土壤水分空间分布研究——以斜峪河流域为例

利用经典统计学指标对斜峪河小流域土壤水分的整体特征进行分析,小流域土壤水分含量总体变化为7.81%~38.44%;从剖面分布看,上中下游0~80 cm各层平均土壤水分变化为13.91%~22.29%,上游土壤水分含量均大于中下游.利用半方差函数分析方法,研究了小流域土壤剖面水分空间分布特征,结果显示,上中下游0~80 cm土层平均土壤水分半变异函数最优模型分别为高斯模型、高斯模型、指数模型,各区段土壤剖面水分均表现为强烈空间自相关.     

基于LS-SVM的织物烘干含水率模型的应用

针对织物烘干过程中工艺参数设定把握不准,导致织物过烘或未烘透造成能源浪费或织物质量下降的问题,分别采用多元非线性回归、扩展的GM(1,1)、最小二乘支持向量机建立织物干燥过程中的含水率预测模型,并通过实验验证方法的有效性。实验结果表明,相对于其他两种模型,基于最小二乘支持向量机的含水率预测模型可以准确学习织物干燥过程中的非线性关系,预测值平均误差低至1.8%。因此,该模型是准确的,可以为烘干环节生产工艺的选取提供依据。     

基于EOS/MODIS数据的土壤水分遥感监测方法

美国国家航空航天局(NASA)自1991年开始实施对地观测系统(EOS)计划以来,EOS/MODIS传感器的高时间分辨率、高光谱分辨率、适中的空间分辨率等特点使其在干旱监测中具有突出的优势.纵观近年来国内外基于EOS/MODIS资料遥感监测土壤水分的理论、方法的发展和应用特点,可以分为5类:①基于植被指数类的遥感干旱监测方法,如简单植被指数、比值植被指数、归一化植被指数、增强植被指数、归一化水分指数法、距平植被指数等;②基于红外的遥感干旱监测方法,如垂直干旱指数法、修正的垂直干旱指数法等;③基于地表温度(LST)的遥感干旱监测方法,如热惯量法、条件温度指数、归一化差值温度指数、表观热惯量植被干旱指数等;④基于植被指数和温度的遥感干旱监测方法,如条件植被温度指数、植被温度梯形指数、温度植被干旱指数模型等;⑤基于植被与土壤的遥感监测方法,如地表含水量指数作物缺水指数法等.重点介绍了目前生物、物理意义较明显,比较成熟和广泛应用的基于可见光与热红外波段的改进型垂直干旱指数法(MPDI)、作物缺水指数法(CWSI)、地表含水量指数法(SWCI)、热惯量法(ATI)等;对各种遥感监测土壤水分方法的优缺点做出评价;指出利用高分辨率卫星资料(如EOS/MODIS和中国发射的风云三号极轨气象卫星250 m分辨率资料)进行农业干旱监测研究将成为主要的研究方向,"土壤-作物-大气"多圈层立体监测、多学科的融合将是解决提高旱情定量化监测精度、使之实用化和业务化的必由之路:最后,展望了遥感监测土壤水分的发展前景.     

林地土壤水分研究概述

土壤水分的动态变化是诸多环境因素综合作用的反映。准确掌握土壤水分动态变化规律,对我们实施的各项生态环境治理工程具有科学的指导意义。它也是生态效益的一个重要衡量因子。本文简要介绍林地土壤水分的入渗性、植被对土壤水分的影响,以及林地土壤水分的季节和垂直变化规律。     

基于多元回归方法的土壤水分预测模型研究

通过对气象因子与土壤水分相互关系分析,并采用多元回归法中"后退法"和"逐步前进法"进行自变量筛选.两种回归方法所选择标准虽然不同,但却得到了基本相同的结果,同时,研究结果也显示两种方法各有优点,"后退法"善于发现联合作用较强的变量,而"前进法"则善于发现单独作用较强的变量.通过多元回归法构建了延安地区0～50cm共计5层土壤湿度的预测模型,分别是:Y1=68.1549 0.619x1-0.2110x2 1.2948x3 0.1875x6;Y2=108.9065 0.5374x1-0.2269x2 0.7169x3 0.3390x6 0.1325x7;Y3=131.9372 0.4412x1-0.2415x2 0.2653x3 0.4231x6 0.2257x7 0.1444x8;Y4=149.4898 0.3859x1-0.3143x2-0.2404x4 0.3033x5 0.5014x6 0.3079x7 0.2393x8 0.1774x9;Y5=144.8923 0.3033x1-0.3020x2-0.2769x4 0.3592x5 0.4436x6 0.3124x7 0.2686x8 0.2078x9.通过验证发现模型预测值和实测值可以发现二者之间具有较好的一致性.     

基于秦岭中山区坡面土壤表层水分的预测模型研究

基于秦岭中山区典型坡面4种用地类型(林地、撂荒地、园地和农耕地)的土壤水分数据,利用多元逐步回归分析方法建立了坡面尺度上不同用地类型的土壤水分贮存量模型,并对模型的精度进行检验.结果表明:园地、撂荒地、林地和农耕地表层各层土壤水分均值表现出一致性,且多表现出中等变异程度.深度0~80 cm范围内土壤水分受到地表植被及地形因子的影响较大.根据0~20 cm土壤水分建立0~100 cm土壤水分贮存量模型,其显著R2均在0.99以上,模型拟合优度比较高,其中林地的关系式为二阶关系式,其余均为三阶关系式;模型精度均大于80%,尤其是园地和撂荒地大于94%,由此认为,建立的土壤水分贮存量模型是可行的.结合大尺度遥感反演的表层土壤水分建立贮存量预测模型,能够为开展大面积的土壤状况调查、合理实施农业措施或进行生态环境评价提供依据.     

遥感墒情监测方法研究综述

随着遥感技术的发展,遥感应用不断深化.从遥感数据中挖掘地表农学、生态等参数成为研究热点.本文总结了国内外利用遥感数据进行墒情反演的方法,包括植被指数法、温度指数法以及微波遥感法等,指出了这些方法的应用概况、适用条件、存在问题,对土壤墒情监测具有一定的指导意义.     

基于机理模型的现代温室湿度系统建模

温室模型定性地描述了在特定温室结构、材料的条件下,温室作物生理过程和室外气候相互作用的过程.温室湿度不仅受温室外温度、湿度、光照强度等环境因子影响,而且与作物蒸腾作用等生理过程相关.基于能量和物质平衡理论,从辐射、通风、水气、热交换等基本过程综合得出温室湿度小气候模型,研究温室湿度动态系统的各影响因素,分析小气候模型的特点.在小气候模型基础上,推导并验证了仿真模型的有效性,为研究温室输入输出建模以及控制提供了充分的模型依据.实验证明,机理模型能在一定程度上模拟温室湿度动态系统,为研究人员更好地种植作物以及温室控制提供了必要的理论基础.     

一种基于CORBA的可适应的负载平衡模型

基于CORBA的负载平衡,可以通过将客户的请求均衡地分配到一组服务器中,以提高系统的整体性能。在分析现有的几种负载平衡方案后,提出基于拦截器机制的可适应的负载平衡模型,并作了定性分析。     

土壤含水率与花生生长和生物量关系的模型研究

通过花生在不同土壤含水率中所得到的生物量实验数据,建立了一个基于生理生态过程、有较强适用性的花生干物质累积动态的模拟模型.由模拟模型预测可知,花生在生长期地上最大生物量所需的最适合土壤含水率为22％～26％.