临夏市玉米田土壤墒情监测浅析

选择临夏市不同土壤类型的玉米田,建立10个土壤墒情监测固定点,定期对各监测点0～20 cm、20～40 cm土层土壤墒情进行测定。结果表明,土壤墒情的变化规律与自然降水量、地区气温变化、作物的生长期及生长规律密切相关。土壤墒情总体上随降水量的增多而增加,土壤体积含水量的变化与本区域的降水规律相吻合。不同时期各监测点20～40 cm土层土壤体积含水量高于0～20 cm土层。     

农田土壤墒情监测与预报系统研发

为了定量预报农田未来7d 土壤墒情变化特征,提升农业气象服务工作质量与效率,该文旨在研发基于网络化的辽宁省农田土壤墒情监测与预报系统。该系统基于VC++及Fortran程序语言设计,以改进的CERES-MAIZE模型中的土壤水分子模型为基础,通过程序设计及各接口功能的实现,自动调用辽宁省自动土壤水分观测站的监测当日土壤含水量数据和中央气象台预报指导产品,实现数据的网络化获取和业务模型的实时运行,提升土壤墒情模拟的准确性、时效性和便利性。结果表明,预报准确率随预报日期增加而呈现降低的趋势,越临近实际监测日期土壤墒情预报情况与实际情况拟合越好;等级干旱预报准确率最低值为70.1%,最高值为81.9%,系统对于辽宁省农田土壤干旱级别的预报具有较高准确率。     

低功耗经济型区域墒情实时监测系统

灌区墒情实时监测是现代灌区灌溉管理中的必要部分和基础工作。该文设计了一种利用微功耗处理器的墒情监测仪,仅用2节1号干电池供电,结合GPRS(general packet radio service)数据传输至网络服务器处理分析,从而实现了区域分布式的墒情监测。本系统设计装载4层土壤水分/温度传感器和1层水势传感器,根据灌溉管理需要布设在作物根区不同深度;利用微处理器和设计电路进行土壤墒情等参数的采集、存储、传输和控制,每小时采集1次数据、每日将数据发送至网络服务器。通过在灌区不同区域典型作物生育期内实际运行1 a结果表明,该系统采用干电池或锂离子电池供电,体积小而便于在田间布设,不影响农田耕作,方便经济;监测数据能够及时传送至网络服务器以进行结果处理和灌溉管理。该文同时也对系统特点进行了总结,并指出对该系统进一步改进和研发方向。     

锦州地区土壤墒情监测误差修正探析

采用最小二乘法建立回归方程,对锦州地区土壤墒情监测站点进行误差修订,并提出相应的解决措施.修订结果表明:采用误差修订后,锦州地区20 cm土层深度下的墒情监测误差减少38.5％,30 cm土层深度下的误差减少58.6％.研究成果对于锦州地区土壤墒情自动监测方法具有重要参考价值.     

墒情监测取样方法的研究

该文对北京通州区辖800多km²范围内3 022点的土壤墒情测量数据进行了统计分析，验证了土壤墒情符合对数正态分布，给出了计算类似区域合理取样数目时的估值方法，目的是以合理的取样数目和适合的取样方法指导区域性墒情（旱情）监测站点的建设。同样，以北京昌平一个农场的墒情分布，给出了计算类似地块合理取样数目时的估值方法，以此来指导节水灌溉。     

基于云原生技术的土壤墒情监测系统设计与应用

该研究针对全中国尺度的土壤墒情监测需求,构建基于自动监测站原位监测与多源专题数据的土壤墒情数据获取感知技术体系,提出数据质量控制清洗策略并建立数据校正插补模型。系统基于云原生技术设计,将模块以微服务形式灵活开发部署,通过容器技术打包运行独立实例,布设了墒情数据上报采集、可视化分析和数据挖掘应用等核心模块。依托空间分析和WebGL技术开发3D WebGIS数据分析功能模块,实现协同土壤墒情、土地利用、海拔高程等多源数据可视化分析与制图,深入挖掘数据价值,实现墒情估算和基于水量平衡的灌溉决策应用服务。系统已在中国21个省份得到应用,建立自动监测站970个,采集监测数据6 000余万条,为用户掌握土壤墒情现状、指导农业节水灌溉、获取可靠科研数据等应用提供数据与技术服务。     

基于ARM和GPRS的远程土壤墒情监测预报系统

为提高农业灌溉用水利用率、实现节水灌溉,设计了基于GPRS的无线土壤墒情监测预报系统。提出了一种土壤墒情监测预报模型,开发了以ARM9系列S3C2410处理器、GPRS模块和CS8900a网卡等组成数据采集系统,实现了对土壤墒情信息的自动采集、存储和墒情信息的无线网络传输,并可以根据墒情信息实施定时、定量的灌溉控制。该系统已投入国家农业示范基地使用15个月的时间,试验表明,该系统对土壤墒情的预报值与实际测试数据误差为3.39%,实现了对土壤墒情的有效监测和准确预报。     

基于zigbee无线网络的土壤墒情监控系统

为了提高农业灌溉用水利用率,针对传统有线网络采集布线复杂和成本高的缺点,该文设计了一套基于Zigbee无线网络和CC2430 MCU的土壤墒情监测系统。该系统综合了Zigbee无线网络自行组网、自行愈合和超低功耗的优点,采用太阳能电池供电,能实时监测和记录土壤墒情信息,为进一步制定节水灌溉策略提供有力的数据支持。初步试验结果表明,该系统运行稳定,丢包率低,能及时准确的监控土壤墒情信息,并将土壤含水率维持在适合植物生长的最佳含水量的范围之内。研究结果可为进一步开发更精准的自动灌溉系统提供数据支持。     

墒情监测与预测预报方法研究进展

就墒情监测与预测预报方法研究进行了阐述,分析了墒情监测的意义以及国内外在墒情监测方面的研究动态,重点分析了土壤墒情预测预报模型和各自适用的条件以及各模型应用的不足,同时也分析了土壤墒情监测与预测预报方法研究对促进我国农业灌溉水资源高效利用的重要意义,为我国墒情监测的研究提供一定的理论参考。     

基于实时含水率数据的土壤墒情动态建模及预测

实时准确地预测墒情是进行灌溉预报,实现农田水分精准化管理,提高水分利用效率的重要措施。基于根区（0−60cm土层）水量平衡原理,利用泰勒级数对根区下界面水分通量和作物蒸腾量进行了线性化处理,并以实时根区平均土壤含水率为自变量构建了动态的土壤墒情预测模型。采用天津市武清区西吕村无线土壤墒情监测系统（包含3个监测点）实时监测数据（地表下30cm和60cm处的土壤含水率）,分别选取5d、10d、15d和20d作为建模系列长度进行回归分析,确定模型参数,对10d和15d两种预见期进行了土壤墒情预测精度分析。结果表明：（1）实时预测模型拟合程度较好,三种建模系列长度条件下的确定性系数均达到0.80以上（样本数均大于550）;（2）15d建模系列长度下相对误差最小;（3）15d建模系列长度、15d预见期、10%相对误差界限值条件下,3个监测点的墒情预测合格率分别达到98%、100%和89%。由此可见,研究提出的实时墒情预测模型预测精度较高,便于建模分析,为土壤墒情的预测提供了新方法。     

遥感监测土壤含水率模型及精度分析

土壤含水率是决定农作物产量的最重要的因素之一.该文通过对2003年10月到2005年3月宝鸡峡二支渠灌区的土壤含水率进行实地调查,并对TM5和TM7波段数据进行归一化处理,再与参考点归一化土壤湿度指数求差后,建立遥感影像对土壤含水率的监测模型.并以2005年6月28日遥感影像为例,用建立的模型对土壤含水率进行定量反演.结果表明,反演精度可达80%以上,反演效果最好的土壤深度是0～40 cm.应用此归一化土壤湿度指数模型监测土壤含水率,可以满足灌区大范围宏观监测要求.     

基于GIS的农田土壤水分状况管理模型及应用

基于GIS开发了土壤水分和土壤电导率的简单专题图及精细专题图模块。简单专题图为运行于农田PDA的嵌入式GIS系统提供采样异常点检查验证;精细专题图为运行于上位机的农田信息处理系统提供信息可视化管理。简单专题图调用GIS组件方法获得并据此建立了采样管理模型;精细专题图中,土壤水分采用克里金插值算法预测的均方根百分比误差（RMSPE）为5.489%;土壤电导率插值模型采用泛克里金算法预测的RMSPE为18.451%。基于精细农田信息专题图,根据特定作物不同生长时期需水量的专家推荐值建立了土壤水分管理模型,利用该模型进行的一次灌溉决策显示,土壤含水率方差从灌溉前的1.9168调整到了灌溉后的0.8906。试验表明,采样管理模型能够指导田间采样,农田水分管理模型能够指导农田灌溉。     

全国土壤水分及作物长势地面监测体系的初步构想

土壤水分和作物长势监测是农情监测系统中不可缺少的重要组成部分。土壤水分含量直接影响着作物生长,作物长势的好坏与作物产量有着密不可分的关系。该文从应用角度出发,通过分析自然环境及作物布局等区域特征,进行监测样点布设,明确了监测内容及评价指标,并构建网络信息化平台,建立大尺度的地面土壤水分及作物长势监测系统,实现数据网络化管理,同时结合遥感信息进行综合应用,及时为政府提供决策支持。     

集成GPRS、GPS、ZigBee的土壤水分移动监测系统

为了实现土壤水分数据的实时采集、处理、可视化与上传,开发了移动式土壤水分监测系统。系统由集成ZigBee协调器、GPS模块、GPRS模块的PDA和基于ZigBee的土壤水分传感器移动节点组成。ZigBee模块主要用于PDA和移动传感器节点间的无线通信,使PDA能无线获取土壤水分传感器信息,并能控制传感器供电电源的通断。GPS模块用来实时获取传感器的位置信息,为绘制土壤水分时间和空间分布图以及为精细灌溉决策系统提供支持。GPRS模块用来将绑定的节点号、经纬度信息、土壤水分信息通过TCP/IP协议上传至互联网远程上位机,以实现土壤水分时空变异的远程监测。系统既能在PDA内存储信息又能上传互联网,具有良好的便携性和可视性。性能试验结果表明,系统可实时准确远程传输测量数据,内嵌软件根据测量结果绘制的土壤水分空间变异分布图可有效指导精细灌溉。     

柑橘园土壤墒情远程监控系统设计与实现

针对传统的土壤墒情监测手段存在的监测范围小、采样率低等不足,设计实现了基于ZigBee无线传感网络和J2EE三层B/S架构技术的柑橘园土壤墒情远程监控系统。系统采用具有ZigBee无线数据传输功能的XBee-PRO模块和ECH2O型土壤水分传感器EC-5为核心组成传感器节点,部署于柑橘园的各个采集点对土壤墒情信息进行采集、预处理和无线发送等工作,通过基于ARM9的嵌入式网关与Internet网络连接,采集数据传输至远程Web主机,通过远程监控中心系统实现对采集数据分析处理和系统运行的远程和实时监控。进行了不同距离的传感器节点发送数据包的耗时和数据包发送成功率试验,在1 km以内耗时低于100 ms,数据包发送成功率高于98%。试验结果表明,系统实现了稳定可靠的数据传输,适合柑橘园土壤墒情的远程和实时监控。     

基于GIS的安塞县土壤水分制图及其数量分析

 以空间图形和数据库为基础,利用GIS安塞县的土壤水分样点数据与地理数据结合起来,建立不同利用类型土地类型坡度分级的浮点型土壤含水率字段,对安塞县域尺度土壤水分制图及其定量化方法进行研究和探讨,对安塞县不同土层土壤水分状态和分布进行定量分析。结果表明:从土壤水分结构看,安塞县土壤水分总体上处于较低水平,0～500 cm土层平均土壤含水量在含水量为8.6%～10.8%的分布面积占到总土地面积的75.34%,在含水量<6.4%和6.4%～8.6%的分布面积占到总土地面积的19.36%,其中含水率<6.4%的土壤干层面积占到总土地面积的9.23%,其在上层分布面积大于下层,分布在一般（≥10.8%）以上水平的面积仅占总土地面积的5.31%。安塞县每2的土壤水库蓄水量在0～120cm土层仅有0.060.07 m3,而其他土层都在0.15m3以下。说明安塞县土壤水分环境极差,土壤水库的调节作用对于林木生长极其有限,大面积植树造林超越了安塞县土壤水库的供水和调水能力,是不适宜的;因此,在以适地适树原则适应土壤水分环境的同时,应加强土壤水分环境的改善。     

农田墒情监测预报和抗旱信息系统设计与实现

为提高农业生产的抗旱减灾信息化水平,减少农作物因干旱和灌水不及时所造成的经济损失,该文把墒情预报技术与信息技术结合起来,采用WebGIS、动态交互网页、网络数据库技术,设计并开发了安徽淮北地区墒情监控和抗旱信息系统,实现了墒旱情、雨水情、农工情信息的网络化存储、发布、查询及统计图表自动生成。系统界面直观,实用性和操作性强。