RS和GIS技术支持下的北京地区土壤墒情预报技术

提出了一种新的土壤墒情预报思路,依据未来一段时间里的气象要素预报因子,应用农田土壤水分平衡原理、双作物系数法与Priestley-Taylor模型,在对模型参数的本地化订正基础之上,对未来时段里的土壤水分变化状况进行动态预测,并引入RS和GIS空间技术,获取预报时的北京地区植被类型、反照率、植被覆盖度、土壤质地等重要预报模型参数,初步实现了北京地区空间范围内的土壤墒情可视化预报.     

冬小麦田间墒情预报的经验模型

基于土壤水分变化率与贮水量成正比这一假定,得出了土壤水分的指数消退关系。在此基础上,建立了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推模型,并对模型进行了检验,表明模型预报效果较好。该模型的特点是模型简单且参数较少;其主要局限性是模型中土壤水分消退系数地域、时域性较强     

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。     

基于神经网络的混沌时间序列土壤墒情预测预报

土壤墒情预测预报对农业生产、水分循环的研究具有重要的意义。应用混沌理论对具有混沌特性的土壤墒情时间序列进行相空间重构,利用神经网络对土壤墒情时间混沌序列重构相空间中相点的演化过程进行了学习、训练及预测。结果表明,该方法所需的参数较少,简单易行,即只需要土壤墒情时间序列数据。通过对预测预报值与实测数据进行比较,证实了该方法相对误差较小,预测精度高,有一定的可靠性和实用性。     

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。     

土壤墒情自动测报系统在绿洲农业区的应用

目前对采用水文干旱方法,即通过监视农田墒情的变化来建立抗旱决策信息系统研究还很少,文章阐述在干旱灌区建立土壤墒情监测预报和灌溉决策信息系统的重要性,提出适用于干旱灌区的土壤墒情监测方法和作物灌水预报模型,对土壤墒情自动测报及灌溉决策系统的信息传输、结构及功能作了详细论述。研究表明,通过计算机信息技术对农田墒情、气象信息、灌溉用水以及农业生产等综合信息实行一体化系统管理,提高了灌溉管理水平,节约了水资源。研究成果在干旱、半干旱地区具有参考和应用价值。     

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。     

基于BP神经网络的土壤墒情预测精度研究——以肥东县为例

本文以肥东县土壤墒情为例,选用BP神经网络模型,对土壤墒情预测进行探究。先介绍神经网络相关理论知识,然后针对模型建立需要确定的参数做了详细说明。着重比较了隔日和五日两种预测结果的精度,结果表明隔日预报精度要高于五日预测精度,得出结论 BP神经网络短期土壤墒情预报能取得较高的精度,对农业生产具有实际指导意义。     

基于土壤消退指数的田间土壤水分预报方法的研究

在分析现有的土壤水分预报方法的基础上,研究了不同深度的大田土壤水分消退指数随作物生长时间的变化规律,探讨了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推方法,通过研究表明:利用土壤水分消退法来进行田间土壤水分预报,具有方法简单,所需参数较少且容易获取,预报结果可靠,精度较高的优点,可以满足灌溉预报的要求。     

基于Elman动态神经网络的土壤墒情预测研究

土壤墒情是一个非线性、时空异质性和动态不确定过程,利用Elman动态神经网络对研究区临沂站和平邑站土壤水分含量进行了预测。结果表明,所建立的网络模型能够对土壤墒情进行成功模拟,预测的土壤水分值与观测值吻合得较好,模拟精度较高。临沂站和平邑站模拟土壤墒情的平均绝对误差分别为1.08%和1.07%,平均相对误差为10.2%和11.0%。Elman动态神经网络模型利用其独特的非线性、非凸性和适应时变特性的能力从时空变率复杂的土壤水分运移系统中找出一定的演变规律,为土壤水分预测提供了一种有效可靠的方法。为了更好地验证该方法的优越性,还需要更多的样本数据,更多的区域和更全面的敏感影响因素来验证,以及更深层次的理论研究和分析。     

基于RS和GIS的水土流失评价——以四川省若尔盖县为例

以四川若尔盖县东南部区域为研究区,在RS和GIS技术的支持下,综合考虑影响水土流失的地形坡度、沟谷密度、植被覆盖率、土地利用类型等主要因子,对研究区水土流失进行了分析,划分出流失强度等级,结合分级成果分析了水土流失的分布与形成原因,为该区快速准确地评价水土流失和开展水土流失综合防治提供了重要参考。     

基于GIS信息技术在水土保持规划系统中的应用

从地理信息系统的概念入手,探讨了地理系统研究的主要内容,并且对当前地理信息系统的关键技术措施在水土保持规划系统中的应用,针对水土保持管理的具体要求和目标,分析了一个基于关系数据库模型水土保持规划信息系统在G IS应用中的基本功能。     

基于RS和GIS的舒城县土壤侵蚀评价

以地理信息系统(GIS)、遥感(RS)、修正的土壤流失方程为基础,结合遥感影像解译数据、统计资料等,确定方程中各因子,对安徽舒城县的土壤侵蚀进行了定量分析.结果表明:舒城县从1987-2000年总体上土壤侵蚀属于轻度侵蚀,空间分布上变化不大,但局部地区侵蚀还是比较剧烈的,尤其是中部龙河口水库附近的低山丘陵区,因此应当做好这些地区的退耕还林及水土保持T作.     

基于RS和GIS的江苏省水土流失重点预防区和治理区定量监测

[目的]对江苏省水土流失重点治理区和预防区代表县进行水土流失定量监测,以掌握该区水土流失情况,为该区水土流失动态监测提供技术方法和理论支持。[方法]收集江苏省徐州市铜山区和连云港市赣榆区2015年度高分一号遥感影像、DEM和降雨量,以中国土壤流失方程(CSLE)为基本算法。[结果]铜山区水土流失面积1 917.82km~2,轻度以上流失面积175.76km~2,占总流失面积的9.16%;赣榆区水土流失面积1 511.2km~2,轻度以上流失面积131.95km~2,占总流失面积的8.73%。[结论]本研究方法模型参数真实、客观,不受人为因素干扰,适合多期、大尺度水土流失动态监测,能为江苏省水土流失动态监测提供高效可行的技术方法。     

太行山石灰岩山地水土保持型生态农业试验研究

通过对地面数字高程模型的分析,基于3维地学模型的理论进行水源涵养林耗水量化分析和可视化模拟。根据不同时相的地面林斑、光照、温度、坡向、林分类型变化进行的水源涵养林耗水量的计算。小流域水源涵养林耗水量化分析对于水源涵养林的建设、保护水源、生态环境保护利用具有十分重要的意义。立足于3S技术应用的研究,通过GPS,RS获取空间数据,以GIS为分析平台,建立数字高程模型(DEM),土地利用类型、水源涵养林分类型、土壤类型等矢量图层,进行空间数据与属性数据连接、矢量数据运算等操作,采用综合彭曼公式分析了研究区域的水源涵养林单木耗水量。     

基于RS和GIS的重庆南川区水土流失变化研究

水土流失是导致生态恶化和贫困的根源,在岩溶地区,水土流失对人类的负面影响更大.以重庆南川区为例,利用TM遥感图像,运用ERDAS遥感软件和GIS软件,得到了1988年和2000年水土流失强度图;运用地图代数原理,分析了这两个时期水土流失强度转移变化情况;并通过水土流失强度图和水土流失相关地理特征(岩性、坡度坡向、高程、土地利用等)叠加分析,得出水土流失在不同地理特征中的表现;通过室内人工降雨模拟,得出该地区水土流失量随降雨强度和坡度增加而增大的关系.本研究为水土流失治理提供了依据,对当地经济发展建设有着重要的意义.     

基于3S技术的中国西部草地资源信息系统

中国西部草地资源信息系统是以GIS为核心，综合应用RS、地面监测数据与统计数据的草地信息系统。该文介绍了系统设计与实现，系统的决策分析模型——草地分类地理数学模型与中国西部草地载畜量专题分析。