淮北平原涝渍兼治的组合排水工程形式

由于淮北平原砂姜黑土区的气候、地形、地貌、水文地质、土壤等多方面原因，致使旱、涝、渍频繁，且涝渍灾害往往是紧密相连，先涝后渍，涝渍相随．造成大面积减产．甚至绝收，旱、涝、渍灾害一直困扰着本区的农业发展。通过试验及调查，从治理涝渍效果、提高农业产量、投入产出等方面进行综合分析，提出了几种适宜于本区的组合排水形式。     

巴基斯坦明普卡什暗管排水工程设计与施工技术

巴基斯坦明普卡什暗管排水工程设计与施工技术许丁兵，温季，李云京（广西国际经济技术合作公司）（水利部农田灌溉研究所）巴基斯坦位于南亚次大陆的印度河流域，总面积８０万ｋｍ２，经济以农业为主，盛产小麦、水稻、棉花、玉米和甘蔗。全国基本上属干旱半干旱亚热带草...     

河南省粮食生产主要影响因素分析

河南省是我国的第一农业大省,其粮食生产情况对我国粮食安全有着举足轻重的作用.鉴于粮食生产系统的影响因素很多,选择了12个粮食生产中的基本影响因素,通过主成分分析,确定出影响河南省粮食产量的主要因子为农业机械总动力、化肥施用折纯量、农用塑料薄膜使用量、农田有效灌溉面积和年底常用耕地面积5个主要影响因素.并对影响河南省粮食...     

侵蚀过程与养分损失

自然降雨的分离作用伴随着沉积物会产生沉积作用,而且沉积运动特性优于原非侵蚀土壤.在连续降雨条件下,这个特性随时间而变化,表明最初土壤细粒损失伴有土壤表层粗糙沉积层的发展和沉积浓度的降低.当陆地运动的夹带再夹带现象是主要的侵蚀机制时,其沉积物的沉积速度特性类似于非侵蚀土壤.由于上述沉淀形式的变化会产生养分加富现象,因为通常养分与每粒土壤体积不是同样增加或减少的关系—即土壤按沉积速度快慢划分.养分加富现象的另一个原因是在侵蚀过程中沉积物养分浓度产生了变化.分析的方法是综合考虑这些原因对加富率的影响,也可以理解为随沉积物运移(或其它化学吸附)的养分.本文阐明了全氮加富率是如何随侵蚀过程及该过程的历时变化和植物茎或叶产生的表层接触覆盖而变化的.     

一种新型的灌溉排水工程材料

一种新型的灌溉排水工程材料温季，许丁兵（水利部农田灌溉研究所）（广西国际经济技术合作公司）多用途土工布（ｍｕｌｔｉ—ｐｕｒｐｏｓｅｇｅｏｔｅｘｔｉｌｅ）是国外近年来开发使用的一种新型的工程材料。这种材料无论从设计目的还是性能测试方法上都区别于无纺布，...     

人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用

土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度.     

新乡市再生水灌溉潜力分析

河南新乡市是我国粮食主产区,也是水资源严重紧缺的地区之一.近年来,新乡市地表水与地下水的可开采空间越来越小,开发利用非常规水资源,已成为当务之急.对研究区1951-2004年54年的气象资料,1995-2008年的水资源及社会经济状况进行分析,结合"新乡市推进节水型社会建设实施意见"的总体目标,对研究区未来10年的总用水量及再生水资源量进行预测,通过水量平衡计算,研究其再生水灌溉潜力.结果表明,2015年研究区的再生水可利用量为4.6亿m<'3>左右,充分利用可以达到用水供需平衡,利用再生水灌溉是解决水资源量不足的有效途径.     

大田地下滴灌土壤水分分布均匀度评价方法

灌水均匀度是评价灌水质量的重要指标,灌水后的土壤水分分布均匀度是灌水均匀与否的最终体现。选择最佳的土壤水分取样点数是进行经济、准确评价灌水后土壤水分分布均匀度的基础。在新疆地下滴灌棉田中,灌水后2 d（土壤水分相对稳定）进行取样,实测田间土壤水分分布,抽样分析了样本数与土壤水分分布特征及均匀度之间的关系。结果表明,随样本数的增加,对应的土壤水分布均匀系数（克里斯琴森均匀系数Cu）的变幅缩小,并向其均值集中。从样本数量上分析,样本数在15到60之间,其Cu的均值变化并不明显;在试验条件下,进行大田土壤水分监测评价时,均匀分布的取样点个数应不少于24个。Cu和配水均匀度（Du）之间存在较好的相关性,但用实测结果得出的系数与相关手册的推荐值之间存在一定的偏差,互算时需加以考虑。采用均匀25点取样,对大田棉花地下滴灌的土壤水分分布状况进行了评价。结果表明,地下滴灌条件下,毛管附近的土层土壤含水率变幅最大;与上、下土层相比,灌水前毛管附近（20～40 cm）处的土壤水分均匀度较低,灌水后其均匀度大幅提高。     

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。对灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机预测的最大误差7．12％,平均误差4．81％。最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,可做为灌区粮食产量预测的一种新方法。