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51.
为了节约以及最优化利用水资源,避免粗放型农业灌溉需求对资源的浪费。利用部署在农田里的传感器获取土壤湿温度、空气相对湿度、紫外线辐射强度等自然环境参数再结合来自互联网的天气预报数据,系统将传感器节点获取的实时数据以及互联网提供的天气预测信息输入SVR模型进行训练得到未来的土壤水分差预测值,结合k-means聚类算法得出精确的预测结果,最后利用Web服务和基于Web的信息可视化功能进行智能决策,搭建了基于物联网平台并结合规划预测算法的智能灌溉管理系统,并给出合理的灌溉建议。通过两周的预测结果可知,与HS算法方法比较,SVR+k-means聚类规划预测算法预测结果与实际测量结果的拟合程度更好、波动更小、精度更高。根据规划预测算法测试数据与传统算法比较表明了前者的精确性,并且通过仿真充分表明了规划预测算法的可靠性与优越性。可以看出规划预测算法对土壤水分的预测值更加接近实测值。通过规划预测算法得到的精确的土壤水分差的量化结果,可以实现对未来的农田的智能灌溉决策控制,达到节约水资源的目的。 相似文献
52.
智能灌溉既能够显著地节约水资源,又能减少灌溉过程中成本投入,具有较大的经济价值。本文首先介绍了传统灌溉控制装置,阐述了自动灌溉和智能灌溉的区别,探讨了智能灌溉技术应用到园林中的优势,指出了智能灌溉技术在园林中应用的价值,通过应用智能灌溉,能够显著地节约水资源,且更加有利于管理与维护,具有较大的应用价值。 相似文献
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随着近年计算机技术的快速发展,其对于人们的日常生活以及生产方式等都产生了极大的影响。我国作为农业大国,长期运用的传统灌溉方式已无法满足对农产品良好生长的需求,同时也导致资源浪费问题的出现,这就需要借助于计算机技术对传统的灌溉方式进行合理完善。 相似文献
56.
亏水灌溉对稻米籽粒外观品质建成的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究对亏水灌溉条件下稻米籽粒外观品质的变化规律进行了分析,结果表明:水稻灌浆期,水分亏缺会导致稻米籽粒ABA与ACC等化学信号含量变化,从而实现对蔗糖——淀粉代谢酶活性的调节。其中,轻度亏水造成的稻米籽粒中一定程度的ABA含量升高能够有效地增强稻米籽粒蔗糖——淀粉代谢酶的活性,从而导致稻米籽粒中灌浆速率的升高和垩白度的降低;随着亏水程度的加剧,稻米籽粒中高水平的ABA含量亦会对籽粒灌浆造成不利影响。而稻米籽粒化学信号ACC与蔗糖——淀粉代谢酶活性的关系则相对复杂,表现为ACC与ADPG焦磷酸化酶和淀粉分支酶成负相关,与淀粉合成酶成正相关。研究为利用化学信号优化稻米籽粒外观品质提供了理论指导。 相似文献
58.
本文对山东省农作物灌溉相关资料采取定额值与实际用水水平对比的分析办法,着重分析了山东省农作物灌溉定额的合理性和实用性。结果表明,山东省农作物灌溉定额制定总体上较合理,但是也存在定额值偏不符合实际用水水平等问题,需要进一步加以修订完善。 相似文献
59.
探讨芝麻不同生育阶段需水特性与干旱灌溉水分生产效率,为芝麻高产栽培的合理灌溉和水分管理提供科学依据,2013-2018年在安徽、新疆等不同地域,选用6个芝麻主栽品种,开展芝麻不同生育阶段需水特性和灌溉水利用研究。结果表明:盆栽芝麻的全生育期蒸腾需水量平均为283.59mm,品种间差异大,形成100kg芝麻籽粒蒸腾需水量为263.56mm(175.7t/666.7m2),苗期、蕾期、初花期、盛花期、终花期、成熟期的蒸腾需水量分别为18.76mm、21.91mm、21.03mm、149.28mm、71.21mm和34.79mm,蒸腾模系数为5.89%、7.21%、6.85%、47.07%、23.93%和9.05%;盛花期最大,出苗期最小。池栽芝麻全生育期需水量531.36mm,其中株间蒸发量、蒸腾量分别占全生育期需水量的46.1%和53.9%;株间蒸发量最大的时期为苗期;蒸腾量最大的时期为花期。芝麻苗期、花期和成熟期需水模系数平均为18.65%、66.79%和14.56%。合肥基地出苗期、临泉基地花期遇旱喷灌,水分生产效率高达0.61kg/m3和0.65kg/m3;新疆精河基地按需滴灌处理比传统滴灌方式的水分生产效率提高43.28%,节水19.61%,这对水资源匮乏的新疆干旱区来说意义重大。芝麻需水量与栽培条件、品种、气温(r=0.99)等密切相关。在芝麻不同生育阶段遇旱灌溉是提高水分生产效率和产量的关键措施之一。 相似文献