苗期玉米对根区局部供水不同灌水下限的响应

对玉米苗期根系局部供水条件下生长、生理指标对不同灌水下限(占田间持水量60%、65%、70%、75%)的响应进行了研究。结果表明：占田间持水量65%的灌水下限（T₂）处理的株高、茎粗等生长指标明显优于其他处理,与全面灌溉(CK,占田间持水量60%)相比,T₂处理的生物积累总量提高了1.2%,而其他处理的生物积累总量降低;随着灌水下限的不断提高,苗期玉米叶片组织中脯氨酸、可溶性糖和植物组织相对含水量等生理指标不断降低,占田间持水量65%的灌水下限（T₂）处理的脯氨酸和可溶性糖的含量与CK处理结果相近,差异不显著。     

专家系统及其在节水农业中的研究与应用

阐述了专家系统的研究现状及其在节水农业中的应用，指出在节水农业专家系统开发中应根据不同层次的用户进行设计，注重多学科知识和多种技术手段的集成。农业专家系统的研制、开发、推广、应用将是传统农业向现代化农业转变的重要标志，是科教兴农的重大突破。     

水培生菜氮磷钾产量模型的构建与分析

为定量揭示水培生菜产量对营养液主要营养元素氮磷钾浓度的关系,以香港"玻璃脆"散叶生菜为试材,设置不同氮磷钾营养液配方,采用三因素(N、P、K)五水平二次通用旋转组合设计试验,分析了水培生菜在前、后期氮磷钾对产量的影响,建立了生菜产量对三因素的回归数学模型。结果表明:前期三因素对产量的影响顺序是NKP,后期为NPK;各因素间存在着交互作用,营养液中氮离子浓度和钾离子浓度均呈正相关,磷离子与钾离子浓度均呈负相关;在生长前期,当氮磷钾浓度分别为8.46、0.62、2.57mmol·L~(-1)时,产量最高为12.26g·株~(-1);在生长后期,当氮磷钾浓度分别为4.65、0.69、2.43mmol·L~(-1)时,产量最大为88.27g·株~(-1)。     

T型三通管水力特性的数值模拟与试验研究

为研究T型三通管水流的流动特性,该文进行了试验研究和数值模拟。试验中使用压力传感器监测管道动水压强,数值模拟采用SIMPLEC的求解方法求解Navier-Stokes方程和κ-ε湍流方程。分析不同工况下水头损失的产生机理,得到了不同分流比、入口流速、管径比对水头损失系数的影响:单管通水时水头损失系数比双管通水时的水头损失系数约大1.01～1.94倍,当入口雷诺数Re相同时垂直支管的水头损失系数比水平支管的水头损失系数约大2.20～2.55倍,不同管径比对垂直支管的水头损失系数影响不明显,水平支管的水头损失系数随管径比的增大而减小。研究结果表明,数值模拟结果与试验结果吻合较好,得出的结果对工程有指导意义。     

基于氮磷钾浓度的水培生菜硝酸盐含量模型研究

以生菜为研究对象,设计了3因素(N、P、K)5水平二次回归通用旋转组合试验,建立了硝酸盐品质指标对3个因素的回归数学模型,分析了氮、磷、钾浓度对生菜硝酸盐含量的影响,以定量揭示水培生菜硝酸盐含量对营养液主要营养元素氮磷钾浓度的关系。结果表明:对硝酸盐的影响顺序是NPK;氮磷钾对硝酸盐含量具有一定的负效应。其中氮对硝酸盐含量的影响较大,适当提高磷钾浓度有利于抑制硝酸盐含量的积累。     

沼液水培蔬菜的研究进展

沼液是由人畜粪便、作物秸秆、落叶、城市污水等厌氧发酵的产物,含有多种蔬菜生长所需的营养元素。现综述了沼液浓度与成分、沼液对蔬菜产量与品质影响的研究进展,分析了目前沼液用于水培蔬菜所存在的主要问题,对未来应用推广需要研究的科学问题进行了展望。     

陕北、渭北玉米降水-产量关系与最佳补充灌溉时期初步研究

分析陕北渭北地区旱地玉米生育期的水分盈亏量和各旬的降水自给率的地区分异 ,研究不同分区典型县区旱地的降水产量积分回归函数 ,探讨其降水对产量的影响规律 ,确定了不同分区玉米的最佳补充灌溉时期。     

陕北、渭北玉米降水—产量关系与最佳补充灌溉时期初步研究

分析陕北渭北地区旱地玉米生育期的水分盈亏量和各旬的降水自给率的地区分异，研究不同分区典型县区旱地的降水产量积分回归函数，探讨其降水对产量的影响规律，确定了不同分区玉米的最佳补充灌溉时期。     

基于流固耦合方法的压力补偿滴头水力特性研究

采用流固耦合方法对压力补偿滴头水力特性进行了数值模拟,得到了该滴头的压力流量关系、内流场分布及膜片变形量。通过与试验实测结果的对比分析表明,数值模拟与实测的滴头压力流量关系较接近,为研究压力补偿滴头内流场分布与水力特性之间的关系提供了一种新途径。     

交替沟灌玉米灌浆期茎流影响因子敏感性分析与模型适用性研究

【目的】应用人工神经网络对不同处理玉米茎流进行精准预测,为推算玉米蒸腾耗水量以及制定合理的灌水方案提供新思路。【方法】试验研究对象为夏玉米,品种为西农985。试验设置3个处理,分别为交替沟灌高水处理（alternate furrow irrigation,AFI1）、交替沟灌低水处理（alternate furrow irrigation,AFI2）和常规沟灌处理（conventional furrow irrigation,CFI）。AFI1、AFI2每次灌水量为CFI灌水量的2/3和1/2。利用通径系数与互信息分析不同处理的影响因素与玉米茎流相关关系,基于人工神经网络理论建立了玉米茎流速率估算模型,以主成分回归模型为对比,对两个模型预测精度和稳定性进行评价。【结果】（1）不同处理对环境因子的响应有所差异,影响CFI、AFI1玉米茎流的主要因素是气象因子,影响AFI2处理玉米茎流的主要因素是土壤水分;（2）不同土层含水量对各处理茎流的影响也有所不同,研究发现10-20 cm和20-30 cm土层含水量与玉米茎流相关程度最高。利用不确定性分析法进一步分析得出,常规处理与高水处理水平下,与茎液流变化关系最密切的土壤含水层为20-30 cm,其次是10-20 cm,低水处理水平下,最敏感的土层为10-20 cm,其次是20-30 cm;（3）根据模型误差分析与模型不确定性分析,神经网络模型RMSE、d-factor值较小,R²值达到了0.9以上,说明神经网络模型预测精度更高,模型更稳定。【结论】与传统方法相比,人工神经网络模型可以快速准确地对茎流进行预测,对指导玉米灌溉具有重要的指导意义。