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基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008~2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测。[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度。 相似文献
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区域土壤盐渍化状况研究是进行区域地下水资源合理开发和盐碱化土壤防治的依据。以山东省德州市齐河县为研究区,采用ENVI,GIS和统计学方法,分析研究区土壤盐渍化状况及地下水埋深的时空变化规律。研究表明:(1)研究区全境均有不同程度盐渍土分布,在整体空间分布上,盐渍化呈现出由东向西,由南向北,逐步减轻的趋势。(2)该区地下水位较高,埋深最浅的晏城镇(2005年年均埋深仅为0.76m),埋深最深的仁里集镇西高村(观测点2005年年均埋深达到了5.12m)。齐河县2000,2005和2009年3a地下水位埋深分布格局相似,埋深年际变化总体波动较小。分析该区丰水年(2005年)、枯水年(2009年)年内地下水位变化发现灌溉后地下水位普遍升高。(3)研究区在2000-2009年10a间地下水位空间变异明显,距离黄河越近,埋深越浅。黄河通过影响研究区的灌溉模式和地下水位埋深间接影响着当地次生盐渍化的发生。 相似文献
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基于GIS的地下水矿化度分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以德州市武城县为研究区,采用3S技术,布设采样点,于2011年进行两次野外采样,基于室内试验得到地下水矿化度数据,并结合1972年地下水矿化度数据,利用ArcGIS软件进行反距离加权空间插值处理,分析了该地区地下水矿化度时空变化特征。研究结果表明:研究区地下水矿化度空间变异趋势明显,数值为自东南区域的>1~2g/L逐渐增加到西北区域的>4~5g/L。地下水矿化度年内季相变化显著,春季矿化度均值为2.628g/L,冬季为1.748g/L。地下水矿化度较之1972年总体呈现下降趋势,平均降幅为1.52g/L。该结果对研究区盐渍化土壤的水盐调控及地下水资源合理开发利用具有重要意义。 相似文献
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