土壤墒情(旱情)监测与预测预报系统的设计与开发

以组件式GIS软件为开发平台,建立了北京地区土壤墒情监测与预测预报系统。该系统包括土壤墒情信息采集、土壤墒情站信息管理、土壤墒情空间分布显示、土壤墒情监测、土壤墒情预报及土壤墒情信息输出等功能模块,可对土壤墒情进行实时监测,做出土壤墒情分布图、等值面图等,直观反映北京地区土壤墒情趋势。同时,系统还可利用增退墒模型、人工神经网络模型和时间序列模型进行土壤墒情预测和预报。现该系统已有38个墒情固定站和120个墒情巡测站,并已投入使用。实际应用结果表明,该系统解决了目前墒情固定站投资过高且数量不足的问题,能够满足北京市土壤墒情预测预报要求,可为北京地区防旱、抗旱提供可靠的科学依据。     

土壤墒情评价指标研究初探

在现代农业中,准确有效的测量土壤含水量,掌握实时信息,是推行精量灌溉技术、提高水资源利用率,科学指导农业生产的基础,以及提供信息的依据。通过对墒情监测点0~20 cm、20~40 cm土层进行墒情监测(土壤相对含水量),根据降雨量、平均温、最高温、最低温、土壤含水量、作物旱情指标等,并对2012-2016年土壤墒情实时变化资料和定期测墒数据进行对比分析,分析研究与土壤墒情变化高相关的气象因子,及土壤墒情变化特点。通过4年对本地区主栽作物玉米、马铃薯、茄果类蔬菜进行土壤墒情跟踪监测,初步掌握以上作物各生育时期对土壤墒情的要求指标并建立墒情评价指标体系,为指导大面积农业生产奠定了科学的理论基础。掲示云南雨养农业区土壤墒情变化规律和演变趋势,通过现有观测资料,定量评估局地土壤墒情变化,为减缓和预防土壤墒情对农业的不良影响及制定科学的政策提供依据和技术支持。     

近年来唐山市土壤墒情研究

通过对唐山市土壤墒情数据基本统计量的计算,再辅以直方图、QQ图、茎叶图等对比方法,对唐山市6年来土壤墒情监测数据进行了分析和正态性检验。结果表明,唐山市大部分监测站点的墒情数据总体呈现正态分布或近似正态分布。近年来,唐山市土壤墒情大多数时间处于墒情良好至中度干旱状态之间,极度干旱和极度沥涝发生频率较低;且墒情受降水量和土壤质地的影响比较明显。     

宁夏农田土壤墒情监测现状及发展对策

农田土壤墒情是农业生产管理最重要的农情信息,对农业生产具有重要意义。介绍了农田土壤墒情监测技术要求,对2011年宁夏不同监测区域及全区的农田土壤墒情进行了分析,并总结了影响农田土壤墒情变化的主要因素,提出了墒情监测和旱情预报工作在未来农业生产管理中的发展对策。     

土壤墒情观测影响因素分析

土壤墒情是近几年甘肃省水文系统新增加的一个试验观测项目。根据墒情观测过程的分析，得出了影响墒情观测的几个因素，对推动土壤墒情观测工作全面展开、提高墒情观测成果质量起到重要作用。     

神经网络法在土壤墒情预测中的应用

影响土壤的生长条件有很多种,例如气候、土壤的特性以及农作物的生长状况等,这些因素都对土壤的墒情预测产生一定的影响。因此,在进行土壤墒情预测工作时,可以应用神经网络的方法,建立神经网络预测模型。在对目前的土壤墒情预测模型的比较分析的基础上,可以使用创新的神经网络法建立土壤墒情预测的模型,通过对数据的分析总结,了解神经网络法在土壤墒情预测中起到的重要作用,并在不同地区的土壤墒情预测中都有广泛应用。本文主要对神经网络法在土壤墒情预测中的应用进行了详细分析。     

墒情监测与预测预报方法研究进展

就墒情监测与预测预报方法研究进行了阐述,分析了墒情监测的意义以及国内外在墒情监测方面的研究动态,重点分析了土壤墒情预测预报模型和各自适用的条件以及各模型应用的不足,同时也分析了土壤墒情监测与预测预报方法研究对促进我国农业灌溉水资源高效利用的重要意义,为我国墒情监测的研究提供一定的理论参考。     

太仓市土壤墒情可视化智能动态监测预警平台

以太仓市主要农区为载体,以传感器技术和无线传输技术相结合的方式实现对土壤墒情状况和周边环境温度信息进行快速采集,建立了从土壤墒情采集到墒情数据无线传输的土壤墒情无线传输预警系统.分别从传感器数据采集处理模块设计、GPS定位功能、无线传输模块及数据存储模块的设计等方面对土壤墒情无线监控系统进行了实现.     

论墒情变化和降水因素的影响分析

本文通过认真研究分析沧州市地区的墒情变化与降水关系,对降水对墒情的影响进行剖析,从而有效提高科学化利用墒情变化促进农业发展的参考意义。     

农田玉米土壤墒情远程监测云平台的设计与应用

[目的]研发农田玉米土壤墒情远程监测云平台,获取实时动态农田玉米土壤墒情信息,为玉米科学灌溉提供数据支持,以保证夏玉米高产稳产.[方法]采用GPRS网关接入互联网,433 Mhz无线电组成本地局域网的方式,在河南省永城市等市(县)的玉米田地安置土壤墒情监测点,对土壤墒情信息进行自动采集和分析.[结果]土壤墒情远程监测云平台能够实现玉米大田土壤墒情的实时动态监测、在线地图定位、历史数据查询和统计分析及短信预警等功能.自2015年以来,在河南省永城市、汝州市、西华县和原阳县等市(县)进行应用,测试结果表明,该云平台可准确地对农田玉米土壤墒情的变化规律进行长期实时定位监测;通过土壤墒情监测数据分析可知,其监测数据可以真实反映农田玉米土壤墒情实际状况.[结论]设计的土壤墒情远程监测云平台能够满足农田玉米土壤墒情科学监测需求,为玉米实现精准灌溉提供了在线数据采集与分析平台.     

丰满流域墒情自动监测系统的设计与应用

土壤墒情对作物生长、节水灌溉、科学用水等有着非常重要的作用。为了准确、迅速地掌握丰满流域土壤墒情信息,选取安仁村、隆兴村、万宝沟3个典型站点,建立固定墒情自动监测站。以固定墒情自动监测站的设计及应用为例,阐述了该墒情监测系统的背景、设计及应用情况,并对系统监测的准确性进行测试与分析。该系统实现了丰满流域土壤墒情监测、信息传输的自动化,可以实时掌握土壤墒情状况,进一步为洪水预报工作提供依据。     

土壤墒情观测与降水关系探讨

土壤墒情能够反映出土壤的湿度情况,对于观察农作物生长环境也有着重要作用。因而加强对土壤墒情的研究工作,在植株的种植培育中便有了举足轻重的效果。本文便从土壤墒情的相关含义出发,并对土壤墒情的观测同降水之间的影响作出探究,以期为各位读者提供参考。     

秦安县旱作区土壤墒情监测初报

干旱是制约渭北旱作区农业生产的重要因素。在秦安县不同生态区域建立了土壤墒情监测站点,对其土壤墒情的动态监测分析。结果表明,秦安县乃至渭北同类旱作农业区1—4月份降水量较小,蒸发量大,土壤墒情差;7—10月份随降水的增加,土壤墒情明显好转。     

浅析土壤墒情监测预报技术

伴随着科学技术的发展,农业要获得高速进步就要积极应用土壤墒情监测预报技术,本文通过对实际操作进行分析、阐述做好土壤墒情监测预报技术及运行流程。同时,提出了网络信息技术对土壤墒情监测的重要意义。     

寿阳县土壤墒情特征分析及其对农业生产的影响

[目的]研究寿阳县土壤墒情特征变化及其对农业生产的影响。[方法]根据我国北方旱作区的实际情况,选取典型旱作区的山西寿阳县为研究对象,主要选用寿阳气象局农气观测站和国家旱农寿阳试验站的土壤墒情资料,采用多种分析方法,对寿阳县土壤墒情特征进行分析,找出该县土壤墒情时空变化规律。[结果]土壤墒情的时间变化受降水分布影响较大,有明显的季节变化规律,冬、春、夏季墒情较差,秋季墒情较好;空间上,不同土层间土壤水分变化差异较大,土壤水分垂直变化表现为愈接近地表由于受外界气候的影响较大,变异系数则较大,而随着土层的加深变异系数逐渐减小。[结论]根据该县土壤墒情时空变化规律,分析其对当地农业生产的影响,更好地指导农业生产实践,优化种植结构,增强农业抵御自然灾害的能力,提高农民科学生产的积极性。     

秸秆还田不同耕作模式对种床墒情及地温的影响

作物秸秆还田不同模式会影响种床土壤墒情及地温,从而会影响作物的苗情及产量。该试验研究了吉林省中部较干旱地区玉米秸秆还田不同模式对种床土壤墒情及地温的影响。结果表明:覆盖还田、混埋还田两种模式相比,墒情地温差异较小;混埋还田秋春季作业时间不同对墒情地温影响较大。     

青海省农田土壤墒情监测体系现状及发展对策

土壤墒情监测对农业生产具有极为重要的意义,做好墒情监测工作,可以更好的服务农业生产,为农业抗旱减灾和水资源高效利用等提供更加科学的依据。本文阐述了土壤墒情监测工作在青海开展的现状,并提出发展对策,为今后青海省墒情监测工作的更好发展提供了方向和规划。     

合肥市土壤墒情的时空变化规律研究

通过对2005年合肥市土壤墒情定点监测数据进行分析,得出了该市土壤墒情的时空变化规律。     

土壤墒情自动测报系统的开发与应用

近些年来,伴随着气候条件的多变,干旱发生的频率逐渐增加,并且区域性的扩散明显,对农业种植和农作物生长影响显著。为了确保农业生产,对土壤墒情的状况进行实时监测是势在必行的。传统的人工采样分析土壤墒情在时效性和便捷性方面还存在欠缺,而以仪器自动采集土壤墒情信息,通过远程传输的土壤墒情自动测报系统将是未来墒情观测的发展方向。本文介绍了FDR系统的工作原理及其在土壤水分连续动态监测中的应用。     

河南省冬小麦播种-返青期土壤墒情状况分析

根据2014年河南省冬小麦从播种到返青期的天气状况,对该时期农田土壤墒情状况进行了详尽分析,论述了不同墒情状况对冬小麦生长发育造成的影响,依据冬小麦需水、需肥规律,提出了针对不同墒情状况的水、肥管理措施。