供水工程影响下中国北方地区耕地后备资源开发潜力

灌溉水源是北方地区耕地后备资源能否有效开发的关键。当前,中国正在推动国家水网工程规划建设,为北方地区耕地后备资源开发提供了新的机遇。在以往研究基础上,该研究考虑北方地区已建、在建及规划的供水工程,基于自然适宜、利用高效、发展稳定三方面评价准则,结合三维魔方空间分类方法,开展了雨养情景和供水灌溉情景下耕地后备资源开发潜力分析。结果表明：雨养农业情景下,北方地区勉强适宜（Ⅱ级）、中度（Ⅲ级）和高度（Ⅳ级）适宜的耕地后备资源面积分别为2.9万、1.0万和0.6万km²。灌溉农业情景下,耕地后备资源面积明显增加,勉强适宜（Ⅱ级）、中度（Ⅲ级）和高度（Ⅳ级）适宜的耕地后备资源面积将分别达到5.4万、7.6万和6.5万km²,主要集中于新疆、内蒙古和甘肃3省（自治区）。该研究结果可为中国耕地后备资源开发利用及国家水网工程效益发挥提供参考。     

基于NGO-CNN-SVM的高标准农田灌溉工程施工成本预测

为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林（random forest,RF）筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法（northern goshawk optimization,NGO）对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R²、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明：基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R²达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R²达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R²达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。     

基于称量反馈的设施番茄灌溉系统的构建与应用

为提高设施番茄灌溉的精准性,该研究设计了一种基于称量反馈的灌溉系统,该系统包括称量反馈模块、多源信息采集传输模块、灌溉决策模块与水肥执行模块。称量反馈灌溉决策首先利用卫星定位模组获取灌溉地经纬度信息自动计算当天的日出时刻、日落时刻、日中时刻,结合椰糠条吸水特性与番茄植株日需水量变化规律,把1 d自动划分为4个不同的动态灌溉阶段;根据温室内温湿度信息及排液电导率（electrical conductivity,EC）值反馈的番茄植株根部信息,制定了一般模式灌溉肥液或洗盐模式灌溉清水（或低浓度营养液）。设计试验以基于辐射累积控制灌溉、定时灌溉作为对照,分别从栽培效果、灌溉效果、应用效益方面验证该灌溉系统的应用效果。结果显示使用该称量反馈灌溉系统比基于辐射累积控制灌溉系统灌溉量增加1.8%,用肥量减少7.3%,排液比降低7.9%,排液EC值降低9.3%;与定时灌溉方式相比灌溉量减少11.3%,用肥量减少20.0%,排液比降低17.9%,排液EC值降低4.9%。栽培效果显示,使用该称量反馈灌溉系统的椰糠条栽培番茄在茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量和基于辐射累积的控制灌溉相比无显著性差异（P>0.05）,但株高增加4.8%;与定时灌溉相比在株高、茎粗、叶片叶绿素相对含量、糖度值、单穗质量均无显著性差异（P>0.05）。预计使用该称量反馈灌溉系统,园区15栋日光温室（1.22 hm²）相比基于辐射累积控制灌溉,应用效益月节约0.276万元,与定时灌溉方式相比,园区月节约2.247万元。该系统简化了番茄植株需水量的计算过程,实现了番茄栽培水分的精准感知与按需精量灌溉。     

基于复杂种植结构多情景分析的灌区多目标多水源优化配置

为改善多水源灌区农业用水供需矛盾,通过合理调整种植结构,优化灌区水资源配置,该研究以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究对象,将农业灌溉缺水量最小和农作物经济效益最大作为目标函数,兼顾灌区生态安全约束,构建了基于种植结构优化的多目标多水源优化配置模型,针对作物熟制、作物种类、种植制度以及灌溉方式设置了8种不同的种植结构优化情景,通过自主改进的基于精英策略并协遗传算法（NSGAⅡ-S）对模型求解,获得不同情景下的水资源优化配置方案。结果表明：应用模型进行水资源配置后,各情景配水总量均有所减少,其中水库配水量高于其他水源的配水量,水库水、引黄水和引江水均达到用水总量控制目标,民有分区的各计算单元间的配水量变化明显,总配水量高于滏阳河分区;适当压减主要依靠抽取地下水灌溉的冬小麦的播种面积,变灌溉农业为旱作雨养农业,可以极大地减少地下水用量,增加灌区经济效益;最佳的种植结构优化方案为CS₄（削减冬小麦的种植面积,种植苜蓿,灌溉方式采取管灌或喷灌）,该方案冬小麦播种面积压减17.10%,地下水开采量减少了16.42%,灌区的经济效益增加了26.41%,在保证配水总量最小的同时,具有更高的经济效益。该研究所构建的多目标多水源优化配置模型和作物配水结果可为类似地区的水资源配置提供参考。     

水稻田间育秧水肥药变量喷灌装置设计与试验

为解决南方水稻工厂化田间育秧水肥药人工管理作业中存在的灌溉均匀性差、化肥和农药浪费以及劳动强度大等问题,该研究设计了一种水稻田间育秧水肥药变量喷灌装置,阐述了水肥药变量喷灌装置总体结构和工作原理,进行了关键部件设计与试验;以可编程逻辑控制器（programmable logic controller,PLC）为控制核心,构建了注肥量在线调控及整机变量喷灌控制系统。采用Box-Behnken试验设计方法,对装置喷灌均匀性与主要影响因素进行试验研究,应用单目标优化方法对喷灌关键参数进行优化,并通过验证试验,得到最优参数组合为：干管入口水压0.20 MPa、球阀开度90°、喷头喷角80°,此时装置的喷灌均匀性为92.69%;构建了氯化钾肥液质量浓度与电导率（electrical conductance,EC）值的线性模型,开展了装置变量灌溉施肥性能试验,3种喷灌等级下各作业区的肥液EC值分别为1.65、1.66和1.68 mS/cm,平均喷灌强度分别为900.85、1092.04和1263.67 mm/h,施肥均匀系数分别为85.21%、87.86%和91.62%。采用水肥药变量喷灌装置开展水稻育秧田间管理试验,华航51常规稻和广8优165杂交稻的秧苗长势均匀度均高于95%,成毯性良好,各项素质指标满足机插作业要求。所设计的水肥药变量喷灌装置能够满足水稻田间育秧水肥药变量喷灌作业要求,对提高水稻工厂化田间育秧机械化水平、保证秧苗质量具有实际应用价值。     

宁夏地区春玉米灌溉需水量特征研究

【目的】提高宁夏地区春玉米的灌溉效率,优化农业资源配置。【方法】依据宁夏地区11个站点1960-2019年的气象资料,确定宁夏地区年际及春玉米生育期不同水文年型的有效降雨量;然后,利用ET₀ Calculator软件计算参考作物腾发量,并结合作物系数法计算作物需水量,求得宁夏地区年际及不同水文年型下春玉米各生育期的作物需水量、灌溉需水量、耦合度和水分盈亏指数。【结果】1960-2019年间,宁夏地区年有效降雨量波动较大(158.5~424.2 mm),北部引黄灌区、中部干旱带和南部山区春玉米生育期有效降雨量分别为123.9,205.4和334.4 mm。宁夏全区春玉米生育期需水量为482.0~690.7 mm,其中南部山区和中部干旱带春玉米需水量有降低趋势,而北部引黄灌区有增大趋势。北部引黄灌区、中部干旱带和南部山区春玉米灌溉需水量分别为566.8,413.0和147.6 mm;在枯水年、平水年和丰水年宁夏全区春玉米灌溉需水量分别为448.5,378.9和317.0 mm。南部山区降雨对作物需水量的满足程度最高,耦合度为0.70,是北部引黄灌区的3.89倍。【结论】宁夏南部山区应以集雨技术为基础发展雨养玉米种植;北部引黄灌区和中部干旱带需要大力发展节水灌溉,其中在北部引黄灌区春玉米大喇叭口期、抽雄期和乳熟期需要分别补灌87.2,79.6和275.6 mm,在中部干旱带需要分别补灌65.7,62.4和212.8 mm。     

光照分布不均的米粒数目统计

通过对光照不均匀的米粒灰度图像进行最佳阈值分割和特征提取,获得对米粒数目的自动检测方法。该方法具有较强的光照分布不均和面积大小适应性。经仿真试验,检测结果可以达到97%以上。同时,相较于同类算法,该方法算法简单,运行时间较短。     

调亏灌溉和氮处理对小桐子生长及水分利用的影响

为了研究阶段水分亏缺(亏水+不亏水W_LW_H、不亏水+亏水W_HW_L、亏水+亏水W_LW_L、不亏水+不亏水W_HW_H)和不同施氮量(N_Z:0,N_L:0.2 g/kg,N_H:0.4 g/kg)对小桐子生长、生理指标和灌溉水利用效率的影响,通过盆栽试验,发现W_LW_H的生长和灌溉水利用效率均显著高于W_HW_L;作物的灌溉水利用效率随施氮量的增大而呈现先增大后减小的趋势,在N_L水平下达到最大值;与高水高氮的处理N_HW_HW_H相比,中水低氮处理N_LW_LW_H节约灌溉水27%,节约氮肥使用量50%,小桐子株高减少31%、总干物质量减少35%,灌溉水利用效率减少13%,但茎粗增加13%,根冠比增加20%.可见小桐子在第一阶段处理(40~90 d)幼树期对水分的需求量较小,适度的亏缺灌溉可提高灌溉水利用效率;小桐子在第二阶段处理(90~140 d)处于旺长期,对水分的需求量较大,增大灌水量可大幅度促进小桐子生长及其干物质量的积累.全生育期实施亏缺灌溉,可提高小桐子自身适应外界环境能力,抗干旱胁迫能力也逐渐增强,但W_LW_L水平下的小桐子生长缓慢.经综合分析,认为处理N_LW_LW_H可作为干旱地区条件下的小桐子灌溉和施氮制度.     

Farmers' Attitudes to the Benefits and Barriers of Adopting Automation for Surface Irrigation on Dairy Farms in Australia

The study reports farmers' attitudes andperceptions towards the ``barriers' and ``benefits' of automaticirrigation systems. Factor analysis was used to identify perceived ``barriers' and ``benefits' andthe impact of these on farmers' priority to adopt automation wasexamined. Results suggest that farmers'attitudes, particularly with respect to ``cost' and``lifestyle' influenced the priority given to adopting automaticirrigation systems. The area under pasturecultivation was also an importantdeterminant in the farmers' priority foradopting automatic irrigation systems.     

Prediction of irrigation return flows through a hierarchical modeling approach

The quantity of water available for irrigation is getting scarce in many countries and it assumes great importance for assured crop production, especially in view of the erratic behavior of the monsoon. Thus, there is a pressing need to improve the water efficiency of irrigation systems. One-way of improving the efficiency of the irrigation system is reusing the return flow from the irrigation system. This task requires quantification of return flow, which still remains as a grey area in irrigation water management. The estimation of return flow from the irrigation system is usually obtained using thumb rules depending upon the site-specific conditions like command area conditions and soil properties. In this paper, a hierarchical modeling technique, namely, regression tree is developed for return flow estimation. Regression tree is built through binary recursive partitioning. The effective rainfall, inflow, consumptive water demand, and percolation loss are taken as predictor variables and return flow is treated as the target variable. The applicability of the hierarchical model is demonstrated through a case study of Periyar-Vaigai Irrigation System in Tamil Nadu, India. The model performance shows a good match between the simulated and the field measured return flow values. Results of statistical analysis indicated that the correlation coefficients are high for both single as well as double crop seasons.