棉花秸秆不同埋深对土壤水盐分布及棉花根系构型的影响

棉花是南疆地区主要经济作物,但现阶段棉花秸秆利用效率较低.开展棉花秸秆还田对土壤水盐分布及棉花根系构型的影响研究,对南疆地区提高棉秆利用率、增加棉花产量具有重要意义.通过田间试验,设置棉秆隔层埋深10 cm(A)、15 cm(B)、30 cm(C)、45 cm(D)4个不同深度,以不埋设棉花秸秆隔层处理(CK)为对照,研究了不同棉花秸秆隔层埋设深度对土壤水盐分布及棉花根系构型的影响.结果表明,A处理土壤含水率在各处理中最高,与CK、B、C、D相比,土壤含水率分别提高21.92％,69.33％,62.54％,28.70％.盐分在竖直方向运动时受到棉秆隔层阻碍,在棉秆隔层处发生聚集现象,CK处理土壤电导率为各处理中最低,与CK相比,A、B、C、D处理分别降低56.22％、33.27％、31.01％、28.76％.C处理单株棉花根质量、根长密度、根系体积、根系平均直径等根系各项指标均为最佳,与CK处理相比各指标分别提高5.06％、21.84％、15.87％、69.30％.因此建议采取棉花秸秆埋设深度为30 cm的秸秆还田方式,有利于促进棉花根系生长发育,提高棉花产量.     

不同灌水深度条件下枣树根系空间分布及土壤水分研究

以南疆密植枣树为试材,设置不同导水管长,分析4种水平下枣树根系分布和土壤水分变化情况,研究不同灌水深度对南疆枣树根系空间分布及土壤水分的影响,以期为提高水分利用效率的适宜灌水模式提供参考依据。结果表明：在水平方向上,不同处理下根长密度随着水平距离的增加而减少。根系大部分分布在0～60 cm范围内,各处理的有效根长(d<2 mm)分别占总有效根长的81.1%、83.6%、81.4%、84.8%。在垂直方向上,相比于T0组,各处理出水口范围内有效根长分别增加了3.5%、4.2%、2.2%,说明增加灌水深度促进了有效根系的生长。水平方向和垂直方向的根长密度随着距离的增加而逐渐减小,对非线性参数的拟合研究表明,指数模型能很好的反映枣树根系的二维分布。适当的增加灌水深度,既可以保证上层土壤有足够的水分,又可以实现深层供水。建议成年枣树的导水装置埋深35 cm左右。     

基于LSTM神经网络的智能灌溉系统设计与试验

针对我国现阶段农业生产效率低,农业用水浪费严重现象,设计一套基于LSTM神经网络的智能灌溉系统。系统以树莓派为下位机控制器,阿里云服务器为上位机。利用灰色关联分析法确定平均气温、太阳辐射、日照时数、平均风速、相对湿度、气压与作物需水量间的关联度系数分别为0.636 52、0.510 42、0.444 56、0.440 29、0.343 50、0.287 87,从中选取关联系数较大的气象因素作为LSTM预测模型的特征输入向量,作物需水量为输出向量,构建LSTM神经网络预测模型,并为系统开发了相应的物联网平台与移动端平台,实现数据可视化及开关远程控制功能。结果表明预测模型拟合系数R²等于0.987 2,且残差相对稳定,预测精度较高。在实际灌溉试验中模型预测平均绝对误差为3.02%,系统运行稳定,智能化程度较高,为农业现代化发展提供一定参考。     

不同灌水深度条件下南疆枣树根系吸水模型研究

为探究不同灌水深度条件下,南疆枣树根系分布特征及吸水机理。以枣树为研究对象,试验导水装置设置3个深埋水平,分别为20 cm (T1)、35 cm (T2)和55 cm (T3),以地表滴灌（T0）为对照组;结合土壤水分运动基本方程建立枣树根系一维吸水模型,并利用实测数据对吸水模型进行验证。研究结果表明,各处理下枣树根系随土层的增加呈负指数趋势分布,相比于T0,T1、T2和T3处理下出水口范围内枣树有效根长分别增长18.2%、15.3%和10.9%,即深层灌水处理促进了枣树深层扎根;不同灌水深度处理下,各土层含水率大小为T2>T3>T1>T0,同一灌水深度处理下,各土层土壤含水率随土壤深度的增加呈现先变大后变小的趋势;通过建立的根系吸水模型模拟土壤含水率,计算值和测量值差异性在允许范围内,满足枣树根系吸水模型对土壤含水率预测的精度要求。综上可得,当灌水深度设置为35 cm左右时,利于枣树根系充分吸收水分和提高水分利用效率。