基于贝叶斯统计方法的精细地面灌溉智能控制系统合理数据量研究

确定需要采集灌溉信息的合理数据量是根据已知灌溉信息准确预测未知灌溉过程,实现对地面灌溉全过程智能控制和管理的首要问题。基于贝叶斯统计方法,以借助灌溉模型所得的水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差为随机变量,基于50个典型田块的实测信息估算其先验分布,再结合样本及统计模型(似然函数),导出后验分布,计算出随机变量的95%置信区间,从而从理论上论证对地面灌溉过程进行智能控制需采用的能够准确估算入渗参数并预测灌溉全过程的合理数据量。