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51.
为了实现野外偏远、无GPRS信号地区土壤墒情、温度及降雨量的远程无线实时监测,设计了一套由土壤墒情及相关影响信息实时采集系统、铱星通信以及互联网技术构成的"物联网"架构式土壤墒情实时监测系统,围绕铱星SBD(Short burst data)终端模块9602开发了具有独立知识产权的数据采集系统。该系统实现了智能化、网络化的土壤墒情实时监测,以及历史数据的查询、下载,根据设定阈值进行短信报警、传感器和通信故障报警等功能。该系统自2011年8月在山东省、北京市等地运行以来,可以安全、稳定、可靠地获取监测土壤含水率、温度及降雨量信息。通过试验可知铱星通信在空旷地带成功率为97.2%,单个节点通信费用为每月200元(12 000字节),达到了对土壤墒情、温度和降雨量变化规律进行长期监测的目的。 相似文献
52.
为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制,建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理,利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息,采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息;并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明,对于苗期预测模型,预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925;花期预测模型的决定系数 R 2为0.920,果期预测模型的决定系数 R 2为0.958;番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度,得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近,可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值,对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。 相似文献
53.
基于冠层温度和土壤墒情的实时监测与灌溉决策系统 总被引:4,自引:0,他引:4
设计了一个可以在线连续监测田间作物冠层温度、环境信息和土壤墒情的实时灌溉决策系统,并将其安装于农田进行了1 a实际运行和观测。系统采用太阳能供电和微处理器进行数据采集和管理,为野外的实际应用提供了保障。系统配置了红外温度、空气温/湿度、土壤水分/水势等传感器,能够及时采集田间全面的同步数据,排除了异地观测所形成的数据误差。采用悬臂式多点采集下垫面红外温度检测方法,可以快速采集更多和更高精度的数据,避免单点测量的人为误差。系统配备的快速锁紧装置,能够根据下垫面作物的生长情况进行传感器位置高度调节,使检测数据更符合田间实际情况。通过运行管理和监测数据分析可见,所监测数据能够很精细的刻画田间作物实际生长状况,可以用于灌区综合灌溉决策,实现田间精量灌溉管理和控制,为灌溉管理的精量化和智能化提供数据支持。 相似文献
54.
加强田间土壤水分管理 提高水利用效率 总被引:1,自引:0,他引:1
通过监测土壤墒情,严格按照墒情在关键时刻浇水;控制和减少灌水次数,以减少棵间蒸发;充分利用土壤水调节作用使灌溉水得到有效利用,以达到节水的目的。 相似文献
55.
为了给基于频域反射法测量土壤质量含水率提供一种方法,设计了一种由圆管和探针组成的管针式土壤质量含水率测量探头。以杨凌地区的塿土为对象,分析了所设计探头间接测量土壤容重的误差;在信号源频率为50、100、150、300、500 MHz下,研究了土壤质量含水率(2.58%~21.43%)、土壤容重(0.80~1.30 g/cm3)和温度(10~50℃)对探针上的电压与信号源输出电压的比值(信号电压比)的影响;建立了信号电压比与土壤温度、容重和质量含水率之间的三元二次方程,分析了模型预测土壤含水率的可行性。结果表明:管针式探头间接测量土壤容重的绝对误差为-0.129~0.016 g/cm3;含水率、容重和温度均影响信号电压比,50、100、150 MHz下含水率对信号电压比影响较显著。在0.01的显著水平上,150 MHz下所建模型较优,其决定系数R2为0.849 6;对该模型的检验结果说明,计算的信号电压比与实际电压比的绝对误差为-0.166~0.159。基于该模型计算的土壤含水率与实际含水率的绝对误差为-3.440%~4.039%。 相似文献
56.
依据大量的实测试验资料,论证了土壤水分对小麦、玉米、棉花生长发育的影响及不同土壤水分与作物产量的关系,分析确定了三种作物高产的适宜土壤水分上、下限指标,为实现高产及节水灌溉提供了依据。 相似文献
57.
给出以AT89C52单片机为核心的粮食水分测试仪的硬件结构组成,并详细介绍了信号处理和测量方法;通过对传感器的标定并进行相应的数据处理。通过实验发现,该仪器使用方便,测量精度高。 相似文献
58.
59.
棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。水分和盐分作为主要环境因素,共同影响棉田土壤的波谱特征,两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性,该研究联用可见/短波近红外(400~1 000 nm)和长波近红外(960~1 693 nm)技术,采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱;结合外部参数正交法(external parameter orthogonalization,EPO),校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息;引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN),进行样本增广与质量评估;参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet,最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型,用于棉田土壤盐分的反演。结果表明,与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比,该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性,并能得到更优的模型预测性能。EPO-DCGAN-RNet的建模集R2和均方根误差分别为0.942、115.420 μS/cm,验证集R2和均方根误差分别为0.910和136.472 μS/cm。研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持,有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。 相似文献
60.
行星边界层参数化方案(PBL)对天气气候和大气环境的模拟与预报具有重要影响.通过基于单柱模式(SCM)的乌鲁木齐单点理想实验,以及新疆2019年8月15—18日的一次降水天气过程的模拟检验及诊断分析,研究了YSU、ACM2、BOULAC、GBM、MYJ和QNSE 6种常用的PBL参数化方案模拟的大气比湿、位温等气象要素... 相似文献