本文選題：土壤墑情　切入點：墑情監(jiān)測系統(tǒng)　出處：《吉林農業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：我國領土幅員遼闊,人口眾多。各地區(qū)有限的農業(yè)生產原料,人均占有的農業(yè)資源不充沛和分配不均等等現(xiàn)象。各種情況的存在,都表明農業(yè)是決定國民經濟快速發(fā)展的主要因素之一。玉米是我國主要糧食作物,也是中國東北地區(qū)的主要作物。農作物在生長發(fā)育期間,由于降雨量較低以及水資源匱乏,導致土壤含水量較低,在農作物生長的一定時期內所需水量不足,影響了農作物的生長,它也對人們的生產生活產生了一定的影響。農業(yè)的一個發(fā)展方向就是建立一個符合中國農情的精準農業(yè)系統(tǒng)。為了加強對農業(yè)生產中旱情動態(tài)的掌握,減少旱災所造成的損害,對結合大田作業(yè)的土壤墑情情況的監(jiān)測體系的建立已成為一項重要工作。本課題研究大田作業(yè)中土壤墑情數(shù)據無線監(jiān)測系統(tǒng)。墑情是作為農作物的種子出苗、生長及產出形成的重要條件之一,它一般是指土壤水分條件。對農田墑情,關注其實時變化情況,可為農業(yè)及時采用抗旱、灌溉或排水形式提供有有利的科學依據。本文通過對目前土壤墑情預報、監(jiān)測等研究工作進行了總結,在項目區(qū)內,對大田中野外環(huán)境的土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng)做了初步設計,實時獲取田間監(jiān)測數(shù)據,并進行試驗、分析處理,土壤水分預測模型進行了研究,主要結論如下:1.初步設計了實驗區(qū)野外環(huán)境中土壤墑情監(jiān)測系統(tǒng),明確了整體技術路線,整理系統(tǒng)的軟硬件系統(tǒng)的研究思路,選擇適合的開發(fā)環(huán)境以及工具,構建一個相對比較完善的墑情監(jiān)測系統(tǒng)。為土壤墑情土壤溫度水分預測建模提供了數(shù)據基礎,也為以后建立一個抗旱管理系統(tǒng)做了有利的鋪墊。2.利用土壤墑情相關理論及其實時獲取的實際監(jiān)測數(shù)據,分析大田土壤墑情研究中的土壤、水分隨時間等因素變化情況,為下一步模型研究提供理論基礎。3.建立基于BP人工神經網絡的同時輸出不同深度土層體積含水率預報模型,并用實測土壤含水率數(shù)據對模型進行了檢驗,研究結果表明預報模型預報誤差較小,運用模型來預報作物根系層不同深度的土壤含水率。該模型參數(shù)少,容易獲得,形式相對簡單,易于操作,更實時。
[Abstract]:Our country has a vast territory and a large population.Regional limited agricultural production raw materials, per capita possession of agricultural resources and uneven distribution and other phenomena.The existence of various situations, all show that agriculture is one of the main factors that determine the rapid development of national economy.Corn is the main food crop in China, and also the main crop in Northeast China.During the growth and development of crops, because of the low rainfall and lack of water resources, the soil water content is low, and the water demand is insufficient in a certain period of crop growth, which affects the growth of crops.It also has a certain impact on people's production and life.One of the development directions of agriculture is to establish a precision agriculture system in accordance with Chinese agricultural conditions.In order to strengthen the grasp of drought dynamics in agricultural production and reduce the damage caused by drought, it has become an important work to establish a monitoring system for soil moisture in combination with field operations.This paper studies the wireless monitoring system of soil moisture data in field operation.Soil moisture is one of the important conditions for seed emergence, growth and production of crops. It usually refers to soil moisture condition.Paying attention to the real time change of farmland moisture can provide favorable scientific basis for agriculture to adopt drought resistance irrigation or drainage in time.In this paper, the current research work on soil moisture forecast and monitoring is summarized. In the project area, the preliminary design of soil moisture monitoring system in field environment is made, and the field monitoring data are acquired in real time, and the experiment is carried out.Analysis and treatment, soil moisture prediction model was studied, the main conclusions are as follows: 1.The soil moisture monitoring system in the field environment of the experimental area is preliminarily designed, the overall technical route is clarified, the research ideas of the software and hardware systems of the system are sorted out, and the suitable development environment and tools are selected.Build a relatively perfect soil moisture monitoring system.It provides the data basis for soil moisture and soil temperature and moisture prediction modeling, and also provides a favorable cushion for the establishment of a drought resistance management system in the future.Based on the theory of soil moisture and the actual monitoring data obtained in real time, the variation of soil moisture with time in field soil moisture research is analyzed, which provides a theoretical basis for the next model study.Based on BP artificial neural network, the prediction model of volume water content of soil layer with different depth is produced simultaneously, and the model is tested with the measured soil moisture content data. The results show that the prediction error of the prediction model is small.The model was used to predict soil moisture at different depths of crop root layer.The model has few parameters, easy to obtain, relatively simple, easy to operate and more real-time.
【學位授予單位】：吉林農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S152.7;TP274

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本文編號：1720560