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文章来源:土壤墒情监测仪 发布时间:2024-04-26 17:12:42 浏览次数:642次
土壤墒情是衡量土壤湿度的一个指标,对农业生产极为关键,因为它直接影响作物的生长条件。墒情通过土壤含水量的百分比来衡量,这个百分比可以表示为土壤中水分重量与烘干后土壤重量的比例,或者与土壤最大持水能力的比例。墒情监测是农业技术推广中的基础性工作,对确保粮食安全和推动农业节水具有重要意义。
过去,我国农作物监测主要依靠人工在田间进行,这种方法存在两大主要问题:一是监测速度慢,无法迅速获取信息;二是依赖经验判断,准确性不高。特别是在遇到低温或干旱等严重气象灾害时,由于预警和响应不够及时,采取的措施常常落后于灾害发展,影响了农业生产的效率和作物的健康成长。
传统的土壤湿度判断方法主要依靠观察土壤的外观和手感,分为以下几个类别:
饱墒:土壤颜色深且湿润,手捏成团,不易散开,有明显的水迹,这是耕作的最佳状态。
适墒:土壤颜色较深,手捏也能成团,但一抛就碎,手上留有湿气,适合播种,但含水量适中。
黄墒:土壤颜色偏黄,手捏成团容易碎,感觉凉爽,适合耕作,但需灌溉以增加水分。
干土:土壤颜色灰白,土块硬,细土松,缺乏作物可吸收的水分,不适宜耕作。
土壤墒情监测对于节约用水和支持农业可持续发展很关键。它能帮助我们及时发现干旱情况,科学安排灌溉,确保作物生长需要,是现代农业不可或缺的技术。
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近年来,我国总供水量约为5500亿立方米,灌溉用水量约为3600亿立方米,约占我国总供水量的65%。农业用水浪费非常普遍。目前我国农业用水的有效利用率只有45%,即一半以上的水在运
你知道土壤墒情监测系统的要点吗?
土壤中使用的肥料在被作物根系吸收之前必须被水(尤其是颗粒肥料)溶解。根系吸收养分的三种方式中,质量流和扩散是主要方式,这两种养分吸收方式与土壤水分密切相关。
神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。在神经网络模型中,BP网络是应用最为广泛的模型之一。BP网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络,可以学习和存储许多输入、输