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文章来源:土壤墒情监测仪 发布时间:2020-09-11 00:55:03 浏览次数:1050次
目前,我国灌区灌溉水利用率偏低,用水浪费现象普遍存在,土壤墒情预报方法不够完善是其影响因素之一。
研究土壤墒情预报方法对于制定合理灌溉制度,充分发挥灌溉工程效益,实现灌区节水目标,缓解用水矛盾等具有重要意义。
神经网络法是模仿人类智能,在网络模型内部利用反馈机制,进行隐式推理,寻找客观世界相互关联事物之间的关系。BP网络是1种基于误差反向传播算法的人工神经网络,它方便、直观有效,是目前比较成熟的人工神经网络网络,实践证明,BP神经网络是1种非线性函数逼近的优秀方法。
近年来BP网络在水科学领域得到了广泛应用,并引入到了农田土壤墒情预报研究中。

土壤养分的相关性分析和环境因素变量有较大的关系,土壤养分速测仪测试样品和环境因素在研究区土壤养分显示不同的相关性。坡度因子和总氮、总磷和磷呈正相关,与有机质、全氮
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土壤水分速测仪分析土壤水含量的变化产生的多重影响,土壤水分的变化主要受这几个方面的影响:降水、蒸发和土地利用状况,水分存在的形式主要是包括固态、液态、气态三种形式
墒情自动监测站是一款以介电常数原理为基础的传感器。能够针对不同土层的土壤水分含量进行动态观测,而且是进行快速、准确、全面地观测,让人们实现对土壤的高度感知。