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冬小麦水肥生产函数的Jensen模型和人工神经网络模型及其应用
引用本文:周智伟,尚松浩,雷志栋.冬小麦水肥生产函数的Jensen模型和人工神经网络模型及其应用[J].水科学进展,2003,14(3):280-284.
作者姓名:周智伟  尚松浩  雷志栋
作者单位:清华大学水利水电工程系, 北京, 100084
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50179017,59839320)
摘    要:作物水肥生产函数研究是非充分灌溉理论的重要内容,也是提高农田水、肥利用效率的基础.在作物水分生产函数Jensen模型的基础上,引入肥料因子构造了水肥生产函数的Jensen模型;同时构造了作物水肥生产函数的人工神经网络模型.利用北京地区冬小麦田间试验资料对以上2个模型进行了分析,表明以上模型均可用于描述水分、肥料等因素对作物产量的影响,进而可对作物产量进行预测,且模型都具备一定的精度.

关 键 词:冬小麦    水肥生产函数    水分敏感指数    人工神经网络模型    Jensen模型    作物产量预测
文章编号:1001-6791(2003)03-280-05
收稿时间:2002-03-13
修稿时间:2002年3月13日

Jensen model and ANN model for water-fertilizer production function of winter wheat
ZHOU Zhi-wei,SHANG Song-hao,LEI Zhi-dong.Jensen model and ANN model for water-fertilizer production function of winter wheat[J].Advances in Water Science,2003,14(3):280-284.
Authors:ZHOU Zhi-wei  SHANG Song-hao  LEI Zhi-dong
Affiliation:Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China
Abstract:The study of crop water-fertilizer production function is an important aspect of deficit irrigation theory and will provide the base for increasing use efficiency of soil water and nutrient. The Jensen model and the artificial neural networks (ANN)model are used to describe crop water-fertilizer production function. Both models are validated by field experiments of winter wheat. The results show that both the ANN model and the Jensen model are capable of predicting crop yield on the basis of water and fertilizer used in the field with acceptable precision.
Keywords:winter wheat  water-fertilizer production function  water sensitivity index  artificial neural networks  Jensen model  prediction of crop yield
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