农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

农田土壤湿度变化异常原因

在无灌溉水和降水的情况下,因土壤蒸发、作物蒸腾等原因,农田土壤湿度一般来说是随时间不断下降的.但初冬季节德州气象局测量农田土壤湿度时,发现有本次测量数值大于前次测量数值的现象.本人对此现象进行了分析,发现有两方面的原因:     

气象站农田土壤湿度人工观测方法

农田土壤水分贮存量及其变化的测定,是土壤农业水文特性测定的基础工作。其目的在于揭示农田土壤水分状态及其变化规律,掌握作物的水分供应状况,为当地农业生产指挥部门提供土壤水分信息,为采取农业技术措施提供定量科学     

淮北平原气象观测场与农田土壤湿度对比分析

为研究在同一气候背景下气象观测场与农田两地土壤湿度之间的互可代替使用关系,对2006—2008年在宿州市气象观测场和农田内开展的3年土壤湿度平行对比监测试验所获取的每旬一次两地土壤湿度监测数据,采用对比差值率、相关性分析等数理统计手段,研究分析了两地不同季节不同深度的土壤湿度之间的关系。结果表明：春、夏、秋、冬4季气象观测场地与农田的土壤湿度具有一致性,均为统计正相关。春季,取土日前有降水时,气象观测场地与农田的土壤湿度的差异高于取土日前无降水时的差异。夏季,气象观测场地与农田0～30 cm土层之间的     

旱地农田土壤水分动态平衡的模拟

从农田土壤水分平衡方程出发，综合考虑了农田水分的主要收支项，特别是对水分渗漏量估算进行了必要的改进，建立了旱地农田土壤水分的动态模型。运用地处半干旱气候区的甘肃天水和陕西经阳气象站气象资料和非灌溉作物地土壤水分观测资料摸拟了农田土壤水分的逐旬变化，其结果比较理想地描述了实际农田土壤水分变化规律。     

土壤湿度数据处理及资料查询系统

土壤湿度数据处理及资料查询系统张青珍杨光仙李红卫白宇樊瑞峰（郑州市气象局·４５００６１）（河南省气象局）１引言土壤水分是植物耗水的直接来源,对植物的生理活动有重大影响。进行土壤水分状况测定,掌握土壤水分变化规律,对农业生产实时服务和理论研究都具有重要...     

黑龙江省农田土壤水分的时空分布规律

依据黑龙江省33个农业气象试验站近20年的土壤水分常数与土壤重量含水率农田实测资料，以土壤有效水量和土壤相对含水率为指标，初步分析了农田土壤水分的时空分布规律。     

利用土壤蓄水量研究区域农田土训水分时空分布状况

在农田土壤水分实测资料的基础上,以土壤蓄水量为指标研究了黑龙江省区域农田土壤水分的地理分布特征、垂直分布特征、随生长季的变化规律以及盈亏状况。     

河南省土壤湿度年变化规律

利用河南省土壤墒情预报模型中建立的河南省台站土壤墒情数据库资料,对不同类型土壤湿度进行分析,从而确定不同类型土壤湿度差异、地下水对土壤湿度的影响及河南省土壤湿度的年变化规律.     

美国农业气象和农田蒸散研究

美国的农业气象比较强调基础和应用研究，重点为土壤－大气系统中的能量交换，水分交换，物质积累和转化，农业生产模型以及植物与环境相互作用机制等。试验多在大田条件下进行，配有比较完善的数据自动化采集系统，在农田实际蒸散的测定中，中子仪和蒸散仪得了广泛的应用，并用来检验各种蒸散计算公式。潜在蒸攻的计算方法很多，多在Ｐｅｎｍａｎ公式的基础上发展而来，并研制了相应的计算机软件，和其它公式相比，Ｐｅｎｍａｎ－Ｍ     

土壤湿度计算编报系统

介绍了土壤湿度计算编报系统的程序特点、系统功能和程序安装步骤。     

黑龙江省农田土壤养分时空变化分析

通过对黑龙江省主要农产区中的27个县(市)2a的农田土壤养分含量数据进行统计分析,结果表明黑龙江省农田土壤肥力状况属中上等水平;2005年与2004年相比,速效氮和有机质增加,速效磷和速效钾减少;空间变异程度上,速效磷>速效钾>有机质>全氮。     

2011年龙江县玉米农田土壤湿度变化及其对玉米生长的影响

以黑龙江省龙江县玉米主栽品种葫科336为试材,采用自然条件下对比观测田间试验,研究分析不同土壤湿度对玉米生长的影响。结果表明：2011年龙江县试验田不同表层(0-30 cm)土壤湿度均呈下降趋势。试验田不同表层土壤湿度对玉米生长的影响存在差异,不同土壤湿度对玉米绿叶叶面积、植株干物重影响明显,在一定土壤湿度范围内,土壤相对湿度每升高1 %,叶面积增加28.338 cm²,土壤无旱对叶面积增加具有正效应,对玉米果实重量的增加也呈有利趋势。     

黑龙江省农田土壤养分监测及变化评价

2004年在黑龙江省粮食产区中的34个县市的102个地块进行农田土壤肥力监测，测定全氮、有机质、速效磷、速效钾。统计分析表明：全省农田土壤肥力平均状况属中等水平；全氮平均含量属中等水平，速效钾、有机质、速效磷平均含量属中上水平；黑龙江省南部及松嫩平原西部土壤肥力偏低，需引起重视。     

东亚中纬度夏季陆面增暖与土壤湿度异常的联系

利用1979—2015年ERA-Interim再分析土壤湿度、云量资料,NCEP/NCAR再分析环流资料和CPC土壤湿度资料,分析了东亚中纬度夏季陆面热力异常的时空分布特征及其与前期春季土壤湿度异常的联系,探讨了前期春季土壤湿度影响东亚中纬度夏季陆面增暖的可能途径。结果表明,东亚中纬度夏季土壤表层温度呈全区一致增暖趋势,其中贝加尔湖及以南地区温度变化最剧烈、增暖最迅速,且1990年代中期前后存在一个明显由冷向暖的年代际转变。进一步分析发现,春、夏季西西伯利亚到贝加尔湖北部地区的土壤湿度与夏季贝加尔湖及以南地区的土壤表层温度在年代际和年际尺度上均存在紧密联系:西西伯利亚到贝加尔湖北部地区土壤湿度异常偏高,通常对应贝加尔湖及南部地区夏季土壤表层温度偏高。西西伯利亚到贝加尔湖北部地区春、夏土壤湿度异常可以引起夏季大气环流异常,从而对东亚夏季中纬度陆面热力异常产生影响:春、夏土壤湿度偏高时,贝加尔湖及其南部地区上空位势高度为正异常,对应为反气旋性异常环流,云量减少,有利于东亚中纬度陆面增暖;反之,则对应为气旋性异常环流,不利于陆面增暖。     

中国土壤湿度的垂直变化特征

使用中国 57个站 1981～ 2 0 0 0年 0～ 10 0cm的土壤湿度资料 ,逐站进行了垂直方向土壤湿度的诊断分析 ,根据湿度的垂直分布形态归纳为 3种主要类型 :夏季均匀型、急剧变化型和季节差异型 ;分析土壤湿度的年际变化发现 :多数测站湿度的距平符号在垂直方向是一致的 ,变化趋势以长时间持续干和湿以及 3～ 4a振荡周期为主 ;进一步对干和湿期土壤湿度和降水量进行合成 ,发现湿期和干期的土壤湿度垂直分布多数情况下保持了气候态的基本特征 ,湿期减干期的土壤湿度差与降水差有很好的对应关系     

南京冬小麦农田水分耗散特点分析

根据田间试验观测资料，从ＳＰＡＣ（土壤－植物－大气连续统一体）系统出发，分析了南京地区冬小麦抽穗至黄熟阶段农田水分的能量耗散和物质耗散特点，找出了影响作物蒸腾的主要生理，生态因子以及它们之间的关系。     

河南省土壤湿度年变化规律

利用河南省土壤墒情预报模型中建立的河南省台站土壤墒情数据库资料，对不同类型土壤湿度进行分析，从而确定不同类型土壤湿度差异、地下水对土壤湿度的影响及河南省土壤湿度的年变化规律。     

西北地区东部春季土壤湿度变化的初步研究

利用中国西北地区东部 (包括宁夏、内蒙古西部以及甘肃、陕西两省 35°N以北地区 )农业气象站近 2 0年固定地段旬土壤湿度资料 ,对该地区春季土壤湿度的变化进行了初步分析。结果表明 ,中国西北地区东部土壤湿度的变化具有 3年左右的周期 ,而且 2 0世纪 90年代以来呈下降的趋势 ,这与该地区的降水和气温变化有关系 ;西北地区东部的土壤湿度变化对该地区群发性沙尘暴的爆发有一定影响