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作物需水量预测模型研究及其在灌溉管理信息系统中的应用

作　者: 郭晓玲
导　师: 黄牧涛
学　校: 华中科技大学
专　业: 水利水电工程
关键词: 作物需水量参考作物需水量作物系数 BP神经网络预测
分类号: S274
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 177次
引　用: 3次
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内容摘要

灌区在我国国民经济和社会发展中具有重要的地位和作用。然而,由于管理手段和方法的落后,我国灌区普遍存在水资源利用率低下,水资源浪费严重的现象。鉴于上述情况,加强灌区灌溉管理势在必行。作物需水量估算是实施农业灌溉管理的重要环节之一。要进行科学、高效的灌溉管理,必须准确地计算和预测作物需水量。本文针对这一问题进行了研究,并在疏勒河灌区灌溉管理信息系统中进行了应用。作物需水量的计算方法多种多样,其中应用最为广泛的是用参考作物需水量和作物系数来计算实际的作物需水量。本文以疏勒河灌区主要农作物之一春小麦为例,应用Penman-Monteith方法计算了参考作物需水量,单作物系数法计算了春小麦生育期内各生育阶段的作物系数,并由作物系数和参考作物需水量计算得到相应的实际作物需水量。本文以计算得到的作物需水量为目标输出,气象因子为网络输入,建立了作物需水量预测的BP网络模型。通过选择不同的输入因子组合、隐含层节点数和网络训练函数,建立不同的模型,并比较它们的预测精度,从中选出具有较高精度的BP网络模型。将优选出的模型应用于疏勒河灌区的作物需水量预测,为灌区作物灌溉提供指导。本研究对我国其它干旱半干旱地区的作物需水量预测也具有一定的参考价值。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-14
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究进展  9-12
  1.3 论文主要研究内容及技术路线  12-14
2 作物需水量计算  14-33
  2.1 作物需水量的定义及影响因素  14-16
  2.2 作物需水量计算方法  16-18
  2.3 参考作物需水量  18-23
  2.4 作物系数  23-25
  2.5 作物（春小麦）需水量计算  25-32
  2.6 本章小结  32-33
3 基于BP 神经网络的作物需水量模型构建  33-57
  3.1 BP 神经网络概述  33-37
  3.2 基于MATLAB 的BP 神经网络设计  37-43
  3.3 模型的构建  43-44
  3.4 实例验证  44-56
  3.5 本章小结  56-57
4 模型在灌溉管理信息系统中的应用  57-64
  4.1 疏勒河灌区概况  57-59
  4.2 作物需水分析模块介绍  59
  4.3 开发环境  59-60
  4.4 界面设计  60-63
  4.5 本章小结  63-64
5 结论和展望  64-66
  5.1 结论  64-65
  5.2 展望  65-66
致谢  66-67
参考文献  67-70

作物需水量预测模型研究及其在灌溉管理信息系统中的应用

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