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溫室膜下滴灌作物需水量計算方法及應(yīng)用

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作者:葛建坤
出版社:科學(xué)出版社出版時間:2018-11-01
開本: 其他 頁數(shù): 156
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溫室膜下滴灌作物需水量計算方法及應(yīng)用 版權(quán)信息

溫室膜下滴灌作物需水量計算方法及應(yīng)用 本書特色

本書在認(rèn)真總結(jié)和歸納國內(nèi)外有關(guān)溫室大棚小氣候變化規(guī)律、溫室作物需水規(guī)律、需水量計算模型、室內(nèi)節(jié)水灌溉管理措施等方面大量文獻的基礎(chǔ)上,依托湖北省水利廳節(jié)水灌溉試驗示范基地和華北水利水電大學(xué)河南省農(nóng)業(yè)高效節(jié)水重點實驗室,對溫室內(nèi)主要作物(茄子、黃瓜、番茄)開展了系列田間觀測工作,并對溫室小氣候特征、作物需水量計算方法等進行了深入、系統(tǒng)的理論和應(yīng)用研究。主要內(nèi)容包括:緒論,溫室作物需水量田間試驗研究,溫室番茄葉片蒸騰速率的變化規(guī)律以及基于PLS的蒸騰速率預(yù)測模型研究,基于水面蒸發(fā)法的溫室作物需水量計算模型研究,作物系數(shù)法需水量計算模型研究,基于BP、Elman和GA-BP等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需水量計算模型研究等。本書所涉及的研究成果,對于實現(xiàn)我國溫室大棚內(nèi)的"精準(zhǔn)"灌溉、科學(xué)管理、優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)具有重要科學(xué)意義,具有十分廣闊的應(yīng)用前景。

溫室膜下滴灌作物需水量計算方法及應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書在認(rèn)真總結(jié)和歸納靠前外有關(guān)溫室大棚小氣候變化規(guī)律、溫室作物需水規(guī)律、需水量計算模型、室內(nèi)節(jié)水灌溉管理措施等方面大量文獻的基礎(chǔ)上,依托湖北省水利廳節(jié)水灌溉試驗示范基地和華北水利水電大學(xué)河南省農(nóng)業(yè)高效節(jié)水重點實驗室,對溫室內(nèi)主要作物(茄子、黃瓜、番茄)開展了系列田間觀測工作,并對溫室小氣候特征、作物需水量計算方法等進行了深入、系統(tǒng)的理論和應(yīng)用研究。主要內(nèi)容包括:緒論,溫室作物需水量田間試驗研究,溫室番茄葉片蒸騰速率的變化規(guī)律以及基于PLS的蒸騰速率預(yù)測模型研究,基于水面蒸發(fā)法的溫室作物需水量計算模型研究,作物系數(shù)法需水量計算模型研究,基于BP、Elman和GA-BP等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需水量計算模型研究等。本書所涉及的研究成果,對于實現(xiàn)我國溫室大棚內(nèi)的"精準(zhǔn)"灌溉、科學(xué)管理、優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)具有重要科學(xué)意義,具有十分廣闊的應(yīng)用前景。

溫室膜下滴灌作物需水量計算方法及應(yīng)用 目錄

第1章 緒論 1.1 研究意義與目的 1.2 相關(guān)概念及說明 1.2.1 我國主要栽培設(shè)施類型 1.2.2 溫室大棚內(nèi)節(jié)水灌溉技術(shù) 1.3 溫室栽培中存在的主要問題 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與進展 1.4.1 膜下滴灌的節(jié)水效應(yīng) 1.4.2 溫室大棚內(nèi)的微氣候環(huán)境 1.4.3 膜下滴灌土壤水分運動及水肥調(diào)控 l.4.4 溫室大棚內(nèi)灌溉制度 1.4.5 溫室作物需水規(guī)律和需水量 1.5 主要研究內(nèi)容和方法 1.5.1 主要研究內(nèi)容 1.5.2 研究方法 第2章 溫室作物需水量田間試驗 2.1 試驗區(qū)基本情況 2.1.1 試驗溫室的結(jié)構(gòu)特性 2.1.2 溫室滴灌系統(tǒng)簡介 2.1.3 試驗作物品種 2.2 田間試驗方案 2.2.1 試驗設(shè)計 2.2.2 暗管排水布置 2.2.3 簡易測坑布置 2.2.4 觀測內(nèi)容及儀器布置 2.3 試驗主要儀器 2.3.1 時域反射儀 2.3.2 植物生長監(jiān)測儀 2.4 水量平衡法推求溫室膜下滴灌作物需水量 2.4.1 溫室滴灌系統(tǒng)灌水利用系數(shù)確定 2.4.2 TDR實測土壤含水量計算原理 2.4.3 溫室膜下滴灌土壤實際浸潤深度計算方法 2.4.4 溫室番茄膜下滴灌需水量計算方法確定 第3章 基于PLS的溫室作物蒸騰速率預(yù)測模型 3.1 試驗資料和方法 3.1.1 環(huán)境因子與蒸騰速率測量 3.1.2 快速稱重法 3.2 溫室番茄蒸騰速率的變化規(guī)律 3.2.1 溫室番茄蒸騰速率的長系列變化 3.2.2 溫室番茄蒸騰速率的日變化 3.2.3 溫室番茄蒸騰速率與環(huán)境因子間的相關(guān)性分析 3.3 基于PLS的溫室番茄蒸騰預(yù)測模型 3.3.1 偏*小二乘回歸方法簡介 3.3.2 偏*小二乘回歸的建模步驟 3.3.3 溫室番茄蒸騰速率的PLs預(yù)測模型 3.3.4 PLs回歸模型的檢驗與分析 3.4 本章小結(jié) 第4章 水面蒸發(fā)法需水量計算模型 4.1 水面蒸發(fā)和需水量的變化規(guī)律 4.1.1 蒸發(fā)量、需水量的變化趨勢 4.1.2 蒸發(fā)量、需水量的主要影響因子分析 4.1.3 蒸發(fā)量、需水量間相關(guān)性分析 4.2 水面蒸發(fā)法需水量計算模型驗證 4.2.1 擬合結(jié)果 4.2.2 誤差分析 4.3 本章小結(jié) 第5章 作物系數(shù)法需水量計算模型 5.1 需水量和作物系數(shù)年變化規(guī)律分析 5.1.1 作物需水量 5.1.2 作物系數(shù) 5.2 需水量和作物系數(shù)月變化規(guī)律分析 5.3 作物系數(shù)法需水量計算模型驗證 5.3.1 擬合結(jié)果 5.3.2 誤差分析 5.4 本章小結(jié) 第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 6.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 6.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 6.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù) 6.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類 6.2 誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò) 6.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 6.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)原理 6.3 Elman動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.3.1 Elman動態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 6.3.2 Elman網(wǎng)絡(luò)原理 6.4 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱 6.4.1 MATLAB簡介 6.4.2 BP網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 6.4.3 MATLAB中BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程 6.4.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù) 第7章 基于BP網(wǎng)絡(luò)的溫室作物需水量預(yù)測模型 7.1 BP網(wǎng)絡(luò)算法 7.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)的限制與不足 7.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)的改進算法 7.2 基于L.M算法的BP網(wǎng)絡(luò)溫室作物需水量預(yù)測模型 7.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 7.2.2 試錯法確定隱含層神經(jīng)元個數(shù) 7.2.3 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)參數(shù)的選取 7.2.4 BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計 7.2.5 樣本數(shù)據(jù)的處理 7.3 BP網(wǎng)絡(luò)溫室作物需水量預(yù)測模型的應(yīng)用 7.3.1 溫室茄子需水量預(yù)測 7.3.2 溫室番茄需水量預(yù)測 7.3.3 溫室黃瓜需水量預(yù)測 7.4 本章小結(jié) 第8章 基于Elman網(wǎng)絡(luò)的溫室作物需水量預(yù)測模型 8.1 Elman網(wǎng)絡(luò)模型的原理 8.2 Elman網(wǎng)絡(luò)設(shè)計 8.3 Elmall網(wǎng)絡(luò)溫室作物需水量預(yù)測模型的應(yīng)用 8.3.1 溫室茄子需水量預(yù)測 8.3.2 溫室番茄需水量預(yù)測 8.3.3 溫室黃瓜需水量預(yù)測 8.4 BP網(wǎng)絡(luò)模型和Elman網(wǎng)絡(luò)模型對比 8.5 本章小結(jié) 第9章 基于GA.BP網(wǎng)絡(luò)的溫室作物需水量計算模型 9.1 GA—BP網(wǎng)絡(luò)模型 9.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)的不足與優(yōu)化 9.1.2 遺傳算法簡介 9.1.3 遺傳算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用 9.2 GA—BP網(wǎng)絡(luò)在溫室作物需水量預(yù)測模型中的應(yīng)用 9.2.1 樣本數(shù)據(jù)的處理 9.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定 9.2.3 遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 9.2.4 GA—BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練 9.2.5 模型的擬合與檢驗 9.3 本章小結(jié) 第10章 結(jié)論與展望 10.1 主要結(jié)論 10.2 創(chuàng)新點 10.3 展望 參考文獻
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