【摘 要】
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我国水资源供需矛盾日渐显著,农业中灌溉用水占比很大。随着农业产业化规模不断扩大,对农业产量和节水灌溉的要求日渐提高,通过合理的灌溉决策,确保土壤含水量保持在适宜作物生长的最佳状态,将成为缓解农业用水供需矛盾的有效方法。本文运用深度学习算法,根据试验区实测气象数据和网站预报降雨数据构建了每日降雨量预测模型,并以冬小麦为研究对象,基于每日预测温度构建了冬小麦生育期每日作物需水量预测模型,最后将已建立模
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（编号:2017YFC0403203）； 陕西水利科技计划项目（编号:2021SLKJ-7）；
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我国水资源供需矛盾日渐显著,农业中灌溉用水占比很大。随着农业产业化规模不断扩大,对农业产量和节水灌溉的要求日渐提高,通过合理的灌溉决策,确保土壤含水量保持在适宜作物生长的最佳状态,将成为缓解农业用水供需矛盾的有效方法。本文运用深度学习算法,根据试验区实测气象数据和网站预报降雨数据构建了每日降雨量预测模型,并以冬小麦为研究对象,基于每日预测温度构建了冬小麦生育期每日作物需水量预测模型,最后将已建立模型应用到田间水量平衡方程中,构建了冬小麦生育期土壤水分预测模型,并对冬小麦生育期灌溉制度进行了优化。论文的研究内容与主要结论如下:（1）建立了基于长短期记忆网络的降雨量预测模型。通过相关性分析,将相关系数较高的四种气象因子（最低温度、平均温度、露点温度、平均大气压力）作为降雨量预测模型的输入变量,使用LSTM算法优化网站预报降雨数据,得到预测评价参数R~2、RMSE和RPD分别为0.875、3.120和2.787。网站预报降雨量数据评价参数R~2、RMSE和RPD分别为0.822、3.719和2.523。使用CNN算法和SVM算法无法实现对网站预报降雨量的优化,表明LSTM模型的预测性能和模型精度最好,适用于田间小尺度降雨量的精准预测。（2）采用实测气象数据,以10和4因子为输入变量分别构建每日最低温度和每日最高温度预测模型。首先,以10因子和4因子为输入变量构建每日最低温度预测模型,预测结果R~2分别为0.941和0.933;RMSE分别为2.178和2.289;RPD分别为3.804和3.614。以10和4因子为输入变量构建每日最高温度预测模型,预测结果R~2分别为0.879和0.866;RMSE分别为3.079和3.254,RPD分别为2.820和2.648。各模型的预测效果均优于网站预报温度值。（3）使用近11年的实测气象数据对Hargreaves公式进行地区参数修正,修正后的C、E、T三项参数分别为0.00067、0.54、21.4。将使用10种气象因子预测的每日温度代入修正后的Hargreaves公式,构建10因子ET0预测模型;将使用4种气象因子预测的每日温度代入修正后的Hargreaves公式,构建4因子ET0预测模型;将网站预报温度代入修正后的Hargreaves公式,构建ET0网站预测模型。三种模型预测结果R~2分别为0.887、0.877和0.804;RMSE分别为0.511、0.549和0.673;RPD分别为2.854、2.552和2.166。预测结果表明,10因子ET0预测模型效果最好,4因子ET0预测模型效果稍差,两种模型均具有极好的预测性能,可根据灌区气象数据的丰富程度进行选择,ET0网站预测模型效果最差。根据三种ET0预测模型,使用双作物系数法在冬小麦整个生育期内分别建立10因子ET预测模型、4因子ET预测模型和ET网站预测模型,结果表明,10因子ET预测模型效果最好,而4因子ET预测模型既能保持较高的精度,同时使用更少的气象因子,更适合用于作物需水量预测,通过网站预报温度建立的ET网站预测模型精度较差,但数据获取容易,适合用于缺少田间气象数据的地区。综上所述,基于预测温度的作物需水量预测模型效果显著,可用于每日作物需水量的预测。（4）基于已构建的每日降雨量预测模型和每日作物需水量预测模型,应用田间水量平衡原理,构建了冬小麦生育期土壤水分预测模型。预测结果日均相对误差为1.69%,说明此模型可以较好地预测出冬小麦根区水分每日变化情况。将所构建的土壤水分预测模型应用于灌溉决策优化中,通过给定冬小麦生育期内土壤含水率上、下限确定灌水时间和灌溉水量。经过灌溉决策优化后,冬小麦生育期内灌水次数增加,但灌水量有所下降,整体节约水量约为20%;此外,灌溉决策优化后冬小麦计划湿润层土壤含水率能够一直保持在适宜范围内,有利于作物的生长发育。研究结果表明,本文通过水分场试验区数据建立的土壤水分预测模型和灌溉决策优化机制效果较好,可用于智能灌溉系统设计。
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