滴灌条件下土壤水分运移模型的辨识与优化

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在滴灌条件下,滴头流量对土壤的水分运移影响很大,是影响作物生长的主要因素。基于滴灌条件下土壤水分运移的观测数据,建立滴头流量与水分运移距离的传递函数模型。利用粒子群优化(PSO)算法对模型的各个参数进行辨识与优化。在同一滴头流量下,比较不同土壤水分运移模型的动态变化,验证了传递函数模型在不同流量下的有效性,提出了实现实时调控滴头流量与运移距离的传递函数模型,为实现作物根系所需水分运移距离的反馈调节,有效地保证作物根系所需的水分,减小了水资源的浪费创造了条件。 Under the condition of drip irrigation, dripper flow has a great influence on soil water transport, which is the main factor affecting the crop growth. Based on the observed data of soil moisture transport under drip irrigation, a transfer function model of drip flow and water migration distance was established. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to identify and optimize the parameters of the model. Under the same dripper flow rate, the dynamic changes of different soil moisture migration models were compared to verify the effectiveness of the transfer function model at different flow rates. A transfer function model for real-time regulation of dripper flow and migration distance was proposed. The regulation of the water migration distance needed by the crop root system can effectively guarantee the water needed by crop roots and reduce the waste of water resources.
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