土壤墒情监测预报方法解析

衡水市土壤墒情变化规律及预报分析陈晓;赵悦华;安国庆【摘要】According to the observation data of soil moisture content of the Hengshui hydrological station in 2010 ~ 2012, analyzing of soil moisture characteristics of Hengshui, researching on the change law of soil moisture of the representative area. Using actual observation data, analyzing and calculating the value of soil recession coefficient K, and fitting the in-crease quantity into calculating the empirical formula, established the forecast plan of refund quantity and increase quanti-ty, and using the data of 2013 verified it. According to the evaluation?of both plans, the prediction accuracy is 100%, and reaching grade A standard. It has a vital significance for guiding reasonable implementation of crop irrigation and ensuring agricultural production.%依据衡水水文实验站2010～2012年土壤含水率观测资料，分析衡水地区土壤墒情特点，研究代表区域的土壤墒情变化规律。

浅谈土壤墒情的及时监测预报对农业生产的意义1. 引言1.1 土壤墒情监测预报的定义土壤墒情监测预报是指通过对土壤中的水分含量、土壤湿度、土壤温度等参数进行监测和预测，以及对未来的土壤水分情况进行预测和分析的过程。

通过使用各种现代监测技术和手段，可以实时监测到土壤中的水分情况，从而可以及时进行调控和管理，以保证农作物的正常生长和发育。

土壤墒情监测预报是农业生产中的重要一环，可以帮助农民提前了解土壤中的水分情况，及时采取措施来保证作物的生长。

通过准确的监测和预报，可以避免由于土壤水分不足或者过多导致的作物减产甚至歉收的情况。

土壤墒情监测预报对于农业生产来说具有重要的意义，可以提高农作物的产量和质量，减少生产上的损失，推动农业生产的可持续发展。

通过不断加强监测预报技术的研究和推广应用，可以更好地发挥土壤墒情监测预报在农业生产中的作用，为农民提供更多的帮助和支持。

1.2 土壤墒情对农业生产的重要性土壤墒情是指土壤中的水分含量和水分状态。

土壤墒情对农业生产具有非常重要的意义。

土壤墒情直接影响着作物的生长和发育。

水分是植物生长的必需因素之一，土壤墒情不足或过多都会导致植物生长受限，甚至死亡。

及时监测和预报土壤墒情情况能够有针对性地进行灌溉管理，保证作物的正常生长。

土壤墒情也影响着土壤中的养分运输和生物活动。

合理的土壤墒情能够促进养分的吸收和转运，提高作物的产量和质量。

土壤墒情还与土壤的物理性质密切相关，包括土壤结构、渗透性等。

良好的土壤墒情能够维持土壤的健康，有利于土壤生态系统的平衡和农业可持续发展。

对土壤墒情的监测和预报不仅对农业生产有重要意义，也是保障粮食安全和农业可持续发展的重要环节。

2. 正文2.1 土壤墒情监测预报的方法1. 土壤墒情监测站：通过在农田或固定位置设置土壤墒情监测站，可以实时监测土壤墒情变化情况。

这些监测站可以采集土壤的湿度、温度等数据，通过传感器传输到数据中心进行分析和预报。

2. 遥感技术：利用遥感技术可以获取大范围土壤墒情信息，通过卫星等设备获取土壤湿度数据并进行分析，实现对土壤墒情的远程监测和预报。

对于土壤墒情监测系统的研究分析土壤墒情的发展水是生命之源，是国民经济和社会发展的命脉，更是农业的命脉。

但我国是个水资源短缺的国家，总体上年降水量偏低，且降水量年内分布不均匀，特别是西北大部分地区处于干旱、半干旱地带，农作物生长所需水分主要靠灌溉供给，农业发展对灌溉的依赖性十分明显。

因此需要在加强灌区节水改造的同时，科学地分配灌溉水量，实现节水灌溉，以提高农业用水效率。

农业灌溉近年来，我国农业用水在全国总用水量中呈下降趋势，而农业灌溉的规模却在不断扩大。

历史和事实都证明，我国农业的发展在很大程度上依赖于灌溉的发展，灌溉是农业高产、优质、高效的基础条件，灌区是农业发展的最好基地。

要使灌区农业生产持续稳定的发展，首先必须发展节水农业，提高天然降水和灌溉水的利用率；其次还要对灌区实时科学的灌溉管理，而实现农业可持续发展将对灌溉管理提出越来越高的要求，节水农业必然要求灌区的灌溉管理向决策科学、运行高效、节约资源的管理模式发展，而提高灌区的灌溉管理与决策水平将是今后农业节水的重要方面。

几十年来虽然我国灌区工程建设取得了巨大成就，但灌区用水管理与发达国家相比仍有显著差距，也与国家、有关管理部门要求及农民的需求不相匹配。

灌溉管理系统的建设灌溉管理系统的建设是合理利用水资源和发展现代高效节水农业的重要手段，墒情预报技术是支撑灌溉管理系统运行的核心技术之一。

墒情预报可以有效的提高农业用水的效率，为制定技术简单的农业节水灌溉方案提供依据。

通过土壤水分监测和墒情预报，可以严格按照墒情浇关键水，使灌溉水得到有效利用，以达到节水高产的目的。

因此区域内墒情监测、预测、预报的研究是建立灌溉决策系统的重要内容。

土壤墒情监测土壤墒情监测对农作物播种、产量预测和节水灌溉等都有重要的指导意义，是灌区生产决策不可缺少的依据。

实践证明，在作物增产灌溉和适时适量节水技术应用与研究中，都离不开田间墒情的监测和预报。

监测墒情并与当时当地的作物的需水量相结合，是精确管理田间用水量最直接的方法。

土壤墒情监测与土壤墒情监测与农业生产随着农业生产的不断发展和现代化的进步，土壤墒情监测在农业领域中具有重要的作用。

土壤墒情监测是指通过使用现代化的仪器设备，对土壤的湿度和水分含量进行实时监测和分析，以便合理调控土壤水分，提高农业生产的效益。

本文将从土壤墒情监测的意义、监测方法和应用案例三个方面进行介绍。

一、土壤墒情监测的意义土壤墒情监测在农业生产中的意义重大。

首先，通过监测土壤墒情，能够及时了解土壤的水分状况，避免过度灌溉或缺水的问题，从而提高水资源的利用效率。

其次，通过实时监测土壤墒情，农民可以合理安排灌溉和施肥的时间和量，提高农作物的抗旱能力和产量。

最后，土壤墒情监测可以帮助农民掌握土壤中养分的含量，为科学施肥提供依据，并减少化肥的使用，实现绿色农业的发展。

二、土壤墒情监测的方法目前，土壤墒情监测主要采用以下几种方法。

首先，常用的方法是使用土壤墒情传感器，通过将传感器埋入地下，测量土壤中的水分含量和温度，从而判断土壤的湿度。

其次，利用遥感技术和卫星影像可以对大范围的土壤湿度进行监测和分析，为农业生产提供数据支持。

再次，可以借助气象站的数据，结合土壤墒情传感器的监测结果，对土壤墒情进行预测和分析。

此外，还可以结合地理信息系统（GIS）等技术手段，实现对土壤墒情的动态管理和可视化展示。

三、土壤墒情监测的应用案例土壤墒情监测在农业生产中已经得到了广泛应用。

例如，某地区的农民使用土壤墒情传感器进行实时监测，并结合气象数据，实现了智能化的灌溉系统。

这种系统可以根据土壤墒情的实时变化和作物的需水量，自动调节灌溉水量和灌溉时间，从而实现了准确的灌溉和节水节能。

另外，某农场使用遥感技术监测土壤湿度，并通过地理信息系统进行动态管理，可以及时发现土壤干旱或过湿等问题，采取相应的措施进行调控，保证农作物的正常生长。

这些应用案例表明，土壤墒情监测在提高农业生产效益和节约水资源方面具有巨大的潜力和价值。

综上所述，土壤墒情监测在农业生产中具有重要的意义和应用价值。

摘要：影响土壤的生长条件有很多种，例如气候、土壤的特性以及农作物的生长状况等，这些因素都对土壤的墒情预测产生一定的影响。

因此，在进行土壤墒情预测工作时，可以应用神经网络的方法，建立神经网络预测模型。

在对目前的土壤墒情预测模型的比较分析的基础上，可以使用创新的神经网络法建立土壤墒情预测的模型，通过对数据的分析总结，了解神经网络法在土壤墒情预测中起到的重要作用，并在不同地区的土壤墒情预测中都有广泛应用。

本文主要对神经网络法在土壤墒情预测中的应用进行了详细分析。

关键词：神经网络法；土壤墒情；预测；应用探析中图分类号：S152.7文献标识码：ADOI 编号：10.14025/ki.jlny.2017.18.029吴敬东（吉林省墒情监测中心，吉林长春130033）神经网络法在土壤墒情预测中的应用对土壤墒情进行预测不仅是平衡农田水分，实现土壤、植物、大气三者的水分转化的核心内容，也是农业生产的质量和效率的重点研究部分。

旱灾是主要的自然灾害之一，旱灾具有频率快、时间长等特点。

对于干旱的地区，通过对土壤的水分进行预测对比，使用有效的土壤水分预测方法，对于合理利用农业天气预报，解决干旱问题的意义十分重大。

1土壤墒情预测神经网络模型的建立1.1神经网络模型的概述在传统的土壤墒情预测模型中，如果只提供简单的参数，那么模型则很难得到应用，而且许多墒情预测模型都比较复杂，在实际应用中很不方便，也存在一定的误差。

因此，可以采用神经网络方法，通过建立神经网络预测模型，对土壤墒情进行准确的预测工作。

神经网络就是模拟人类思维的第二种方式。

在神经网络模型中，BP 网络是应用最为广泛的模型之一。

BP 网络是一种按照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以学习和存储许多输入、输出模式的映射关系，在各个领域都得到了广泛的应用。

1.2神经网络模型的建立BP 网络模型是一种前向多层网络，主要由输入层、多个隐含层以及输出层构成。

每一层都有多个神经元，同一层的各个神经元之间没有相互关联，而相邻的神经元之间由权来连接。

土壤墒情指标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述土壤墒情是指土壤中水分含量的状况，是土壤中土壤颗粒间隙中充满水的程度。

土壤墒情对植物生长发育，土壤养分的转化和利用，土壤微生物的生长繁殖等都起着至关重要的作用。

随着气候变化和人类活动的影响，土壤墒情也受到了一定的影响，这也使得研究土壤墒情指标变得尤为重要。

本文将探讨土壤墒情的定义、重要性以及影响因素，希望为读者提供更深入的了解和认识。

1.2 文章结构本文将分为三个部分来探讨土壤墒情指标。

首先，我们将介绍土壤墒情的定义，包括其概念和特点。

然后，我们将讨论土壤墒情在农业生产和生态环境中的重要性，探讨其在土壤水分管理中的作用及意义。

最后，我们将详细分析影响土壤墒情的因素，包括土壤类型、气候条件、植被覆盖和人为活动等因素。

通过对这些内容的深入阐述，我们旨在全面了解土壤墒情的指标，为更好地利用土壤资源和保护生态环境提供理论支持和实践指导。

文章1.3 目的部分的内容：本文旨在探讨土壤墒情这一重要的指标，分析其定义、重要性以及受到的影响因素，以增进我们对土壤墒情的认识，为土壤管理和农业生产提供科学依据。

通过深入研究土壤墒情，可以更好地了解土壤水分状况，为合理施肥、灌溉和作物生长提供支持，提高土壤利用效率，保护生态环境。

同时，本文也旨在为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴，促进土壤墒情监测、管理和利用的进一步发展。

2.正文2.1 土壤墒情的定义:土壤墒情是指土壤中水分的含量和分布情况，是描述土壤湿润程度和水分状态的一个重要指标。

土壤墒情可以通过土壤含水量、土壤含水率或土壤水势等参数来反映。

通俗来说，土壤墒情就是土壤中水分的多少和分布的均匀程度。

在土壤生态系统中，土壤墒情对于植物生长、微生物活动、土壤结构稳定等都起着重要的作用。

适当的土壤墒情有助于植物充分吸水和养分，促进植物健康生长。

而过高或过低的土壤墒情则会导致土壤生态系统失衡，影响土壤中的生物多样性和养分循环。

土壤墒情预报研究作者：刘卓刘仁亮来源：《山西农经》2018年第03期摘要：研究土壤墒情预报，确定未来旱涝发展趋势，对农业生产服务有重要意义。

统计与土壤墒情变化相关的气象要素，计算各要素与土壤墒情的算相关系数，建立简便易行的土壤墒情预报方法，为更好地服务农业生产提供技术支撑。

关键词：土壤墒情；相关分析；墒情预报文章编号：1004-7026（2018）03-0057-01 中国图书分类号：S152.7 文献标志码：A墒就是耕作层土壤含水量，反应作物在各个生长期土壤水分的供给状况，并直接关系到作物的生长与产量。

因此，研究分析墒情变化规律，开展墒情预报，对防旱、排涝、保证农业高产稳产具有十分重要的意义。

1 土壤墒情预报方法目前，国内外土壤墒情预报研究所采用的方法概括起来可大致分为经验公式法、水量平衡法、消退指数法、土壤水动力学法、时间序列法、神经网络模型法、遥感监测法等几类[1]。

本文用经验公式法开展研究。

土壤含水量与降水、气温、风速、蒸发量等有着密切的关系。

通过对辽宁省昌图县气象站近22年4月中下旬土壤墒情、降水量、平均气温、平均风速、蒸发量等资料分析计算，得出如下结果：昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬的合计降水量相关最显著，相关系数为0.72。

昌图县土壤含水量与气温为负相关，相关系数为-0.43，10cm土壤含水量与时段内平均风速为负相关，相关系数为-0.26。

蒸发量是一个综合因子，如果气温高、风速大、日照多、地温高、时间长，则蒸发量大；反之蒸发量小。

经统计得到：蒸发量与土壤墒情负相关明显，昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬蒸发量的相关系数为-0.51。

在没明显透雨的情况下，可使用土壤墒情预报经验公式计算。

在春旱期间，10mm以上的降水，一般每增加1mm降水，10cm土壤墒情可增加0.7个百分点左右。

如果春季一般降水达40mm以上时，土壤含水量会达到饱和，此种情况不用计算，可直接预报某日大雨后，土壤墒情可达25%以上。