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基于多源信息融合的灌溉决策方法研究

发布时间:2020-09-14 16:29
   灌溉管理智能化和灌溉决策智慧化是灌区信息化的核心,对于提高水资源利用效率,实现农业现代化,促进“乡村振兴”战略实施具有重要意义。要实现精准灌溉,快速准确地获取信息是基础,及时科学地灌溉决策是核心。本研究将信息融合技术引入到农田灌溉领域,以冬小麦为研究对象,开展了基于多源信息融合的灌溉决策方法研究。通过3a的田间试验和室内分析,分析了土壤水分、叶水势、冠层温度和气孔导度等灌溉决策指标的变化规律,构建了基于高光谱的土壤水分估算模型,确定了冬小麦不同生育期、不同土层土壤水分的权重系数,实现了土壤水分在点尺度和区域尺度的融合,构建了不同灌溉决策指标的隶属度函数,完成了多源灌溉决策信息在特征层和决策层的融合,解决了多源灌溉信息的融合难题。取得的主要成果如下:(1)系统分析了土壤水分、叶水势、冠层温度和气孔导度等灌溉决策指标的变化规律。采用留一交叉验证法,构建了基于NVI的土壤水分估算模型,经验证,所建模型的平均相对误差MRE和均方根误差RMSE分别为16.73%和0.0478。利用通径分析方法,分析了叶水势、冠层温度和气孔导度与气象因素之间的关系,得出相对湿度对叶水势的影响作用最明显,饱和水汽压差对冠层温度和气孔导度的影响作用最明显。(2)实现了土壤水分在数据层的融合。采用自适应加权平均融合算法,确定了冬小麦不同生育期、不同土层土壤水分的权重系数,实现了土壤水分在点尺度的融合;利用贝叶斯最大熵方法,实现了三种不同来源土壤水分数据的融合,结果表明,采用BME3(取土+EC-5传感器+反演的土壤水分转换成的高斯分布概率软数据)进行融合,效果最好,完成了土壤水分在区域尺度的融合。(3)构建了灌溉决策指标的基本概率分配函数,实现了多源灌溉信息在特征层的融合。采用模糊推理理论,对各灌溉决策因子属性值进行了模糊化,采用三角形隶属度函数,得到了土壤水分、气孔导度、CWSI和叶水势四个指标的基本概率分配函数,构建了多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架,为决策层融合提供基础参数。(4)对D-S证据理论进行了改进,实现了多源灌溉信息在决策层的融合。充分考虑灌溉决策的实际情况,对发生冲突的因子,引入距离函数,将平均距离代替冲突证据,解决了多源灌溉信息的融合问题及冲突因子的组合问题。利用实测数据对改进算法进行了验证,与经典D-S证据理论相比,采用本文提出的改进算法,灌溉决策的不确定性大大降低。
【学位单位】:中国农业科学院
【学位级别】:博士
【学位年份】:2018
【中图分类】:S274
【部分图文】:

曲线,通径分析,叶水势,气象因子


图 3.5 叶水势与气象因子的通径分析图Fig. 3.5 Path analysis diagram of leaf water potential and meteorological factors层温度变化规律分析同水分处理下的冠层温度变化规律分析6 为 2016 年 4 月 8 日不同水分处理条件下的冬小麦冠层温度日变化曲线。从图水分处理条件下,冬小麦冠层温度均呈现先上升后下降的趋势,且呈现出明显中,在 9:00 至 14:00 间,不同水分处理冬小麦的冠层温度不断升高,下午 1,这是由于随着气温的升高、辐射强度和饱和水汽压差的增大,蒸腾强度随之水作用,冠层温度不断增加。之后在 15:00 至 17:00 间,随着太阳辐射的减弱,冠层温度开始不断下降,直至趋于平缓,并且,不同水分处理之间,冠层温低水>中水>高水。这与史宝成(2008)、刘学著(1994)和司南(2016)等人

曲线,通径分析,气象因子,气孔导度


图 3.9 冠层温度与气象因子的通径分析图Fig. 3.9 Path analysis diagram of canopy temperature and meteorological factors孔导度变化规律分析不同水分处理下的气孔导度变化规律分析3.10 为 2016 年 4 月 8 日不同水分处理条件下的冬小麦气孔导度日变化曲线。从同水分处理条件下,冬小麦叶片气孔导度呈现先降低、后升高、再降低的变化和中水处理的气孔导度均比高水处理的小,二者变化趋势较一致,几乎呈直线递供应充足,有利于气孔的开放,高水处理的气孔导度变化较大。中水和低水处上 9:00-10:00 左右,而高水处理的峰值出现在 10:00-11:00 左右。通过查看 4 月料发现,从 8:00 到 10:00,空气温度上升了 5.5℃,相对湿度从 79%迅速降到快速升高,空气湿度减小,叶片细胞内的 CO2浓度增加(徐莉平,2013),受到由于其根系吸水不能满足作物蒸腾的需要,作物需要通过关闭气孔来减少体内水则随之减小。从本试验来看,水分胁迫会使气孔导度峰值出现的时间提前,这

通径分析,气象因子,气孔导度


图 3.12 气孔导度与气象因子的通径分析图Fig. 3.12 Path analysis diagram of canopy temperature and meteorological factors结主要分析了土壤水分、叶水势、冠层温度和气孔导度灌溉决策指标的变化规律,法,分析了各个气象因子对灌溉指标的直接影响和间接影响,得到了灌溉指标对响应因子,得出的主要结论如下: 水分变化规律水分处理条件下,在返青-拔节期,三个水分处理在 40-60 cm 土层的土壤水分变土壤水分曲线近似水平,原因可能是在该生育期冬小麦大部分根系主要分布在 4划湿润层所处层次,作物主要消耗表层至 30 cm 土层的土壤水分;在拔节-抽穗期在 50-60 cm 土层的土壤水分均变化较小,原因可能是该生育期是小麦营养生长与期,作物为了保证正常生长,根系不断向纵深方向伸展以吸取水分和养分,计划节期的 40 cm 左右,逐渐向纵深发展可能达到 60 cm 土层。到拔节-抽穗后期,

【参考文献】

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本文编号:2818392

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