RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在棉花膜下滴灌灌溉預(yù)報(bào)中的應(yīng)用.pdf

1、合理的灌溉制度是緩解我國水資源危機(jī)，建設(shè)節(jié)水型社會(huì)的重要課題之一，也是灌溉管理中制定最佳配水、調(diào)水計(jì)劃的依據(jù)。對(duì)水資源不足、干旱少雨的新疆來說，進(jìn)行灌溉需水量預(yù)測(cè)，制定合理的灌溉制度是十分必要的。膜下滴灌是一種新型的節(jié)水灌溉技術(shù)，由于其顯著的保水增溫效應(yīng)被廣泛地運(yùn)用于各種作物，并達(dá)到了節(jié)水和增產(chǎn)的雙重效果。計(jì)算機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代興起的非線性科學(xué)，近20年來得到飛速發(fā)展，在人工智能、自動(dòng)控制和模式識(shí)別等領(lǐng)域取得了令人矚目的成

2、果。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的建模和預(yù)測(cè)，可以不受線性模型的限制，有效地描述問題本身具有的不確定、多輸入等復(fù)雜的非線性特性。因此，本文將計(jì)算機(jī)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與棉花膜下滴灌相結(jié)合，不僅可使棉花增產(chǎn)，而且達(dá)到了節(jié)水的目的，對(duì)于制定合理的灌溉制度有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文以2008年新疆石河子棉區(qū)為例，建立了基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棉花膜下滴灌灌溉預(yù)報(bào)模型，并通過田間實(shí)測(cè)資料對(duì)模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，得到以下結(jié)論： 1.應(yīng)用148團(tuán)墾區(qū)提供的氣

3、象資料，運(yùn)用MATLAB軟件，以日平均氣溫、日照時(shí)數(shù)和水汽壓作為影響作物需水量的因素，建立了預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)作物需水量的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將2008年實(shí)測(cè)的土壤含水率通過水量平衡方程計(jì)算所得的作物需水量作為實(shí)測(cè)值與RBF網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，得出預(yù)測(cè)模型絕對(duì)誤差最大為0.0277mm/d、最小為0.0001mm/d、平均為0.0089mm/d；相對(duì)誤差最大為4.789％、最小為0.004％、平均為0.614％，可見預(yù)測(cè)效果較好。說明此模型

4、的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高，能很好地應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐。預(yù)測(cè)作物需水量是灌區(qū)進(jìn)行灌溉預(yù)報(bào)最為關(guān)鍵性的問題，此問題的解決為灌區(qū)進(jìn)行灌溉預(yù)報(bào)奠定了基礎(chǔ)。 2.介紹了應(yīng)用水量平衡方程建立棉花實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)的方法，并對(duì)水量平衡方程中各參數(shù)的確定進(jìn)行了詳細(xì)說明，其中作物需水量采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。用水量平衡法進(jìn)行灌區(qū)的灌溉預(yù)報(bào)可以很好地利用短期的天氣預(yù)報(bào)信息，使灌溉制度的制定更符合灌區(qū)的實(shí)際情況。 3.采用試算法推算未來的灌水天數(shù)，灌水

5、量的預(yù)報(bào)采用公式Ii=10γH1β田持(1-φ下限)，對(duì)試驗(yàn)田第一塊地進(jìn)行了灌溉預(yù)報(bào)。 4.由預(yù)測(cè)報(bào)表4-3可以明顯看出，實(shí)際灌水11次，而用模型預(yù)報(bào)的灌水次數(shù)僅需8次；實(shí)際灌水總量達(dá)到了320.04mm，而預(yù)報(bào)的灌水量僅為246.68mm。經(jīng)過分析表明預(yù)報(bào)的灌水次數(shù)和灌水量更充分地利用了降雨，是符合實(shí)際要求的，且達(dá)到了節(jié)水的目的。更進(jìn)一步表明了實(shí)時(shí)灌溉預(yù)報(bào)模型的應(yīng)用不但能減少水量浪費(fèi)，起到節(jié)水的作用，而且更充分地利用了氣象資料