内容简介
以来，我国节水灌溉研究主要集中于灌溉技术与装备，对于以作物需水量为基础的灌溉决策方法和系统的研究较匮乏。本书系统论述了四类灌溉决策方法及其优势与劣势，并提出了基于农业系统模型RZWQM2水分胁迫的灌溉决策方法；对所提方法的行了多方面的评估与验证；并以RZWQM2模型为基础，开展了神经网络方法在灌溉决策上的应用与论证。此外，构建了基于RZWQM2和基于神经网络的灌溉决策系统，形成了灌溉决策与控制系统的集成，为智能灌溉作出了示范。
目录
章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 灌溉决策方法研究现状
1.2.2 农业系统模型研究现状
1.2.3 灌溉决策软件或系统
1.2.4 灌溉决策控制系统研究现状
1.3 发展趋势
1.4 本书主要内容
章 灌溉决策技术与方法相关基础
2.1 基于蒸散量ET的灌溉决策技术与方法
2.2 基于土壤含水量的灌溉决策方法
2.2.1 灌溉时间决策
2.2.2 灌水量决策
2.2.3 基于土壤含水量的灌溉决策方法小结
2.2.4 基于土壤含水量与基于ET方法的关系
2.3 基于作物水分的灌溉决策方法
2.3.1 温度时间阈值(TTT)法
2.3.2 作物水分胁迫指数(CWSI)法
2.3.3 温度胁迫指标日(TSD)法
2.3.4 基于作物水分的灌溉决策方法小结
2.4 基于模型的灌溉决策方法
2.4.1 基于农业系统研究的理论模型
2.4.2 数学统计模型
2.5 灌溉决策方法对比与小结
2.5.1 灌溉决策方法的优缺点
2.5.2 灌溉决策中考虑的因素
2.6 本章小结
第三章 基于RZWQM2水分胁迫的灌溉决策技术与方法
3.1 RZWQM2模型作物水分胁迫计算方法
3.2 灌溉决策方法的提出
3.3 基于RZWQM2水分胁迫的灌溉决策软件开发
3.4 本章小结
第四章 基于RZWQM2水分胁迫的灌溉决策方法能测试
4.1 能测试方法
4.2 美国C010rado)州试验田能测试
4.2.1 基于水分胁迫充分灌溉下节水能分析
4.2.2 基于水分胁迫非充分灌溉下节水能分析
4.3 策勒绿洲试验田能测试
4.4 美国Mississippi州试验田能测试
4.5 基于水分胁迫的灌溉决策方法的优缺点
4.6 本章小结
第五章 基于RZWQM2水分胁迫的亏缺灌溉决策方法
5.1 亏缺灌溉决策方法
5.2 美国Colorado州试验田测试
5.3 策勒绿洲试验田测试
5.4 美国Mississippi州试验田测试
5.5 本章小结
第六章 基于RZWQM2水分胁迫的灌溉决策控制系统
6.1 灌溉决策控制系统
6.2 策勒灌溉决策控制系统开发
6.2.1 灌溉控制系统
6.2.2 灌溉决策系统
6.3 句容日光温室灌溉决策控制系统开发
6.3.1 试验地概况
6.3.2 田间试验及参数测量
6.3.3 灌溉决策方法及软件
6.3.4 灌溉决策控制系统
6.3.5 RZWQM2模型率定
6.4 本章小结
第七章 基于RZWQM2的神经网络模型灌溉决策方法
7.1 土壤含水量预测神经网络模型
7.1.1 模型构建
7.1.2 模型训练
7.1.3 模型能
7.2 土壤含水量预测神经网络集成
7.3 基于神经网络的灌溉决策方法
7.4 本章小结
参考文献
摘要与插图
1.pan style="font-family:宋体">研究背景
据估计，全球使用的耕地约为1.55×10ha，约占地球陆地面积的12%，2050年，全球耕地面积有望达到地球陆地面积的13%，其中，灌溉耕地对世界农产出作出了重要的贡献，随着人口增长，到2025年，这些灌溉用地还可能会提供80%增加的食物需求。另一方面，水资源亏缺的加剧也给粮食埋下了隐患，是当前城市用水和工业用水增加对水资源的抢夺[4），以及水资源浪费2]，使本身需求增加的农业用水（水量的40%到80%）.0短缺雪上加霜。在有限耕地资源，是灌溉用地资源和有限水资源的前提下，未来农业仍然必须满足增长人口的粮食，这给灌溉科学中提率和产量的研究带来了更大的压力。
在我国，耕地水资源约为世均数的4/5且分布不均匀，在长江以北地区的耕地超过60%却仅占有不到20%的水资源，更加槽糕的是，随着城市和工业用水的增加，我国农业用水占有量从21世纪初的70%逐渐下降，2011年数据显示农业用水比例下降为61.5%7。在有限农业水资源的情况下，我国的水资源利用效率（30%~40%）相比发达国家（可达80%~90%）较低，因此，提高农业用水效率是保障我国农业产出的途径。我国高度重视节水灌溉问题，在2018年的中央一号文件《关于实施乡村振兴战略的意见》中指出：实施国家农业节水行动，加快灌区续建配代化改造，小型农田水利设施达标提质，建设一批重大节水灌溉工程。由此可见，节水灌溉是今后农业灌溉工程发展的重中之重。
为提高农业用水效率，一方面可以改变灌溉方式，如将传统的漫灌、沟灌转变成的喷灌、微喷灌、滴灌、膜下滴灌等的灌水方式，减少水分流失和蒸发：但更重要的是，需要从机理上掌握作物在不同气象、土壤、生长阶段对水分需求的规律，并根据作物需求，采用上述灌溉方式，实现的灌溉时间和灌水量控制，这也是农业·01和变量灌溉1°的统一要求。实现
农业和变量灌溉，需要开展作物生长模型、灌溉制度1）等方面的研究，从而掌握作物需水规律，同时，也需要实现灌溉系统或灌溉装备的自动化和智能化[12.00，两者相辅相成，缺一不可。即便具有的灌溉系统或装备，若不能针对作物状况实施适时适量的有效灌溉，也将引起水资源浪费和作物减产；同样地，若有良好的灌溉计划，但不能地按照计行灌溉控制，那么也终亏一贫。由于灌溉系统自动化、智能化属于农业机械化和电气控制领域，而作物需水规律、灌溉制度研究属于农业水土领域，以来，这两个领域不行很好的融合，很难实现较高程度的灌溉。农业灌溉是一个系统工程，只有将控制的灌溉系统或装备用于灌溉科学的应用实践和研究工作中，才能真正发挥它的有益作用并推动灌溉科学的深入发展。
/或深层渗漏，将土壤中的养分随排水带走，不仅可能造成水体面源污染，还将影响作物对养分的吸收，影响产量。许多学者提出了确定灌溉时间和灌水量的方法，本书中将这些方法形成的灌溉时间和灌水量计划表称为灌溉制度表，而将每一次灌溉时间和灌水量的确定过程叫作灌溉决策，除了农民经验和基于历史灌溉制度表的方法外，本书将这些方法划分为四大类，其决策过程和原理将在行详细阐述。
在灌溉系统或装备自动化智能化方面，我国虽然与仍存在差距，但是随着我国信息技术、计算机技术和网络技术等高新技术的普及应用4，以及对引人电子、通信、控制方面人才和企业力度的加大，增强集17，也基本能够实现自动化程度较高的灌溉控制系统。但是在集成灌溉决策的灌溉系统方面，存在较大的欠缺。