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土壤墒情预报与作物灌溉制度多目标优化

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土壤墒情预报与作物灌溉制度多目标优化
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 引言第9-15页
  1.1 研究目的和意义第9-11页
    1.1.1 我国水资源现状第9页
    1.1.2 农业用水现状第9-10页
    1.1.3 土壤墒情预报与灌溉制度优化研究的意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 土壤墒情监测与预报的研究现状第11-12页
    1.2.2 作物灌溉制度优化的研究现状第12-13页
  1.3 本文所涉及的基本概念第13-14页
  1.4 本文的研究目标及内容第14-15页
2 研究区概况及试验方案第15-23页
  2.1 研究区概况第15页
  2.2 试验方案及内容第15-18页
    2.2.1 土壤水分的测定第15-16页
    2.2.2 田间试验布置第16-18页
  2.3 试验数据统计分析方法第18-23页
    2.3.1 基本统计量第18-19页
    2.3.2 土壤墒情试验数据分布第19-23页
3 土壤水分空间变异特征分析第23-43页
  3.1 土壤水分空间变异性研究第23-24页
  3.2 试验结果统计与处理第24-28页
  3.3 土壤含水量空间分布统计特征分析第28-40页
    3.3.1 0-30cm(V1 层)土壤层含水量统计特征第28-31页
    3.3.2 30-50cm(V2 层)土壤层含水量统计特征第31-34页
    3.3.3 50-80cm(V3 层)土壤层含水量统计特征第34-37页
    3.3.4 0-80cm(V 层)土壤层含水量均值统计特征第37-40页
  3.4 土壤水分半方差函数分析第40-43页
4 土壤墒情预报方法研究第43-50页
  4.1 土壤墒情预报第43-46页
    4.1.1 人工神经网络简介第43页
    4.1.2 BP 神经网络简介第43-45页
    4.1.3 基于 Matlab 的 BP 神经网络结构设计第45-46页
  4.2 基于 BP 神经网络的土壤墒情预测第46-50页
5 农田土壤水分平衡分析及优化模型的建立第50-68页
  5.1 农田土壤水量平衡模拟模型第50-51页
  5.2 作物水分生产函数计算模型第51-55页
    5.2.1 水分生产函数概述第51-52页
    5.2.2 全生育期作物水分生产函数模型第52-53页
    5.2.3 划分生育阶段的水分生产函数模型第53-55页
  5.3 水分生产函数模型求解第55-56页
  5.4 模型参数的选用第56-64页
    5.4.1 农田水量平衡模型参数第56-60页
    5.4.2 作物产量计算模型参数第60页
    5.4.3 微粒群算法计算敏感指数第60-64页
  5.5 计算实例第64-65页
    5.5.1 试验资料选取第64-65页
    5.5.2 适应度函数的确定第65页
    5.5.3 参数的选取第65页
  5.6 结果分析第65-68页
6 灌溉制度优化模型及求解第68-89页
  6.1 作物灌溉制度多目标优化简介第68-69页
  6.2 试验资料的整理第69-74页
    6.2.1 冬小麦试验资料第69-72页
    6.2.2 夏玉米试验资料第72-74页
  6.3 试验设计及处理第74-76页
  6.4 优化模型及求解方法第76-81页
    6.4.1 优化模型第76-77页
    6.4.2 模型求解方法—改进分组非支配排序遗传算法(GNSGA-Ⅱ)第77-81页
    6.4.3 遗传编码设计第81页
  6.5 设定可灌水量条件下灌溉制度优化第81-85页
  6.6 设定灌水次数条件下灌溉制度优化第85-89页
7 河北平原区农业节水技术措施探讨第89-93页
  7.1 工程措施第89-91页
  7.2 农艺措施第91-92页
  7.3 管理措施第92-93页
8 结论与建议第93-95页
  8.1 总结第93页
  8.2 研究不足与展望第93-95页
参考文献第95-103页
在读期间发表的学术论文第103-104页
作者简历第104-105页
致谢第105-106页

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