CN112715322A - 一种农业灌溉用水获取方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种农业灌溉用水获取方法和装置,通过利用气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数和作物灌溉参数,基于可变下渗容量模型,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型,利用实测径流量对水文模型进行率定,直至水文模型的精度达到预设的要求,利用率定后的水文模型获取径流量模拟值,通过对径流量模拟值与灌溉需水量进行比较,并以径流量模拟值与灌溉需水量中的最小值作为农业灌溉用水量,本申请实施例结合了灌溉周期内降水、蒸散发等条件的变化以及各水源实际可利用性对农业灌溉的影响,基于水文过程对农业灌溉用水量进行了估算,可以有效避免农业灌溉水重复计算,提高农业灌溉用水量估算的准确性。

Description

一种农业灌溉用水获取方法和装置
技术领域
本发明涉及地理信息技术领域,尤其是涉及一种农业灌溉用水获取方法和装置。
背景技术
农业用水特别是农业灌溉用水一直在总用水量中占较大的比重。近年来尽管农田标准化建设步伐加快,农业节水、水资源高效利用有所加强,但由于农业供水计量率普遍偏低,以及技术和管理水平相对落后等原因,目前仍然存在着农业用水情况不明、农业用水浪费、农业用水管理粗放等问题,农业用水已经成为水资源管理中最为薄弱的环节。
现有的农业灌溉用水的估算方法精度较低。
发明内容
鉴于上述情况,本申请实施例提供了一种精度更高的农业灌溉用水获取方法和装置。
第一方面,本申请实施例提供了一种农业灌溉用水获取方法,包括以下步骤:
获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
可选的,所述水文模型包括交互运行的产流模型和汇流模型;
所述产流模型用于模拟单位时间内研究区内的产流量,所述汇流模型用于模拟单位时间内研究区的上游来水流量;
所述产流模型包括灌溉方案获取模块,所述灌溉方案获取模块上存储有预设的灌溉方案;
当检测到灌区时,获取灌区的土壤水分含量;
若所述土壤水分含量小于第一设定值,所述产流模型从灌溉方案获取模块获取灌溉方案,并根据灌溉方案对所述灌区进行灌溉。
可选的,所述获取灌溉需水量的步骤包括:
获取灌区的土壤面积、实测土壤水分含量和目标土壤水分含量;
根据所述灌区的土壤面积、所述实测土壤水分含量和所述目标土壤水分含量,计算灌区的第一需水量;
将所述第一需水量除以预设的灌溉水有效利用系数,得到灌溉需水量。
可选的,所述农业灌溉用水量包括农业灌溉净用水量和农业灌溉损耗水量;
按照以下方式,获取农业灌溉净用水量:
Figure BDA0002850839240000021
按照以下方式,获取农业灌溉损耗水量:
Figure BDA0002850839240000022
其中,Wirr为农业灌溉净用水量,Cu为灌溉水有效利用系数,Wa为研究区的径流量模拟值,Wd为灌区的第一需水量。
可选的,所述获取水流方向的步骤包括:
获取研究区的数字高程模型;
从所述数字高程模型中获取研究区的水流方向。
第二方面,本申请实施例提供了一种农业灌溉用水获取装置,包括:
数据获取模块,用于获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
水文模型构建模块,用于基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
水文模型率定模块,用于利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
径流量模拟值获取模块,用于利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
灌溉用水量获取模块,用于若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
在本申请实施例中,通过利用气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数和作物灌溉参数,基于可变下渗容量模型,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型,利用实测径流量对水文模型进行率定,直至水文模型的精度达到预设的要求,利用率定后的水文模型获取径流量模拟值,通过对径流量模拟值与灌溉需水量进行比较,并以径流量模拟值与灌溉需水量中的最小值作为农业灌溉用水量,本申请实施例结合了灌溉周期内降水、蒸散发等条件的变化以及各水源实际可利用性对农业灌溉的影响,基于水文过程对农业灌溉用水量进行了估算,可以有效避免农业灌溉水重复计算,提高农业灌溉用水量估算的准确性。
为了更好地理解和实施,下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明一个示例性的实施例中一种农业灌溉用水获取方法的流程图;
图2为本发明一个示例性的实施例中水文模型的结构示意图;
图3为本发明一个示例性的实施例中一种农业灌溉用水获取装置的结构示意图;
图4为本发明一个示例性的实施例中利用本申请实施例所述水文模型和利用其它水文模型对阿拉尔水文站年平均流量进行模拟和实测的对比图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施例方式作进一步地详细描述。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本申请实施例一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请实施例中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它例子,都属于本申请实施例保护的范围。
在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“若干个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
如图1所示,本发明提供了一种农业灌溉用水获取方法,包括以下步骤:
步骤S1:获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
所述研究区为设定的一片地表区域,在本申请实施例中,所述研究区可以是某个流域。
所述气象驱动数据为研究区内与模拟研究区产汇流过程相关的气象要素,例如温度、风速和降水量等数据。
在一个实施例中,所述气象驱动数据包括逐日最高气温、最低气温、降水和风速。
所述水流方向可以从数字高程模型中提取得到,所述水流方向提取方法可以是D8方法、多流向法等常用的水流方向提取方法。
所述实测径流量可以是从水文站/水库的监测数据中得到的研究区内的一条或多条河道的径流量实测值。
所述土壤植被参数用于确定研究区内的土壤和植被分布情况。在一个实施例中,所述土壤植被参数包括土壤、植被和灌区分布。
所述作物灌溉参数用于确定研究区内的作物及其分布情况,所述作物灌溉参数可从联合国粮农组织的AQUASTAT数据库中或者实地考察获取。在一个实施例中,所述作物灌溉参数包括作物特征、灌溉制度及灌溉水有效利用系数。
所述灌溉需水量为所述研究区内土壤水分含量达到设定值所需的灌溉水量,可以通过灌区的土壤面积、目标土壤水分含量和实测土壤水分含量计算得到。
在一个实施例中,所述获取灌溉需水量的步骤包括:
获取灌区的土壤面积、实测土壤水分含量和目标土壤水分含量;
根据所述灌区的土壤面积、所述实测土壤水分含量和所述目标土壤水分含量,计算灌区的第一需水量;
将所述第一需水量除以预设的灌溉水有效利用系数,得到灌溉需水量。
灌溉水有效利用系数(Cu)可用于计算灌溉水的有效利用量,实际灌溉用水量与灌溉水有效利用系数相乘后即得到真正流入灌区用于补给作物的实际水量,其余部分视为灌溉水在传输过程的损耗(入渗或蒸散发)。其中,灌溉水有效利用系数(Cu)的具体数值可根据研究区的作物实际分布情况进行确定。
步骤S2:基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
在一个实施例中,所述气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数和实测径流量的分辨率可根据所述水文模型的实际运用情况进行设置,其中,气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数和实测径流量可通过聚合/解聚的方式生成本申请实施例水文模型所需分辨率的数据。
可变下渗容量模型(VIC模型)是一种基于SVArS(soil Vegetation AtmosphericTransfer Schemes)思想的大尺度分布式水文模型。VIC模型可同时对水循环过程中的能量平衡和水量平衡进行模拟,弥补了传统水文模型对能量过程描述的不足。可变下渗容量模型通过将流域划分为若干网格,每个网格都遵循能量平衡和水量平衡原理来模拟水循环的各个过程。
在本申请实施例中,以气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数和作物灌溉参数作为水文模型的输入参数,基于可变下渗容量模型构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型。
步骤S3:利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
在一个实施例中,所述实测径流量可以是所述研究区内某条河道的径流量实测值,通过从所述水文模型中获取对应河道的径流量模拟值并与径流量实测值进行比较,从而通过对水文模型的模型参数进行调整,使水文模型的精度达到预设的要求。其中,所述预设的精度要求可根据用户的实际需求进行设定。
步骤S4:利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
所述径流量模拟值为所述研究区输出的径流量,即为该研究区内各灌溉水源的可利用水量之和。
步骤S5:若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
当各灌溉水源的可利用水量之和(即径流模拟值)大于灌溉需水量时,所述灌溉需水量即可满足灌溉需求,此时,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。当各灌溉水源的可利用水量之和(即径流模拟值)小于灌溉需水量时,此时,只能取尽各灌溉水源的可利用水量进行灌溉。
在本申请实施例中,通过利用气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数和作物灌溉参数,基于可变下渗容量模型,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型,利用实测径流量对水文模型进行率定,直至水文模型的精度达到预设的要求,利用率定后的水文模型获取径流量模拟值,通过对径流量模拟值与灌溉需水量进行比较,并以径流量模拟值与灌溉需水量中的最小值作为农业灌溉用水量,本申请实施例结合了灌溉周期内降水、蒸散发等条件的变化以及各水源实际可利用性对农业灌溉的影响,基于水文过程对农业灌溉用水量进行了估算,可以有效避免农业灌溉水重复计算,提高农业灌溉用水量估算的准确性。
如图2所示,在一个示例性的实施例中,所述水文模型包括交互运行的产流模型和汇流模型;其中,所述产流模型用于模拟单位时间内研究区内的产流量,所述汇流模型用于模拟单位时间内研究区的上游来水流量;
所述产流模型包括灌溉方案获取模块,所述灌溉方案获取模块上存储有预设的灌溉方案;
当检测到灌区时,获取灌区的土壤水分含量;
若所述土壤水分含量小于第一设定值,所述产流模型从灌溉方案获取模块获取灌溉方案,并根据灌溉方案对所述灌区进行灌溉。
所述第一设定值可根据灌区的作物及其分布情况进行确定。
所述灌溉方案可根据对应区域的气象数据、数字高程模型、土壤植被参数和作物灌溉参数进行具体设置。
所述水文模型具有较强的物理机制,能够综合考虑降水、蒸散发、上游来水等因素影响,模拟流域/区域在逐日时间尺度上的水文和灌溉用水过程,从而实现农业灌溉用水量的准确估算。
在一个示例性的实施例中,所述农业灌溉用水量包括农业灌溉净用水量和农业灌溉损耗水量;
按照以下方式,获取农业灌溉净用水量:
Figure BDA0002850839240000061
按照以下方式,获取农业灌溉损耗水量:
Figure BDA0002850839240000062
其中,Wirr为农业灌溉净用水量,Cu为灌溉水有效利用系数,Wa为研究区的径流量模拟值,Wd为灌区的第一需水量。
如图3所示,本申请实施例还提供了一种农业灌溉用水获取装置,包括:
数据获取模块1,用于获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
水文模型构建模块2,用于基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
水文模型率定模块3,用于利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
径流量模拟值获取模块4,用于利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
灌溉用水量获取模块5,用于若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
需要说明的是,上述实施例提供的农业灌溉用水获取装置在执行农业灌溉用水获取方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分为不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的农业灌溉用水获取装置与农业灌溉用水获取方法属于同一构思,其体现实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有程序代码的存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。计算机可读储存介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体,可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括但不限于:相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本申请实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
如图4所示,其为利用本申请实施例所述水文模型(考虑灌溉过程)和利用其它水文模型(不考虑灌溉过程)对阿拉尔水文站年平均流量进行模拟和实测的对比图。由图中可以看出,本申请实施例所述水文模型可以较好地反映当地的水文过程。
本发明通过利用具有较强物理机制的水文模型,能够综合考虑降水、蒸散发、上游来水等因素影响,模拟流域/区域在逐日时间尺度上的水文和灌溉用水过程,实现农业灌溉毛用水量、净用水量和损耗水量的准确估算,有效提高了农业灌溉用水估算的科学性和准确率,可为农业灌溉用水精细化管理、落实最严格水资源管理制度和创建节水型社会提供技术支撑。
本发明并不局限于上述实施方式,如果对本发明的各种改动或变形不脱离本发明的精神和范围,倘若这些改动和变形属于本发明的权利要求和等同技术范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变形。

Claims (8)

1.一种农业灌溉用水获取方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
2.根据权利要求1所述的农业灌溉用水获取方法,其特征在于,所述水文模型包括交互运行的产流模型和汇流模型;
所述产流模型用于模拟单位时间内研究区内的产流量,所述汇流模型用于模拟单位时间内研究区的上游来水流量;
所述产流模型包括灌溉方案获取模块,所述灌溉方案获取模块上存储有预设的灌溉方案;
当检测到灌区时,获取灌区的土壤水分含量;
若所述土壤水分含量小于第一设定值,所述产流模型从灌溉方案获取模块获取灌溉方案,并根据灌溉方案对所述灌区进行灌溉。
3.根据权利要求1所述的农业灌溉用水获取方法,其特征在于,所述获取灌溉需水量的步骤包括:
获取灌区的土壤面积、实测土壤水分含量和目标土壤水分含量;
根据所述灌区的土壤面积、所述实测土壤水分含量和所述目标土壤水分含量,计算灌区的第一需水量;
将所述第一需水量除以预设的灌溉水有效利用系数,得到灌溉需水量。
4.根据权利要求1所述的农业灌溉用水获取方法,其特征在于,所述农业灌溉用水量包括农业灌溉净用水量和农业灌溉损耗水量;
按照以下方式,获取农业灌溉净用水量:
Figure FDA0002850839230000011
按照以下方式,获取农业灌溉损耗水量:
Figure FDA0002850839230000021
其中,Wirr为农业灌溉净用水量,Cu为灌溉水有效利用系数,Wa为研究区的径流量模拟值,Wd为灌区的第一需水量。
5.根据权利要求1所述的农业灌溉用水获取方法,其特征在于,所述获取水流方向的步骤包括:
获取研究区的数字高程模型;
从所述数字高程模型中获取研究区的水流方向。
6.一种农业灌溉用水获取装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取研究区的气象驱动数据、水流方向、土壤植被参数、作物灌溉参数、实测径流量和灌溉需水量;
水文模型构建模块,用于基于可变下渗容量模型,利用所述气象驱动数据、所述水流方向、所述土壤植被参数和所述作物灌溉参数,构建用于模拟研究区产汇流过程的水文模型;
水文模型率定模块,用于利用所述实测径流量对所述水文模型进行率定,直至所述水文模型的精度达到预设的要求;
径流量模拟值获取模块,用于利用率定后的水文模型获取径流量模拟值;
灌溉用水量获取模块,用于若所述径流模拟值小于所述灌溉需水量,以所述径流模拟值作为农业灌溉用水量;否则,以所述灌溉需水量作为农业灌溉用水量。
7.一种计算机可读存储介质,其上储存有计算机程序,其特征在于:该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
8.一种计算机设备,其特征在于:包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5任意一项所述农业灌溉用水获取方法的步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113221789A (zh) * 2021-05-21 2021-08-06 广东省科学院广州地理研究所 一种田块灌溉设施识别方法及装置

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709181A (zh) * 2016-12-23 2017-05-24 浙江大学 一种基于并行编程和模块法的分布式水文模型率定方法
CN106718363A (zh) * 2017-01-06 2017-05-31 安徽农业大学 一种面向精细农业的灌溉试验方法及其试验平台
AU2017245290B1 (en) * 2016-11-02 2018-05-10 The Yield Technology Solutions Pty Ltd Controlling Agricultural Production Areas
CN108491605A (zh) * 2018-03-13 2018-09-04 广州地理研究所 一种中小流域产汇流参数自动率定方法
CN110442937A (zh) * 2019-07-24 2019-11-12 武汉大学 一种融合卫星遥感和机器学习技术的流域水文模拟方法
CN110598242A (zh) * 2019-07-24 2019-12-20 浙江大学 一种新的基于网格化流域和分类率定的水文模型
CN111062537A (zh) * 2019-12-17 2020-04-24 黄河勘测规划设计研究院有限公司 临河灌区节水量计算方法与系统
CN111079256A (zh) * 2019-11-18 2020-04-28 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于遥感的灌溉水有效利用系数测算方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2017245290B1 (en) * 2016-11-02 2018-05-10 The Yield Technology Solutions Pty Ltd Controlling Agricultural Production Areas
CN106709181A (zh) * 2016-12-23 2017-05-24 浙江大学 一种基于并行编程和模块法的分布式水文模型率定方法
CN106718363A (zh) * 2017-01-06 2017-05-31 安徽农业大学 一种面向精细农业的灌溉试验方法及其试验平台
CN108491605A (zh) * 2018-03-13 2018-09-04 广州地理研究所 一种中小流域产汇流参数自动率定方法
CN110442937A (zh) * 2019-07-24 2019-11-12 武汉大学 一种融合卫星遥感和机器学习技术的流域水文模拟方法
CN110598242A (zh) * 2019-07-24 2019-12-20 浙江大学 一种新的基于网格化流域和分类率定的水文模型
CN111079256A (zh) * 2019-11-18 2020-04-28 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种基于遥感的灌溉水有效利用系数测算方法
CN111062537A (zh) * 2019-12-17 2020-04-24 黄河勘测规划设计研究院有限公司 临河灌区节水量计算方法与系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
姜瑶: "黑河中游绿洲多尺度农业水文过程及用水效率的模拟分析与优化调控研究", 《中国优秀博士学位论文全文数据库》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113221789A (zh) * 2021-05-21 2021-08-06 广东省科学院广州地理研究所 一种田块灌溉设施识别方法及装置

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