CN117010717A - 一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 - Google Patents
一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117010717A CN117010717A CN202311023937.6A CN202311023937A CN117010717A CN 117010717 A CN117010717 A CN 117010717A CN 202311023937 A CN202311023937 A CN 202311023937A CN 117010717 A CN117010717 A CN 117010717A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- irrigation
- crops
- crop
- water
- efficiency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 title claims abstract description 65
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000013076 uncertainty analysis Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 239000003621 irrigation water Substances 0.000 claims abstract description 26
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000005068 transpiration Effects 0.000 claims abstract description 7
- 238000000540 analysis of variance Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 4
- BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N gamma-aminobutyric acid Chemical compound NCCCC(O)=O BTCSSZJGUNDROE-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 8
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 6
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000004907 flux Effects 0.000 claims description 4
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 3
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 abstract description 2
- 241000209140 Triticum Species 0.000 description 4
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 description 4
- 240000008042 Zea mays Species 0.000 description 4
- 235000005824 Zea mays ssp. parviglumis Nutrition 0.000 description 4
- 235000002017 Zea mays subsp mays Nutrition 0.000 description 4
- 235000005822 corn Nutrition 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 3
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 1
- 238000012272 crop production Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法，包括以下步骤：S1、获取作物生育期内气象站数据，用Priestley‑Taylor公式结合气象数据计算作物参考蒸发蒸腾量ET0，根据作物系数法计算作物需水量；S2、获取不同作物不同生育期的作物系数kc值，确定不同作物kc值参数范围；S3、根据作物种植区的灌溉方式、灌溉技术、灌溉规模，获取作物的灌溉效率I，包括田间灌溉效率Ia，传输效率Ic，灌溉管理因子If，并确定三个参数的取值范围；S4、用方差分析法对ET0、kc和I进行全局敏感性分析；S5、根据不确定性分析结果对作物灌溉用水做出精准的灌溉决策。本发明设计科学合理，操作简单，可实际应用于农业生产地区，为当地农田实现精准灌溉提供有效的参考依据。
Description
技术领域
本发明属于农业信息化精准灌溉技术领域，具体涉及一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法。
背景技术
水资源是限制农业生产力和可持续性的重要因素，而农业生产力和可持续性在很大程度上取决于及时和充足的水资源供应。在水资源稀缺的背景下，农业灌溉用水受到威胁，影响作物生产和人类粮食安全，并且对灌溉用水量的不准确估计会造成严重的水资源浪费，加大水资源稀缺程度。
随着信息化的快速发展，农田大面积、实时、精准灌溉已成为发展趋势。现有的灌溉决策通常有以下几种：1、依赖经验，通过观察几个灌溉因子，借助天气预报数据凭借经验来确定，具有很大的不确定性，可能会造成作物缺水减产，也可能会灌水过度，浪费水源；2、测定土壤含水量，通过在田间铺设土壤传感器来收集土壤水分，根据收集的土壤水分数据实现精准灌溉，但是对于大面积农田，传感器铺设过少造成数据采集不全面，灌溉决策不准确，传感器铺设过多又会大大提高灌溉成本，不利于推广；3、通过ET0公式计算作物需水量，但是不同作物、不同区域、不同生育期的需水量差异很大，公式中参数的不确定性较大，计算准确性偏低，单独应用于农田大面积灌溉会造成水资源浪费。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法，采用该方差分析方法，对作物灌溉用水模型中的每个参数进行不确定性分析，得出作物的精准灌溉用水决策方法。本发明结合历史灌溉数据，综合Priestley-Taylor提出的ET0计算方法和作物系数法，建立作物灌溉用水模型并对模型中的参数进行全局不确定性分析，可实际应用于农业生产地区，为当地农田实现精准灌溉提供有效的参考依据。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取作物生育期内气象站数据，用Priestley-Taylor公式结合气象数据计算作物参考蒸发蒸腾量ET0，根据作物系数法计算作物需水量；
S2、获取不同作物不同生育期的作物系数kc值，确定不同作物kc值参数范围；
S3、根据作物种植区的灌溉方式、灌溉技术、灌溉规模，获取作物的灌溉效率I，包括田间灌溉效率Ia，传输效率Ic，灌溉管理因子If，并确定三个参数的取值范围；
S4、用方差分析法对ET0、kc和I进行全局敏感性分析；
S5、根据不确定性分析结果对作物做出精准的灌溉用水决策。
优选地，所述S1的具体操作方式为获取降水量、风速、湿度和温度为气象站数据，作物需水量的具体计算方法为：
S101、计算ET0：
其中，Δ表示水汽压随温度变化的斜率，A表示净辐射减去土壤热通量，γ表示干湿表常数，表示Priestley-Taylor常数；
S102、作物需水量
其中，P为作物实际利用的降雨量(mm)，ETc表示作物实际蒸发量(mm)，I表示灌溉效率即作物实际利用的灌水量与实际用水总量的比值；
S103、
其中，Pm表示每月降雨量；
S104、ETc＝kcET0 式(4)
其中，Kc表示作物系数，ET0作物参考蒸发蒸腾量；
S105、计算灌溉效率I：I＝IaIcIf 式(5)
其中，Ia表示田间灌溉效率，Ic表示传输效率，If表示灌溉管理因子；
S106、将式(4)和式(5)代入式(2)中得到
优选地，所述S4的具体操作方式为：
S401、将多种作物对应的多个模型输入传递的方差比例的一阶效应Si表示为：
Ti＝Si+Sij+...+Sij...k 式(10)。
式中y是标量，Vy表示模型总方差，Vi表示xi输入变化单独引起的模型方差，Vij表示xi通过xj作用贡献的耦合方差，Vij...k表示xi通过与xj、…、xk相互作用贡献的耦合方差，Si是xi对y的一阶效应，Sij是xi的二阶敏感性指数，Sij...k是xi的多阶敏感性指数，Ti表示xi的总敏感性指数。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明选择全局不确定性分析的关键是基于方差的不确定性指标的计算，是对模型中所有参数进行不确定性分析，允许模型中参数的不确定性，对参数用概率分布来描述而非点分布描述。采用Priestley-Taylor提出的ET0计算方法并结合作物系数法计算作物灌溉用水。对作物灌溉用水公式中的所有参数进行全局不确定性分析，针对作物得出一种精准的作物灌溉用水决策方法。
2、本发明利用站点气象站数据计算作物灌溉用水，确定各参数的取值范围，并采用EFAST方法对作物灌溉用水中的参数进行不确定性分析，实现作物的精准灌溉用水决策，可以大大节约水资源，为当地农业灌溉用水提供参考依据。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明的整体流程框图。
图2是本发明中小麦的敏感性分析示意图。
图3是本发明中玉米的敏感性分析示意图。
具体实施方式
本实施例对陕西杨凌冬小麦、夏玉米两种作物灌溉用水进行全局不确定性分析，根据水量平衡方程制定作物精准的灌溉决策。选取作物生育期内的气象数据以及不同作物不同生育阶段的作物系数和灌溉效率，采用方差分析法，对参数进行全局不确定性分析，针对不同作物不同生育阶段做出精准的灌溉用水决策。如图1所示，本实施例包括以下步骤：
S1、获取杨凌站点作物生育期内气象站数据，用Priestley-Taylor公式结合气象数据计算作物参考蒸发蒸腾量ET0，根据作物系数法计算作物需水量；
S2、获取不同作物不同生育期的作物系数kc值，确定不同作物kc值参数范围，如表1所示；
S3、根据作物种植区的灌溉方式、灌溉技术、灌溉规模，获取作物的灌溉效率I，包括田间灌溉效率Ia，传输效率Ic，灌溉管理因子If，并确定三个参数的取值范围，如表1所示；
表1参数取值范围
S4、用方差分析法对ET0、kc和I进行全局敏感性分析，如图2-图3所示；
S5、根据不确定性分析结果对作物做出精准的灌溉用水决策。表2、表3分别为小麦和玉米不同的参数组合下的灌溉用水。
表2小麦灌溉用水
表3玉米灌溉用水
本实施例中，所述S1的具体操作方式为获取降水量、风速、湿度和温度为气象站数据，作物需水量的具体计算方法为：
S101、计算ET0：
其中，Δ表示水汽压随温度变化的斜率，A表示净辐射减去土壤热通量，γ表示干湿表常数，表示Priestley-Taylor常数；
S102、作物灌溉用水
其中，P为作物实际利用的降雨量(mm)，ETc表示作物实际蒸发量(mm)，I表示灌溉效率即作物实际利用的灌水量与实际用水总量的比值；
S103、
其中，Pm表示每月降雨量；
S104、ETc＝kcET0式(4)、
其中，Kc表示作物系数，ET0作物参考蒸发蒸腾量；
S105、计算灌溉效率I：I＝IaIcIf式(5)
其中，Ia表示田间灌溉效率，Ic表示传输效率，If表示灌溉管理因子；
S106、将式(4)和式(5)代入式(2)中得到
本实施例中，所述S4的具体操作方式为：
S401、将多种作物对应的多个模型输入传递的方差比例的一阶效应Si表示为：
Ti＝Si+Sij+...+Sij...k式(10)。
式中y是标量，Vy表示模型总方差，Vi表示xi输入变化单独引起的模型方差，Vij表示xi通过xj作用贡献的耦合方差，Vij...k表示xi通过与xj、…、xk相互作用贡献的耦合方差，Si是xi对y的一阶效应，Sij是xi的二阶敏感性指数，Sij...k是xi的多阶敏感性指数，Ti表示xi的总敏感性指数。
作物灌溉用水模型中共有9个参数，采用方差分析法对作物灌溉用水模型进行全局敏感性分析如图2至图3所示。结果显示Priestley-Taylor(PT)公式计算灌溉用水时，有效降雨量对灌溉需水量最敏感，其次是田间灌溉效率，净辐射减去土壤热通量对灌溉需水量的影响也很明显，参数间对灌溉需水量的影响差异很明显，但在不同作物之间差异表现的不明显。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制。凡是根据发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。
Claims (3)
1.一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取作物生育期内气象站数据，用Priestley-Taylor公式结合气象数据计算作物参考蒸发蒸腾量ET0，根据作物系数法计算作物需水量；
S2、获取不同作物不同生育期的作物系数kc值，确定不同作物kc值参数范围；
S3、根据作物种植区的灌溉方式、灌溉技术、灌溉规模，获取作物的灌溉效率I，包括田间灌溉效率Ia，传输效率Ic，灌溉管理因子If，并确定三个参数的取值范围；
S4、用方差分析法对ET0、kc和I进行全局敏感性分析；
S5、根据不确定性分析结果对作物做出精准的灌溉用水决策。
2.根据权利要求1所述的一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法，其特征在于，所述S1的具体操作方式为获取降水量、风速、湿度和温度为气象站数据，作物需水量的具体计算方法为：
S101、计算ET0：
其中，Δ表示水汽压随温度变化的斜率，A表示净辐射减去土壤热通量，γ表示干湿表常数，表示Priestley-Taylor常数；
S102、作物需水量
其中，P为作物实际利用的降雨量(mm)，ETc表示作物实际蒸发量(mm)，I表示灌溉效率即作物实际利用的灌水量与实际用水总量的比值；
S103、
其中，Pm表示每月降雨量；
S104、 ETc＝kcET0 式(4)
其中，Kc表示作物系数，ET0作物参考蒸发蒸腾量；
S105、计算灌溉效率I：I＝IaIcIf式(5)
其中，Ia表示田间灌溉效率，Ic表示传输效率，If表示灌溉管理因子；
S106、将式(4)和式(5)代入式(2)中得到
3.根据权利要求1所述的一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉决策方法，其特征在于，所述S4的具体操作方式为：
S401、将多种作物对应的多个模型输入传递的方差比例的一阶效应Si表示为：
Ti＝Si+Sij+...+Sij...k 式(10)
式中y是标量，Vy表示模型总方差，Vi表示xi输入变化单独引起的模型方差，Vij表示xi通过xj作用贡献的耦合方差，Vij...k表示xi通过与xj、…、xk相互作用贡献的耦合方差，Si是xi对y的一阶效应，Sij是xi的二阶敏感性指数，Sij...k是xi的多阶敏感性指数，Ti表示xi的总敏感性指数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311023937.6A CN117010717A (zh) | 2023-08-15 | 2023-08-15 | 一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311023937.6A CN117010717A (zh) | 2023-08-15 | 2023-08-15 | 一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117010717A true CN117010717A (zh) | 2023-11-07 |
Family
ID=88574212
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311023937.6A Pending CN117010717A (zh) | 2023-08-15 | 2023-08-15 | 一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117010717A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117502199A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 呼伦贝尔林业集团有限公司 | 一种草原生态恢复用灌溉系统 |
-
2023
- 2023-08-15 CN CN202311023937.6A patent/CN117010717A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117502199A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 呼伦贝尔林业集团有限公司 | 一种草原生态恢复用灌溉系统 |
| CN117502199B (zh) * | 2024-01-04 | 2024-03-22 | 呼伦贝尔林业集团有限公司 | 一种草原生态恢复用灌溉系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110209077B (zh) | 基于互联网的远程灌排系统实时动态监测系统 | |
| CN108958329B (zh) | 一种滴灌水肥一体化智能决策方法 | |
| Piccinni et al. | Determination of growth-stage-specific crop coefficients (KC) of maize and sorghum | |
| Ko et al. | Determination of growth-stage-specific crop coefficients (Kc) of cotton and wheat | |
| CN110719336B (zh) | 一种基于物联网的灌溉用水分析监控系统 | |
| CN108446999B (zh) | 基于冠气温差和遥感信息进行灌区不同作物et估算方法 | |
| CN107945042A (zh) | 一种作物生长灌溉决策控制系统 | |
| CN104521699A (zh) | 田间智能灌溉在线控制管理方法 | |
| CN113837666B (zh) | 一种基于改进作物水分指数的农业干旱评估方法 | |
| Yang et al. | Estimation of groundwater use by crop production simulated by DSSAT‐wheat and DSSAT‐maize models in the piedmont region of the North China Plain | |
| Huang et al. | Assessing grain crop water productivity of China using a hydro-model-coupled-statistics approach: Part I: Method development and validation | |
| CN113822479B (zh) | 一种兼顾生产、环境和经济效益的区域农业种植结构多目标优化方法 | |
| CN113039908A (zh) | 一种施肥和灌溉动态决策方法及系统 | |
| CN110501761B (zh) | 一种不同预见期区域作物ETc预测预报方法 | |
| CN112700035B (zh) | 一种区域尺度农作物分区水肥管理模式的优化方法 | |
| CN112042353A (zh) | 一种适用于日光温室的水肥精准决策方法及系统 | |
| CN117010717A (zh) | 一种基于全局不确定性分析的作物精准灌溉用水决策方法 | |
| Liu et al. | Roles of the combined irrigation, drainage, and storage of the canal network in improving water reuse in the irrigation districts along the lower Yellow River, China | |
| CN107656034B (zh) | 农田面源污染对地表径流中总磷排放量影响的预测方法 | |
| CN115455086A (zh) | 一种灌区农业灌溉用水量的估算方法及系统 | |
| CN115860209A (zh) | 一种基于“水-碳-经济”耦合的农业水土资源优化配置方案的计算方法 | |
| CN116415704A (zh) | 一种基于多数据融合与同化的区域精量灌溉方法及系统 | |
| Gong et al. | Distribution characteristics of climate potential productivity of soybean in frigid region and its response to climate change | |
| CN113785759B (zh) | 一种作物间套作种植智能灌溉系统、方法及可存储介质 | |
| CN110008621B (zh) | 基于双重流依赖集合平方根滤波同化算法的作物模型遥感同化估产方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |