农田土壤墒情预告系统模型的农业研究

本文是一篇农业毕业论文，笔者认为此次研究成果已在新乡市卫滨区、牧野区、获嘉县、原阳县、延津县等地进行了推广使用，按照实际应用情况，系统可以稳定地运行，提高了监测效率与和预告效率，确保了当地的农业生产。

1 绪论

1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在当前社会的发展历程中，有三大问题急需得到解决：一是环境问题，二是资源问题，三是人口问题。这其中就牵涉到水资源问题，由于水资源跟人类生活息息相关，成为一种没有其它替代品的战略资源，重要程度极高。从目前的情况看，水资源问题的解决受到了全世界的共同关注。在地球的表面，水资源所覆盖的面积达到了 70%多，但是淡水资源所占的比例只有 2.5%。一般来说，淡水资源是可以让人类直接利用的，目前使用最多的是河流水资源、湖泊水资源以及比较浅层的地下水资源，而储备量最多的则是海水资源、冰雪资源以及深层的地下水资源，但在开发方面非常的困难。从占比情况看，河流水资源、湖泊水资源以及比较浅层的地下水资源，仅仅占据了整个地球水资源总体储备量的 。
如今，全球的人口数量不断增长，加上经济全球化的发展，整个世界的用水总量在逐年提高，这使得原先就非常紧张的淡水资源变得更加的短裙。据相关统计，自1970 年到现在，世界总人口增加了 20 多亿，当前的人均用水量比 1970 年降低了 30%多，有七十多个国家的水危机非常严重，将近 10 多亿人不能使用干净的淡水，深刻影响到人们的身体健康。据联合国水资源组织的估计，到 2025 年，全球将有一半人口以上会面临着淡水缺乏的问题。
从我国的淡水资源储备总量来看，还是比较的丰富，在全世界的排名位居第 6名。但是我国的人口基础较大，在一定程度上拉低了人均淡水资源占有量，只有世界平均水平的四分之一，所以我国属于一个贫水的国家。从我国淡水资源的区域分布来看，南方和北方的淡水资源分布比较的不均，例如长江以南的国土面积只有我国总面积的三分之一，然而淡水资源的储备量却达到了我国淡水资源总储备量的五分之四，由此可见长江以北的地区淡水资源非常紧缺。虽然我国实施了诸如南水北调的重大工程，但短时间内尚不能很好解决北方地区用水紧张的问题。此外，在我国工业的快速发展下，对淡水资源所产生的污染也越来越严重。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 土壤墒情监测方法研究现状
在当前的土壤墒情监测方法研究中，主要有两大方法：一是地面测墒法；二是遥感测墒法。对于地面测墒来说，一般通过常规方法在相关监测区域开设监测点，对这部分区域的墒情状况进行记录，然后使用统计法分析数据，构建起监测网络，最终实现土壤墒情监测的目标。而遥感测墒主要是通过卫星遥感对目标区域实施大规模的测墒。
（1）地面测墒常用的监测方法有以下几种：
一是张力计算法。该方法主要是对土壤所含水分的张力进行测量计算，形成监测对象的水分分析报告，属于一种使用较为广泛的土壤墒情监测方法。张力计算法要使用到张力计，这是一种对土壤水分进行测量的仪器，这方面的研究起步很早。例如早在 1924 年，Penna 就通过张力计的使用，对农作物土壤在水分方面的张力进行测量，得出土壤样本的含水量，进而为农作物生产改进提供依据。Draper 在 Penna 研究的基础之上，于 1953 年对早期的张力计进行改进，使新仪器可以同时满足实验室和田野里的测量需求。进入上世纪八十年代之后，国外有大量学者对土壤水分张力进行更深的研究。例如 Anthony 于 1984 年对美国亚寒带地区的土壤水分张力进行了统筹分析，他使用到的张力计溶液是乙二醇。Colliander 则强化了张力计对数据的自动记录功能，有机结合了张力计和压力传感器，使张力计这一仪器得到了换代升级[13]。上世纪九十年代，Korres 对数字张力计进行了开发研究，将现代电子技术、计算机技术融入到张力计的开发之中。从整体情况看，张力计算法在测量原理以及设备结构方面都比较的简单，能够对土壤样本里的水分张力情况进行实施测量，但存在的缺点也比较明显，因为其检测范围深受土壤样本品质的影响，通常需要分析土壤水分的特征曲线，才能对土壤样本的含水量进行计算。
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2 土壤水分数据采集设计

2.1 研究区概况
此次研究区域为河南省新乡市，该市处于河南北部，中心位于北纬 35°18′，东经 113°54′，总面积为 8249 平方公里。新乡市在区域方面属于华北板块，地处黄河、海河两大流域，从地势方面看是北高南低，北部地区主要为太行山山地以及丘陵岗地，占全市面积的 23%；南部地区是黄河冲积扇平原，土质大多是混合砾石或者是粘性土，平原占全市土地总面积的 77%。新乡属于暖温带大陆性气候，四季比较的分明，冬寒夏热，秋凉春早，历年平均气温 14℃，其中 7 月最热，平均温度为 27.3℃；而 1 月最冷，平均温度为 0.2℃。该市的年平均降水量 573.4 毫米，各辖县之间变幅为 549.9-644.4 毫米，少雨中心在原阳，多雨中心一在西北部的辉县山区，二在东部平原的长垣。
新乡市除西北隅太行山区至山前倾斜平原一带地势从晋豫边界向东南呈台阶式下降外，广大黄河冲积扇平原地势西南高而东北低，总体自辖区西南隅向东北倾斜，有中山、低山、丘陵、山间盆地和平原等多种地貌类型，土壤的分布与之密切相关。各类地貌的展布格局和延伸方向，除南部临黄一带受秦岭系东西向活动构造的控制外，其余地区大多受新华夏系北北东-北东向构造格局的控制。降水量在季节分配上极不均匀，大致与冬、夏季风进退相一致。市境霜冻初日多出现在 10 月下旬，终日多出现在 4 月上旬。年均无霜期为 205 天。新乡市分属海河、黄河两大水系，是水源偏少的区域。地处黄河下游北岸，黄河自原阳县姚口村入境，至长垣县瓦屋寨出境，河长165 公里，堤长 153 公里。境内地表冲积扇扇面上的河流，以西汉时期自西南流向东北的地上悬河古黄河（禹河）西汉故道为分水岭古河道高出地面 2-4 米，在原阳祝楼、黑羊山-新乡县八柳树、古固寨-延津东屯-卫辉庞寨-延津丰庄一线。新乡西北侧为海河水系，流域面积为 3985 公里，东南侧为黄河水系，流域面积为 4184 平方公里。
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2.2 GPRS 技术介绍
GPRS（General Packet Radio System）是一种通用型的无线分组业务，是在第二代通信技术之后发展起来的。GPRS 的适用领域较为广泛，特别在中流量以及小流量的一些数据传输里运用得较多，其基础是 GSM 系统，它对 TCP/IP 协议进行了支持，甚至能够跟互联网进行直接的连接。
相对来说，GPRS 的特点主要有下面三个：第一个特点是 GPRS 能够做到实时在线，相关的设备可以随时随刻跟网络进行联系。在对互联网进行访问的时候，相关设备能够实现无线数据的收取和发送。若没有相关的数据进行传输，则设备还是会跟互联网进行联系，不但能够对数据传输进行主动的传送，还可以不用重新拨号，网络状态实时保持。第二个特点是 GPRS 的数据传输比较快，它的传输技术为分组交换，能够传输较大的数据包。第三个特点是按照传输量进行相关的收费，所以即便永远在线，但是流量数据未产生，则费用不会消耗。
采用了 ASW-4 型号的测速仪，这种测速仪能够很好地测量土壤水分，其结构组成有 3S 接收模块、土壤水分传感器模块、数据中心模块等，详细的结构图如图 2-1 所示。

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3 农田土壤墒情信息系统构建......................15
3.1 系统组织结构.........................15
3.2 软件系统开发.........................15
4 农田土壤墒情预告模型构建......................23
4.1 人工神经网络模型介绍.....................23
4.1.1 生物神经细胞模型.......................23
4.1.2 人工神经细胞模型.........................23
5 结论与展望.....................35
5.1 结论........................35
5.2 展望.......................35

4 农田土壤墒情预告模型构建

4.1 人工神经网络模型介绍
4.1.1 生物神经细胞模型
人类是具备神经系统的，而神经细胞则是最基本的一种单元，主要对人体各部位通信进行负责。根据相关研究成果，人脑内的神经细胞数量极多，基本上在1010-1011之间，而且无论哪一个神经细胞的结构的非常的完整，能够对信号进行完整的接收，同时也能对信号进行转发，由此形成人体信号传输结构。
4.1.2 人工神经细胞模型
鉴于人类神经系统的丰富性，诞生了一种模拟式的科学，叫做人工神经网络，简称为神经网络，这是一种数学模型，主要是对生物体内分布式的信息进行模拟计算。神经网络原理接近与人类的神经系统，它的处理单元所起到的功能就是人类神经细胞的功能，包括对信号进行完整的接收，同时也能对信号进行转发，由此完成数据建模功能，使实际情况下的一些问题得到圆满的解决。其神经细胞模型结构如图 4-1 所示。

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5 结论与展望

5.1 结论
此次研究以相关文献研究情况的采集分析为基础，对于当前农田土壤墒情监测和预告问题进行了深入分析，并以此为基础对农田土壤墒情信息系统进行了相关的设计。此次设计开发的系统，架构为 B/S，主要功能包括相关数据的采集分析、储存管理以及数据输出等等。土壤水分测速仪使用的是 ASW-4，可以对土壤样本的含水量进行快速测算，土壤水分的动态变化情况也可以实施进行了解。还对土壤墒情预告模型进行了构建，深入分析了相关算法在预告模型里的使用。主要结论有以下几点：
（1）土壤墒情的数据采集是第一步，所以首先对土壤水分数据采集的相关移动终端进行设计，此次设计的是 ASW-4 移动终端，这种型号的移动终端可以对土壤样本里的水分含量进行快速的测量，而这些数据还能利用 GPRS 发回到数据中心。由于设计的移动终端有 GPS 定位，所以能够定位相关的坐标信息。ASW-4 移动终端相对来说成本比较低，在操作方面非常的简单方便，不受任何的限制，有着极强的灵活性能，能够跟固定监测站进行互补，这样在区域覆盖方面能够做到均匀而全面。
（2）此次设计开发的农田土壤墒情信息系统是以 GIS 技术为基础的。这个系统能够对 ASW-4 移动终端里采集到的相关数据信息进行接收，而且有接口预留，能够实现日后的扩展。该系统可以接收固定站点的数据信息，有着较为强大的功能，不仅能够采集相关数据，还有数据管理、数据储存、数据显示以及数据传输等功能，对于采样点的土壤含水量变化能够实时监测与预告，并通过图形的方式展现出来。系统结合了土壤水分和农作物生长期，可以作出比较精确的土壤墒情分析，进而掌握监测区域土壤墒情的整体趋势。
（3）此次研究的 BP 神经网络学习样本的数据采集点为新乡市原阳县元武镇固定墒情监测站，通过 BP 神经网络技术构建土壤墒情预告系统模型。经过相关的分析，预告模型的输入变量为三个层次的土壤样本含水量、当地的降水量以及平均温度、日照时间等，而输出变量则是次日土壤样本第二层次的含水量，通过该流程实现土壤墒情预告模型的构建，最后通过遗传算法有效优化了 BP 神经网络，由此提高了预告的精度。
参考文献（略）