灌溉大师

经常会看到人们在灌溉工程设计的时候，需要设计计算灌溉流量，来确定工程的规模，特别是规划灌溉工程规模大小时，作物的需水量是一个很重要的设计计算参数之一。但是许多的人都不知道这种灌溉工程，它的作物需水量为什么要这样计算，特别是上课的时候，不认真听讲的，工作的时候找不到头绪的学子更是如此，这里专门介绍了在工程设计中作物需水量的计算原则。在这同时，同样的是计算作物需水量，如果您是从灌溉工程管理的角度...

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，其中智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习如何在给定的任务中做出最优决策。在灌溉系统决策问题中，强化学习可以用来优化水资源的使用，确保作物得到适量的水分，同时避免浪费。以下是利用强化学习算法解决灌溉系统决策问题的步骤：强化学习算法是一种机器学习技术，它让机器通过与环境的交互来学习...

尊敬的业界同仁与社会各界有识之士：我们非常荣幸地宣布，由数字化农业技术人员培训团队策划，我方团队精心编撰的《现代节水灌溉技术》（暂定名）征求意见稿已正式对外发布。本书旨在全面解析和指导现代节水灌溉系统的规划、设计、施工与管理实践，内容涵盖了滴灌、喷灌、地下灌溉等多种先进灌溉技术，并结合实际案例深度剖析了每种技术在不同地域、气候及作物条件下的应用要点。作为一本专业且实用的工具书，目标读者是农田...

概述为了帮助科研人员和农业管理人员确定最佳的灌溉时间和水量，以实现提高作物产量和节约水资源的双重目标，需要综合运用多学科的知识和技术。农田水利学是研究农田水分平衡和水分利用效率的科学，它提供了关于土壤水分变化、作物需水规律等方面的知识。土壤科学则关注土壤性质、土壤水分和养分状况等因素对作物生长的影响，提供了关于土壤类型、土壤肥力和土壤改良等方面的信息。作物生理学是研究作物生长发育和产量形成的...

建立以灌溉决策为目标的模型是农业智能化管理中的一项重要任务。为了实现这一目标，机器学习方法成为了一种有效的工具。其中，人工智能的自学习能力，成为了常用的建模方法之一。在灌溉决策模型中，作物数学模型可以用于预测作物的需水量、土壤湿度等关键指标。通过训练和参数调整，使其能够根据气象数据、土壤参数等输入信息，输出准确的预测结果。这有助于帮助农民，根据实际情况制定合理的灌溉决策，提高灌溉效率，减少水...

随着人工智能技术的突飞猛进，我们的农业生产方式也在悄然改变。在这其中，作物数字模型的发展显得尤为引人注目。作为一种原来依托于数学、计算机和统计学等技术的农业科技手段，作物数字模型为我们提供了对作物生长发育过程的全新认知，在AI时代它为农业生产提供了更加前所未有的数据精准预测与模型计算分析...

注意：本文仅代表作者个人观点，不代表任何权威法规或事实。请勿当作正式参考文献。点击蓝字部分可阅读更多内容。数字化技术很好，但是农民用不了。一是不会用，二是成本太高，特别是在田间安装物联网设备的费用，远高于农民能够接受的程度，如何解决这些问题。解决农民无法使用数字化技术的问题需要综合考虑培训、成本和技术适用性，实践和现实多次证明以下的途径已经走不通或者效率低下。1. 农民培训：开展面向农民的数...

《长时间序列土壤水数据及数据同化的几点思考》中主要介绍了研究背景，土壤水数据采集中的问题，特别是我们平常都是以为传感器读取的数据就是土壤水的相对真实的数据，实际上，我们必须要充分的认识到传感器读出的数据并不能真正的代表土壤的性状及其实时的数据，因为这些数据会有一些影响真实性的情况，比如说土壤的紧密度，土壤非均质性中的砂粒含量，孔隙度、空气含量能够影响到土壤水分含量的真实读数。采集的数据必须要...

这个课题是在罗玉峰教授指导下，由博士生陈梦婷完成，论文已经发表在科学导报ScienceDirect 上：https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.106838论文主要是想通过学习历史的灌区区域的降水量来进行灌溉决策，这个学习历史的降水量采用的是强化学习方法。强化学习方法与一般的学习方法不同，一般的机器学习方法有两种，一种就是有监督学习，一种是无监督的学习，但...

论文的题目是《基于天气预报的水稻灌溉决策强化学习方法》。A reinforcement learning approach to irrigation decision-making for rice using weather forecastsMengting Chen, Yufeng Luo文章介绍了在智能灌溉决策方面的最新进展。欢迎下载引用详见：https://www.science...

根据陕西省疫情防控相关通知精神，结合国内疫情防控形势，为避免参会人员在封闭环境下举行会议的风险，原定于2021年8月17-19日在陕西杨凌西北农林科技大学召开的中国农业工程学会农业水土工程专业委员会第十一届学术研讨会取消，改为线上会议。本次线上会议为期2天，包括：大会开幕式、特邀报告、分会场报告（9个分会场）会议包括6个主要议题。分别是：议题1：农业绿色高效用水理论与技术议题2：现代灌溉技术...

地理位置XX背靠大西南，面向珠三角，居XXX、来宾、柳州、梧州、贺州五市几何中心，东西南北四通八达。321、323国道贯穿全境，阳鹿高速即将通车，XX至玉林高速马上启动，“十三五”期间建设的柳韶快铁也将在XX设站，这将使XX与东部沿海地区、西部地区更紧密地融为一体，届时XX至XXX只需1小时，广州、贵阳、长沙、南宁等省会城市只需3小时。 一.1...

智慧蔬菜种植万亩蔬菜园区项目二、规划年限：建设从2021~2025年，建设期5年。争取一年建设，三年成形，五年成园。三、规划建设的地域范围：项目位于智慧蔬菜种植小镇。四、规划建设的总体目标：按照万亩蔬菜园区智能化管理实施方案，其中大棚蔬菜2000亩，露地蔬菜13000亩，水培蔬菜1000亩，根据智慧蔬菜种植农业产业园区整体规划要求，项目采用的是真实的，可控的，可复...

研究表明，与传统灌溉方法相比，正确配置的土壤湿度传感器可以减少高达 62% 或更多的室外灌溉用水量。通过在需要时给植物浇水，可以提高景观植物健康度，促进更深的根系生长，并提高植物抗病性。如果像土壤湿度传感器这样简单的东西提供了所有这些多好处，那么为什么这个有价值的工具没有用在每个灌溉系统上？不幸的是，专业灌溉者经常只知道不能提供预期结果的劣质土壤湿度传感器，而他们的经验已经使所有土壤湿度传感...

博士后，从事水文，生物地球化学和水质耦合建模。部门：UMD / ESSIC起薪：与经验相称截止日期：2021年6月30日，星期三职责：我们正在寻找水文，生物地球化学和水质模型耦合领域的博士后研究员。成功的申请者将加入由USDA和NASA资助的项目，这些项目的重点是美国的区域/流域规模生态系统建模。成功的候选人将和一组科学家团队进行研究，这些科学家将利用农业，水文和生态系统建模为全球变化研究提...

RD2-波茨坦气候影响研究所博士后职位气候变化模型需要聪明的头脑。波茨坦气候影响研究所（PIK）正在解决全球变化，气候影响和可持续发展领域中的关键科学问题。它是该领域的世界领先研究机构之一，为来自世界各地的自然和社会科学家提供了一个鼓舞人心的研究环境，以进行出色的跨学科研究。对于研究部门RD2：气候变化研究PIK正在提供博士后职位（m 男 / f 女 / d 博士） （职位：28-2021-...

我国灌溉产品制造的中小微企业基本集中在以下四个区域，山东莱芜市，宁波余姚市，福建厦门市和河北廊坊市，这些区域性产业的形成是有一定原因的，它们形成的基本条件是在当地存在一条灌溉产品的上下游产业链。从规模上看，我们中国的四个灌溉产品制造圈，中小...

我国在水利灌溉工程运行管理方面的探索经验仍落后西方发达国家，管理技术还存在一定问题。在水利工程的日常运行期间，需要引进高效的、实用的和稳定的智慧水利系统，并严格制定系统管理维护和人员技术培训工作的保障和开展系统管理方式，这样才能保证灌溉工程...

灌溉用水量是灌溉工程设计中应当会考虑的设计计算参数，它的计算会影响到工程设计的合理性。目前常常采用的设计计算公式没...