灌溉大师

本文根据喷灌系统的特点，建立树状喷灌管网的数学模型，并运用现代控制论的数学方法构建喷灌标准参考自适应模拟系统。把系统是否是可观测的和可控制的问题归结为状态变量的确定是否可逆和非线性代数方程(17)是否有解的问题,并且根据卡尔曼(Kalman)递推滤波公式按模拟求解喷灌管网问题的需要,提出实用的滤波公式(23)、(28)及单步滤波方法，解决了用容量较少的微型计算机进行树状喷灌管网的水力模拟问题

In this paper, according to system connection, a branch network model of pipes and components is set up for the spray system actual piping condition. The recursive algorithm is commenceme

摘 要 : 常见的微灌工程设计的管道流量计算是依据 GB /T 50485－2020《微灌工程技术规范》，采用最不利水力条件下的管道运行场景，要求灌水器所有流量变差不超过 10% 的计算精度下，可以认为毛管或支管其上所有灌水器出水流量是一样的，其上所有灌水器流量的总和就是要计算的毛管或支管的总流量。与此不同，推荐一种不去计算毛管或支管灌水器总数和总流量，而是基于微灌工程设计规范公式(3.2....

摘要 作物生产是一场“完美风暴”的核心，它包括在面对气候变化时实现所有人的粮食 和营养安全的重大挑战，同时避免农业自然栖息地的，进一步转变和生物多样性丧失的进一步挑战。在这里，我们通过总结并反思在第二届国际作物建模研讨会 Second International Crop Modelling Symposium (iCropM2020)上提出的研究，探讨与这些重大挑战相关的作物建模的当前趋势..

《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...

数字灌区实现方法及其技术应用综述李双冰1，李慧钧1，李鸣1(1.宁波富金智能科技有限公司，宁波 315400)摘 要：本文探讨解决数字灌区建设中的数字灌区的通讯和控制硬件存在问题，利用传感器数据和云端模拟技术实现全灌区数字孪生模型方法，讨论数字模拟和分析技术，如何实现用精准数字孪生技术促进灌区现代化发展。数字灌区是水利系统水价改革关键技术应用。基于物联网的计量设备和控制设备，传感器、摄像...

淡水不是无限的。降雨量是不可预测的。植物并不总是渴的。世界上只有3%的水可以饮用，超过70%的淡水用于农业。不必要...