一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型制造技术

本发明专利技术公开了一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，它涉及土壤水含量监测、诊断和预报技术领域。模型数学表达式为：

【技术实现步骤摘要】
一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型


[0001]本专利技术涉及的是土壤水含量监测、诊断和预报
，具体涉及一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型。

技术介绍

[0002]目前，国际上通用的土壤含水量诊断模型没有统一，农田土壤含水量监测方法有传统的铝盒取样称重方法、先进的中子仪定位方法、各类传感器监测法等。这些方法和模型的最大缺点是需要大量的人力、物力、财力和监测面积小等，使得用户总是面临难以实时、准确地获得大面积墒情诊断与预报结果的困难。为了解决上述问题，开发一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型尤为必要。

技术实现思路

[0003]针对现有技术上存在的不足，本专利技术目的是在于提供一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，使用就近气象站的降水量数据，可以连续诊断土壤含水量，模型简单、实用，同时模型按监测点建立，使每个监测点地块下垫面影响因素隐含在具体模型参数之中，诊断精度高，减少经济投入和劳动成本，易于推广使用。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，用前一个监测日的土壤含水量P
i
、时段降水量P
w
和相邻两次监测的间隔天数Days作为自变量，后一个监测日的土壤含水量P
(i+1)
与前一个监测日的土壤含水量P
i
之差作为因变量建立的墒情诊断模型，其诊断模型数学表达式为：
[0005]△r/>P＝P
(i+1)
‑
P
i
＝a+b
×
P
i
+c
×
P
w
+d
×
Days
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0006]式(1)中：
△
P为第(i+1)次监测的土壤含水量与第i次监测的土壤含水量的差值，即P
(i+1)
‑
P
i
(mm高度)；P
i
为第i次实测的土壤含水量(mm高度)；P
w
为第i个监测日至第(i+1)个监测日之间的降水量(mm)；Days为第(i+1)次监测到第i次监测的间隔时间天数；a、b、c、d为统计参数。
[0007]其流程为：
①
先根据监测点的历史数据建立统计模型，即
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
＝a+b
×
P
i
+c
×
P
w
+d
×
Days，获得a、b、c、d为统计参数；
[0008]②
以某一日为诊断日时，P
i
、P
w
、Days和a、b、c、d是已知的，因此可以求出
△
P，进而通过
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
求出P
(i+1)
；P
(i+1)
是使用已知降水量数据诊断的土壤含水量数据；
[0009]③
以某一日为预报日时，P
i
、Days和a、b、c、d是已知的，P
w
是根据天气预报确定的降水量，因此可以求出
△
P，进而通过
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
求出P
(i+1)
，P
(i+1)
是使用未来一段时间降水量预报值预报的土壤含水量数据。
[0010]本专利技术的有益效果：本模型简单、实用，是基于就近气象站历史降水量数据和对应的土壤含水量数据，按监测点建立，模型建立后通过降水量实时预测土壤含水量，解决就近气象站降水量与监测点含水量之间的定量关系，为利用降水量诊断土壤含水量提供定量化模型和参数，代替直接测定土壤含水量的成本，同时可以使用天气预报降水量数据预测未
来短时间内土壤含水量，为农田水分管理提供实时决策依据，诊断精度高，减少经济投入和劳动成本，应用前景广阔。
具体实施方式
[0011]为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。
[0012]本具体实施方式采用以下技术方案：一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，经过对大量土壤含水量监测数据和相邻监测日之间累计降水量(即时段降水量)数据的研究，相邻两次土壤含水量之差与前一个监测日的土壤含水量P
i
、时段降水量P
w
和相邻两次监测的间隔天数之间存在较高的相关性，根据以上规律以此建立差减间隔天数法土壤含水量诊断模型。用前一个监测日的土壤含水量P
i
、时段降水量P
w
和相邻两次监测的间隔天数Days作为自变量，后一个监测日的土壤含水量P
(i+1)
与前一个监测日的土壤含水量P
i
之差作为因变量建立的墒情诊断模型，其诊断模型数学表达式为：
[0013]△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
＝a+b
×
P
i
+c
×
P
w
+d
×
Days
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0014]式(1)中：
△
P为第(i+1)次监测的土壤含水量与第i次监测的土壤含水量的差值，即P
(i+1)
‑
P
i
(mm高度)；P
i
为第i次实测的土壤含水量(mm高度)；P
w
为第i个监测日至第(i+1)个监测日之间的降水量(mm)；Days为第(i+1)次监测到第i次监测的间隔时间天数；a、b、c、d为统计参数。
[0015]其流程为：
①
先根据监测点的历史数据建立统计模型，即
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
＝a+b
×
P
i
+c
×
P
w
+d
×
Days，获得a、b、c、d为统计参数；
[0016]②
以某一日为诊断日时，P
i
、P
w
、Days和a、b、c、d是已知的，因此可以求出
△
P，进而通过
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
求出P
(i+1)
；P
(i+1)
是使用已知降水量数据诊断的土本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，其特征在于，用前一个监测日的土壤含水量P
i
、时段降水量P
w
和相邻两次监测的间隔天数Days作为自变量，后一个监测日的土壤含水量P
(i+1)
与前一个监测日的土壤含水量P
i
之差作为因变量建立的墒情诊断模型，其诊断模型数学表达式为：
△
P＝P
(i+1)
‑
P
i
＝a+b
×
P
i
+c
×
P
w
+d
×
Days
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式(1)中：
△
P为第(i+1)次监测的土壤含水量与第i次监测的土壤含水量的差值，即P
(i+1)
‑
P
i
(mm高度)；P
i
为第i次实测的土壤含水量(mm高度)；P
w
为第i个监测日至第(i+1)个监测日之间的降水量(mm)；Days为第(i+1)次监测到第i次监测的间隔时间天数；a、b、c、d为统计参数。2.根据权利要求1所述的一种基于降水量的差减间隔天数法土壤含水量诊断模型，其特征在于，其流程为：
①
...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯彦林，王铄今，侯显达，刘书田，贾书刚，李金梅，朱艳梅，杜潇，潘桂颖，韦潇宇，张雪红，邓占儒，邓鑫宇，
申请(专利权)人：南宁师范大学，
类型：发明
国别省市：