干旱气象科学研究基金(IAM200901)
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
- 相关作者：杨再强彭晓丹费玉娟朱凯黄川容更多>>
- 相关机构：南京信息工程大学中国气象局兰州干旱气象研究所安徽省气象局更多>>
- 发文基金：干旱气象科学研究基金公益性行业(气象)科研专项南京信息工程大学科研基金更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 安徽省土壤水分监测预测系统被引量：13
- 2011年
- 基于农业气象业务需求,研发安徽省土壤水分监测预测服务系统,可为防汛抗旱决策服务提供技术支持。该文首先建立人工取土、自动土壤水分观测站等不同渠道土壤水分监测资料的实时传输与处理系统,再利用不同季节资料建立土壤墒情统计预测模型,然后对Surfer 8.0和线柱图控件进行二次开发,实现不同季节和不同土层的土壤墒情监测预测结果表格化、图形化动态显示与输出。该研究建立的土壤旱涝监测预测系统实现了从土壤水分原始监测数据到标准化土壤水分综合数据库、再从监测预测初级产品到动态及图形化显示的服务产品的四级数据文件转化及业务逻辑流程,系统业务实用性和转化力强,该系统已成功应用于安徽省农业旱涝预报预警业务服务。
- 陈金华杨再强杨太明李永秀
- 关键词：土壤水分监测土壤墒情监测图形化显示农业气象
- 基于Bp神经网络的温室番茄气孔导度的模拟研究被引量：15
- 2011年
- 试验于2009年5月～2010年3月间,在我国青海海东地区和江苏南京温室内分别设计番茄栽培试验,测定和分析作物气孔导度数据和环境数据,研究发现温室番茄气孔导度与叶片温度成正相关,与饱和水气压差和CO2浓度呈负相关,气孔导度与光合有效辐射相关不显著。在此基础上,构建基于Bp神经网络的温室番茄叶片气孔导度模拟模型。结果表明,模型对"苏粉8号"和"大红"品种的气孔导度日变化的模拟值与实测值间基于1 1线的决定系数(R2)分别为0.760和0.674,其回归估计标准误差(RMSE)分别为0.054和0.061 mol.m-2.s-1。研究建立的Bp神经网络模型模拟叶片气孔导度的精度明显高于Ball-berry模型。
- 杨再强黄川容费玉娟彭晓丹朱凯扎西才让
- 关键词：人工神经网络番茄气孔导度
