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题名汾河灌区农田土壤墒情变化规律分析
被引量：9
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作者
周良臣
康绍忠
贾云茂
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机构
西北农林科技大学教育部旱区农业水土工程重点实验室
中国农业大学中国农业水问题研究中心
山西省汾河灌区水利管理局中心试验站
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出处
《节水灌溉》
北大核心
2004年第4期1-3,共3页
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基金
国家"863"项目作物高效用水生理控制与非充分灌溉技术研究(2002AA6Z3031)资助。
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文摘
利用山西汾河灌区1993～2002年各站点的土壤墒情实际观测资料,对该灌区主要作物生育期农田土壤墒情的时空变化规律进行分析;阐明了农田土壤墒情的季节变化大致可分为3个阶段,即:相对稳定阶段、严重失墒阶段和蓄墒阶段;农田土壤墒情的垂直变化明显表现出表层急变层、中间活跃层和底部相对稳定层3个层次。
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关键词
灌区
土壤墒情
农田
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Keywords
irrigation district
soil moisture
Cropland
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分类号
S152.7
[农业科学—土壤学]
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题名咸水灌溉试验研究
被引量：13
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作者
尉宝龙
邢黎明
牛豪震
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机构
山西省汾河水利管理局中心试验站
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
1997年第9期28-31,共4页
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文摘
汾河灌区地面灌溉水源严重短缺，影响着灌区农业生产发展。但灌区内存在着大量未开发的浅层咸水资源，这部分水资源属于劣质高矿化度水。为了利用这部分水源进行农田灌溉，对其进行了试验研究。研究表明：盐分对作物的危害及对产量的影响小于水分，因此，要首先保证作物的需水要求；利用成水灌溉，只要控制土壤含盐量、水分、相对溶液浓度指标不超过作物耐盐限度，就可以保证农业增产；试验冬小麦、春玉米、棉花用咸水灌溉分别比不灌溉的旱作物增产60．0％、33．7％、30．2％；要想进一步提高作物产量，须根据水源情况，实行咸、淡水轮灌；在每年有一次大定额河水灌溉和地下水有一定的径流条件下，用咸水灌溉，不会使土体长期积盐。
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关键词
咸水灌溉
土壤
含盐量
矿化度
灌溉
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Keywords
salt water, irrigation, soil salt content, mineralized degree, Fenhe irrigation region
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分类号
S274.6
[农业科学—农业水土工程]
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题名汾河灌区水稻节水灌溉技术研究
- 3
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作者
尉宝龙
牛豪震
赵生义
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机构
山西省汾河水利管理局中心试验站
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
1997年第1期31-33,43,共4页
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文摘
随着汾河水库调蓄能力的下降，加之工业挤占农业用水，汾河灌区灌溉水源日趋紧张。但汾河一坝灌区内的稻田仍采用传统的种植、灌溉模式，灌溉用水量最高达3万m3／hm2，浪费水现象很严重。而且还存在着水稻与小麦灌溉用水的矛盾。为此，我们对水稻节水灌溉技术进行了试验研究，结果表明，新的栽培、灌溉技术旱育秧、旱整地、浅湿间歇灌溉比传统的水育秧、水整地、深水灌溉有明显的节水、增产效果。旱育秧比水育秧多栽6．7倍的本田，折合到本田灌溉用水量减少90％以上，节约投资73％；旱整地比水整地节约泡田用水量37．8％，减少灌溉水量1362m3／hm2；本田生长期实行浅湿间歇灌溉的灌溉制度比深水淹灌每公顷可增产1056kg，增产率20．1％，田间耗水量减少6051m3／hm2，节水29．6％。
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关键词
水稻
节水灌溉
灌溉
汾河灌区
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Keywords
rice,water saving irrigation,dry raising rice seedlings,dry land regulation,shallow intermittent irrigation,the Fen River irrigation area
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分类号
S511.071
[农业科学—作物学]
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题名农田土壤墒情预报研究现状及不同预报方法的对比分析
被引量：28
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作者
粟容前
康绍忠
贾云茂
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机构
中国农业大学中国农业水问题研究中心
山西省汾河水利管理局中心试验站
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出处
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2005年第6期194-199,共6页
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基金
国家"863"计划节水农业重大专项课题(2004AA2Z4070)
山西省水利厅资助课题
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文摘
土壤墒情预报是实施农田土壤水分有效调控的基础和前提。回顾总结了国内外土壤墒情预报研究发展的历史和现状,并对几种预报模型进行了重点对比分析。在此基础上,对现有研究中存在的问题及发展趋势和今后研究的重点进行了展望。
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关键词
水量平衡
消退指数
墒情预报
模型
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Keywords
water balance
depletion index
soil moisture forecast
model
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分类号
S274
[农业科学—农业水土工程]
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题名BP神经网络方法在土壤墒情预测中的应用
被引量：25
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作者
周良臣
康绍忠
贾云茂
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机构
西北农林科技大学教育部旱区农业水土工程重点实验室
山西省汾河灌区水利管理局中心试验站
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出处
《干旱地区农业研究》
CSCD
北大核心
2005年第5期98-102,共5页
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基金
国家"863"计划项目(2002AA6Z3031)
国家自然科学基金重点项目(50339030)资助
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文摘
利用多年实测土壤水分资料和气象资料,建立了考虑多个因素如:外界气象因素及土壤特性、作物生长等对土壤墒情影响的BP人工神经网络模型。应用结果表明:所建立的模型具有较好的预测效果;用BP人工神经网络建立土壤墒情预测模型的方法是可行的。
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关键词
土壤墒情
BP神经网络
模型
预测
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Keywords
soil moisture
back-propagation neural network
model
forecast
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分类号
S152.71
[农业科学—土壤学]
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