农业工程论文_黄河流域月尺度灌溉用水量的推算

文章目录

0 引言

1 数据与方法

1.1 研究区概况

1.2 资料收集

1.3 基于TensorFlow架构的BP神经网络模型

1.4 月毛灌溉用水量计算

2 结果与分析

2.1 灌溉用水量推算精度评价

2.2 灌溉用水量年内变化分析

2.3 灌溉用水量空间分布规律

3 结论

文章摘要:获取准确的月尺度灌溉用水量对探究流域灌溉用水量时空变异规律具有重要意义。以黄河流域内24个灌溉分区为例，利用基于TensorFlow架构的BPNN来推算月尺度灌水量。收集了24个灌溉分区的作物类型、降雨、气象以及实测灌溉定额等数据对模型进行训练，验证了模型的精度，并对黄河流域2018年逐月灌溉用水量的时空变异规律进行了分析。结果表明：黄河流域内小麦和玉米的灌溉用水量最多，占总灌溉用水量的26.35%和37.98%，其余作物灌溉用水量按大小排序为蔬菜>油料>薯类>水稻>大豆>棉花；灌溉用水量呈现随着月份的变化先增加后减小的趋势，在6月份达到峰值；灌水量空间分布呈现从西北部至中部、再到东西部逐渐递减的趋势。

文章关键词:

论文分类号:S274.4

上一篇：农业工程论文_农田水利灌溉工程规划设计方法探
下一篇：没有了