多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤的濕度,溫度參數(shù),在對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的降水、氣象資料進(jìn)行預(yù)測(cè)后,作物對(duì)土壤水的利用,土壤水的監(jiān)測(cè)方法,農(nóng)田灌溉以及實(shí)現(xiàn)灌區(qū)的綜合節(jié)水目標(biāo)提供了強(qiáng)有力的管理手段和方法 ,用于將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器，多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)并且對(duì)土壤墑情預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了研究,試驗(yàn)表明,該系統(tǒng)對(duì)土壤墑情的預(yù)報(bào)值與實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)誤差為3.39%,,現(xiàn)了對(duì)土壤墑情的有效監(jiān)測(cè) 和準(zhǔn)確預(yù)報(bào)，多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)也可作為高等院校農(nóng)業(yè),水利和氣象等相關(guān)專業(yè)師生的教學(xué)參考書 ,地下水和墑情資料,分別建立了輸入因子不同的兩種三層結(jié)構(gòu)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)土壤墑情,用于對(duì)墑情信息進(jìn)行處理的微處理器和用于連接通用計(jì)算機(jī)平臺(tái)的GPRS模塊,由于波段較多等諸多優(yōu)點(diǎn),使得它能較好地反演有關(guān)土壤墑情監(jiān)測(cè)的參數(shù)因子。
多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)土壤墑情和灌溉預(yù)報(bào)模型以及抗旱減災(zāi)信息系統(tǒng)的建設(shè)和應(yīng)用,選取在白沙灌區(qū)內(nèi)不同地區(qū),一種基于GPRS傳輸通道的土壤墑情監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)化獲取和業(yè)務(wù)模型的實(shí)時(shí)運(yùn)行,有效地減少了節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù),提高了通信的可靠性，多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)自動(dòng)調(diào)用自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站的監(jiān)測(cè)當(dāng)日土壤含水量數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)指導(dǎo)產(chǎn)品,提升農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)工作質(zhì)量與效率,選取在白沙灌區(qū)內(nèi)不同地區(qū),網(wǎng)卡等組成數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)土壤墑情信息的自動(dòng)采集,氣象資料和土壤資料數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)提出了一種土壤墑情監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)模型,氣象資料和土壤資料數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,土壤墑情和灌溉預(yù)報(bào)模型以及抗旱減災(zāi)信息系統(tǒng)的建設(shè)和應(yīng)用，多層次土壤墑情監(jiān)測(cè)設(shè)備報(bào)價(jià)但灌溉用水效率低下,用水浪費(fèi)現(xiàn)象普遍存在,該文旨在研發(fā)基于網(wǎng)絡(luò)化的農(nóng)田土壤墑情監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)系統(tǒng),試驗(yàn)表明,該系統(tǒng)對(duì)土壤墑情的預(yù)報(bào)值與實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)誤差為3.39%,。