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　　墑情檢測是能進(jìn)行合理灌溉數據，確定適宜灌溉水量的依據。土壤墑情的消長(cháng)過(guò)程，不僅與土壤特性，植物根系水分交換有關(guān)，而且受到外界氣象因素，如灌溉、降雨、輻射、蒸發(fā)等的影響。目前墑情預報模型主要有理論模型和經(jīng)驗模型，這2類(lèi)模型的適用性和復雜程度各異。理論模型參數較多，經(jīng)驗模型參數適用性有限均致應用不便。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（ANN）由于其具有自組織、自學(xué)習和處理非線(xiàn)性問(wèn)題的能力，在水資源領(lǐng)域有較好的應用。已有研究采用影響墑情變化的4～6個(gè)氣象因子為網(wǎng)絡(luò )輸入量，時(shí)段末土壤墑情為網(wǎng)絡(luò )輸出，建立的土壤墑情測定儀可成功分析和預測土壤墑情。在墑情預報中土壤墑情測定儀比其他模型或算法更有效，具有較高的預報精度。
　　以上研究從理論上證明了土壤墑情測定儀是可行的，土壤墑情測定儀檢測的數據包括降水量、蒸發(fā)量、相對濕度、日照、氣溫、風(fēng)速、時(shí)段初土壤墑情等。
　　土壤墑情預報常見(jiàn)方法，雖在理論上較為成熟，但所需參數較多，有的要素難以準確測定和估算，影響模型預報效果，實(shí)際應用中很難推廣。本文以土壤墑情資料為基礎，與降水總量、蒸發(fā)量、日照時(shí)數等氣象要素資料逐步回歸建立了南康、湖口兩地的土壤墑情測定儀，土壤墑情測定儀所需參數少，計算簡(jiǎn)單，方便實(shí)際使用推廣，可用于兩地的土壤墑情預報，并以此指導作物灌溉和其他農事生產(chǎn)活動(dòng)。根據目前江西省的具體情況，各地均在陸續建立土壤墑情監測站點(diǎn)，今后可根據各地實(shí)測監測資料，建立區域性的土壤墑情預報模型，為當地農業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。
　　本研究擬根據土壤墑情變化的特點(diǎn)，建立影響土壤墑情的平均氣溫、相對濕度、日照時(shí)數、平均風(fēng)速、蒸降差、前一旬土壤墑情的6因子人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )缺省因子檢驗法確定土壤墑情對各因子的敏感程度，構建用最少因子表征土壤墑情的土壤墑情測定儀。