一种灌溉水量与作物产量关系的预报模型<%=id%>

的很多地区，人工灌溉是一种非常重要的农业水资源管理方法。很多学者都在探讨不同土壤、气候条件下的灌溉渠道设计方法，这使得现场试验和计算机模拟显得十分重要。计算机模拟模型（如DRAINMOD水文模型）可以预报在不同条件下的灌溉水流、水位变动、作物产量的关系。但是，具体参数需要根据实际地区的数据进行确定和校正。
　　SEPAC的学者们根据两年来连续日灌溉量数据，通过多目标校正方程和自动校正方法确定了模型中8个参数的值。他们把灌溉水渠间隔分别设为5米、10米和20米，并测定各自灌溉水流的大小，利用这个值进行了模型验证。在不同的校正年份和沟渠密度下，日灌溉量水流模拟的Nash–Sutcliffe系数变化范围为0.62～0.79。日灌溉量水流校正的Nash–Sutcliffe系数变化范围为0.66～0.81，离均系数为0.01～0.07厘米/天，标准差为0.03～0.17厘米/天。有91%的年份中，Nash–Sutcliffe系数值大于0.5，76%的年份大于0.6。日灌溉量水流Nash–Sutcliffe系数值的统计检测与作物产量计算误差显示，在不同灌渠密度的情况下，模型的可靠度不会发生变化。
　　使用DRAINMOD模型可以研究不同灌渠密度下的灌溉效率，并可以指导不同土壤的灌渠密度设计。学者们使用这种模型在试验地准确的预报了作物的年产量。

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