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World File Search System土壤水
农业工程 V 学期文凭
理由：没有灌溉和排水工程，农业生产就无法满足与时俱进的要求。资源。农业工程文凭持有者不仅要监督灌溉水源、开发方法指挥和水管理规划，还要通过合适的排水系统处理农田中的多余废物。他必须熟悉从结构参数到土壤水植物关系的知识。他必须在不同情况下开发和执行高效的系统执行器，以实现现代和科学的农业系统的目标。目标：本课程的设计方式是为了让学生能够获得与农民需要的灌溉和排水工程相关的知识和能力，从灌溉源到最新的发展，以便他能够根据需要施加实际压力，从而与时俱进地引导我们的农业生产。以下主题可实现目标：主题讲座 01.介绍 02 02.地下水 03 03.灌溉源 02 04.存储结构 03 05.灌溉参数测量 02 06.渗透 02 07.土壤水分保持与运动 03 08.土壤水植物关系 03 09.灌溉效率 02 10.灌溉方法 03 11.灌溉与渠道 03 12.淤泥理论与设计参数 02 13.排水、排水系统 03 14.小型灌溉 03 15.管井工程 03 16.泵 03 总周期：- 42
土壤管理和监测计划（F-023）
如果是的，请选择任何适用的人：�实施整个农场计划以确定适当的土地使用区 - 在播种窗户的早期播种农作物 - 农业经济学管理以增强健康的剧烈作物来利用可用的土壤水水，以增强健康的剧烈牧场来增强健康的牧场，以利用可用的土壤水平，以避免使用长期的过渡范围。并管理残余植被�种树
农业和温室气体排放
减少耕作/无耕作可以增加土壤有机碳。耕作的行为可以产生大量一氧化二氮和二氧化碳的释放。减少/否直到将碳保存在土壤中，并避免了一氧化二氮的排放，这本来可以通过全耕作产生的。根据USDA的说法，“无耕种系统用有机物丰富了土壤，增加土壤水的能力并在干旱和洪水期间保护农作物。土壤表面上留下的农作物残留物也可以防止风和水侵蚀，从而使水和空气质量受益”（https://www.climatehubs.usda.gov/hubs/international/international/topic/no-till-till-till-farming-climate-climate-climate-cililienience）。
growr：r实施植被模型
•赫利牧场模型（Thornley，1998）是托管牧场的详细机械模型。•Basgra（Van Oijen等，2015）及其后代Basgra_n（Höglind等，2020）是多年的草原模型，包括分er动力学。•Prograss（Lazzarotto等，2009）的开发是为了捕获草/三叶草混合物中的相互作用。•PASIM的重点（Graux等，2011）是在气候变化条件下对牲畜生产的研究。•Modvege（Jouven等，2006）是一种机械模型，旨在捕获具有最小必需输入参数的主要过程。•Moorepark St Gilles（Ruelle等，2018）和Gras-Sim（Kokah等，2023）模型都扩展了土壤水和氮动力学和管理方面的模块。
新南威尔士州公共开放空间战略
公共开放空间有助于减轻城镇中气候变化和城市热岛效应的影响。在拥有良好公共开放空间和树冠覆盖的郊区，这种影响会减少。13 公园、绿色地被植物和树木吸收阳光并遮蔽坚硬的表面 - 减少吸收和释放的热量。我们种植的树木、灌木和草也是天然的冷却机制，因为植物吸收的土壤水分会蒸发并冷却空气。公共开放空间中的植被也可以改善空气质量。当实施水敏感城市设计时，公共开放空间还有助于保留水并改善当地景观的水质。
气候和土壤会影响农作物残留物覆盖的好处，以适应和缓解气候变化
问题 /问题的细节作物残留物覆盖是农作物残留物的一种农业生态实践（例如< / div>玉米茎）在收获后将其保存在土壤上，而不是燃烧或喂给牲畜。津巴布韦政府的“ pfumbvudza”计划在全国范围内促进了这种做法。它被提升为一种“气候智能”实践，i）有助于减少土壤水的蒸发，从而减少作物的水应力，ii）有助于降低杂草压力，iii）强烈减少土壤侵蚀，并随后对有机物和养分的损失以及IV）损失，以及IV），从而有助于通过表皮碳序列造成气候变化。然而，这些广泛认可的福利也已知是背景因素，需要对小农户经营的各种农业生态地区和土壤类型进行验证
土壤水分基阀门控制精密灌溉...
现场测试对于评估系统的现实性能至关重要。在受控的农业环境中进行了试点测试，以监测系统有效管理水的能力。在实施AI驱动的灌溉系统之前和之后记录了各种参数，例如用水，土壤水分水平和作物生长。在拟议的系统和传统灌溉方法之间进行了比较分析，重点是节水，灌溉效率和作物产量提高。分析了现场测试的性能指标，以确定该系统是否符合其减少水浪费和优化灌溉实践的设计目标。此外，还收集了现场专家和农民的反馈，以对系统的设计和功能进行迭代改进。
地球观测助力非洲粮食安全
自 20 世纪 80 年代第一颗地球观测卫星的建立以来，遥感技术就已应用于农业。卫星图像是遥感技术的主要资源，也是农业监测的潜在信息来源。使用这些卫星图像的主要好处是，它们可以更好地了解当前和过去农业活动相关的农业生产和作物特征。至于当前年份的作物活动，这些数据有助于通过将其与其他季节或平均情况进行比较来预测它们是“好”还是“坏”。目前，有不同类型的卫星图像在不同规模（地方、国家和区域）用于生产地表生物物理产品（植被指数、蒸散量、土壤水分等数据）和气候产品（降雨、辐射等），从而可以监测全球的植被、水循环、能量平衡和地形识别（Begué 等人，2006 年）。
基于机器学习的高分辨率土壤水分映射和时空分析：MLHRSM包装
摘要：土壤水分是关键的环境变量。缺乏软件来促进非专家在估算和分析领域的土壤水分时。本研究提出了一个新的开源R包MHRSM，可用于生成基于机器学习的高分辨率（每天30至500 m，每天到每月）土壤水分图和在0-5 cm和0-1 m的连续美国所选地点的不确定性估计。该模型基于分位数随机森林算法，集成了原位土壤传感器，卫星来源的土地表面参数（植被，地形和土壤），以及基于卫星的表面和根Zone土壤水分的卫星模型。它还提供了用于生成土壤水分图的空间和时间分析的功能。提供了一个案例研究，以证明每天在70 ha农作物领域每天生成30 m至每周土壤水分图的功能，然后进行空间 - 周期分析。