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World File Search System土壤水分
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于ES
摘要：土壤水分是水资源管理，农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此，本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具，用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分（SM）含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域，并探索了土壤水分估计的RS方法，重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理，优势和局限性。但是，有些关键领域覆盖不足，需要关注。结果，本系统的审查论文通过评估其技术和方法，其性能评估级别（确定系数r），对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估，该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证：CC-BY-4.0开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是开放式的，均为开放式，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。（2025）。J. Appl。将本文列为：Yamakili，P; Nicholaus，先生； Greyson，K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物SCI。环境。管理。29（1）327-334日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：土壤水分；遥感;模型；表现;预测土壤水分（SM）是在农业，环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如，在农业中，SM是监测农业活动，预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数（Chadha等，2018;Muñoz-Carpena等，2007; Panuska等，2007; Panuska等，2015，2015年）SM与作物的出现和生长和生长，作物和生产力（CHADHA）也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要，包括干旱监测，洪水预测，作物
玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
玉米的水关系和生理学响应土壤水分水平和温室受精系统1
摘要：农作物的水状态直接受土壤水的供应影响。因此，本研究旨在分析不同土壤水分含量（80、90、100、100、110、110、110、110和120％的现场容量-FC）和受精系统（常规和施肥）的玉米中的水关系（双跨混合AG 1051）。该实验是在2019年8月至2019年10月至10月的巴西雷夫市，在巴西佩尔南布科州雷·佩恩市的农村乡村农村乡村的农业工程系中进行的实验。实验设计是具有5×2阶乘方案的随机块，四个重复和40个实验单元。在土壤湿度水平以下低于田间容量（100％FC）的100％，增加了玉米植物的相对水分含量，叶片，叶水的潜力和渗透调节。与常规施肥相比，施肥会导致较高的蒸腾率和以95％的田间容量（95％FC）灌溉的农作物中的水效率提高。在提交土壤水分水平以下的植物中，受精系统会影响水，渗透和压力潜力，以及渗透调节。
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。
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
利用智能农业中的时间序列基础模型进行土壤水分预测
最新的自然语言基础模型和计算机视觉基础模型的激增促进了各个领域的创新。受到这一进展的启发，我们探讨了基础模型在智能农业中预测的时间序列的潜力，这是一个经常受到有限数据可用性困扰的领域。具体来说，这项工作提出了一种新的TimeGPT应用，TimeGPT是一种最先进的时间序列基础模型，以预测土壤水潜力（𝜓土壤），这是通常用于灌溉建议的现场水状态的关键指标。传统上，此任务依赖于各种输入变量。我们探索了TimeGPT预测土壤的能力：（𝑖）零拍设置，（𝑖𝑖）仅依靠历史性𝜓土壤测量值的微调设置，以及（𝑖𝑖𝑖）微调的设置，我们还为模型添加了外源变量。我们将TimeGPT的性能与已建立的SOTA基线模型进行了比较，以预测土壤。我们的结果表明，TimeGPT仅使用历史𝜓土壤数据实现竞争性预测准确性，从而强调了其在农业应用中的显着潜力。这项研究通过实现传统上依赖广泛的数据收集和领域实验的预测任务，为农业可持续发展的基础时间序列模型铺平了道路。
研究文章研究超吸收性聚合物对土壤水分和植物生长的影响
随着气候变化继续影响环境，干旱管理在农业食品生产中变得更加至关重要。农民现在正在寻找易于应用的替代干旱管理方法。从这个意义上讲，在本研究中，提出了超吸收性聚合物（SAP）作为替代性土壤调节和干旱管理工具。在土壤调节和植物生长促进方面，通过不同的土壤类型和极端的干旱条件来测试开发的SAP的效率，至少有4个重复进行了长期的土壤和温室实验。使用小麦作为模型植物，通过4种不同的生长指标来监测植物的生长。植物生长指标表明，在不同的干旱条件下，使用不同量的SAP，使用不同量的SAP提高了干物质，尖峰长度和谷物产量，最多可提高24％，而11.6％的植物产量提高了11.6％。这项研究阐明了超吸收聚合物在农业中使用的和示例性的研究，并在剂量调整和理解这些类型的聚合物中的干旱剂量关系中有用。
英国表面土壤水分干燥的多求表征
摘要：降雨后土壤水分的持久性或记忆具有重大的环境影响。已经为原位和卫星数据分别研究土壤水分干燥已做出了许多工作。在这项工作中，我们介绍了多种英国土壤水分产品的干燥特性的比较，包括卫星合并（即TCM），原位（即cosmos-uk）（即cosmos-uk），水文模型[即Grid-to-Grid to-Grid（G2G）]生态研究支持系统（国际棋）]数据。所有网格产品的干燥衰减时间尺度（T）以1 - 2 km的前所未有的分辨率计算，该分辨率与天气和气候模型有关。由于诸如感应深度等差异，它们的t范围有所不同（SMUK和国际象棋除外），但它们的空间模式与土地覆盖率和土壤类型相关。我们进一步分析了Cosmos-UK站点干燥事件的发生。我们表明，土壤水分干燥状态表现出强烈的季节性依赖性，因此，夏季，土壤比冬季更快地干燥。这些季节性依赖性在模型基准测试和评估过程中很重要。我们表明，基于宇宙和LSM的拟合t良好，cosmos的偏差为较低的t。我们的发现有助于越来越多的文献来表征T，目的是开发一种方法，以系统地验证一系列尺度的模型土壤水分产品。