农业工程论文_黄河流域月尺度灌溉用水量的推算 - 灌溉排水学报杂志社投稿

来稿应自觉遵守国家有关著作权法律法规，不得侵犯他人版权或其他权利，如果出现问题作者文责自负，而且本刊将依法追究侵权行为给本刊造成的损失责任。本刊对录用稿有修改、删节权。经本刊通知进行修改的稿件或被采用的稿件，作者必须保证本刊的独立发表权。一、投稿方式： 1、请从我刊官网直接投稿。 2、请从我编辑部编辑的推广链接进入我刊投审稿系统进行投稿。二、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我刊所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我刊所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我刊所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。 5、投稿人授予我刊享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、第5条所述之网络是指通过我刊官网。 7、投稿人委托我刊声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

农业工程论文_黄河流域月尺度灌溉用水量的推算

作者:

关键词:

摘要：

文章目录

0 引言

1 数据与方法

1.1 研究区概况

1.2 资料收集

1.3 基于TensorFlow架构的BP神经网络模型

1.4 月毛灌溉用水量计算

2 结果与分析

2.1 灌溉用水量推算精度评价

2.2 灌溉用水量年内变化分析

2.3 灌溉用水量空间分布规律

3 结论

文章摘要:获取准确的月尺度灌溉用水量对探究流域灌溉用水量时空变异规律具有重要意义。以黄河流域内24个灌溉分区为例，利用基于TensorFlow架构的BPNN来推算月尺度灌水量。收集了24个灌溉分区的作物类型、降雨、气象以及实测灌溉定额等数据对模型进行训练，验证了模型的精度，并对黄河流域2018年逐月灌溉用水量的时空变异规律进行了分析。结果表明：黄河流域内小麦和玉米的灌溉用水量最多，占总灌溉用水量的26.35%和37.98%，其余作物灌溉用水量按大小排序为蔬菜>油料>薯类>水稻>大豆>棉花；灌溉用水量呈现随着月份的变化先增加后减小的趋势，在6月份达到峰值；灌水量空间分布呈现从西北部至中部、再到东西部逐渐递减的趋势。

文章关键词:

论文分类号:S274.4

文章来源：《灌溉排水学报》网址: http://www.ggpsxbzz.cn/qikandaodu/2022/0524/1192.html