The Soil Water Balance (SWB) crop m

The Soil Water Balance (SWB) crop model system developed by
Annandale et al. (2005) has the capability to store measured soil
water data in its database for comparison with simulated values.
Neutron water meter data or converted volumetric soil water data
can be uploaded manually into the SWB database and can be used
to correct the simulated soil water content. Thomson and Ross
(1996) developed a system to use data from soil water potential
sensors to adjust soil water balance parameters in a crop model
for scheduling irrigation in peanuts. Sensor data were fed manually
into the modelling database and used to automatically adjust soil
and rooting parameters in order to improve the accuracy of soil
water balance simulations and irrigation advice. Integration of soil
water monitoring and weather based modelling can be more useful
if human intervention is kept to a minimum. Modern sensor and
transmission technology allows soil water data from remote sites
to be available near real time and this should be utilized. Soil water
data processing to ensure compatibility with simulation systems
and data integration should be automated as far as possible. The
option to correct simulations with soil water records will enhance
the relevance and accuracy of irrigation advice and estimates of
crop performance (e.g. yield).
The MyCanesim sugarcane modelling and irrigation scheduling
system (Singels, 2007) simulates the daily soil water balance
taking into account ET, rainfall, irrigation, drainage and runoff. Soil
water status is quantified as the amount of water in the root zone
available to the plant (ASWC, mm). Irrigation scheduling is triggered
when ASWC approaches a user specified depletion level
(ADL, mm) and the specified irrigation cycle limitation is satisfied.
Scheduling advice is provided in the form of text messages, email,
fax and website reports.
MyCanesim was first used in May 2005 to provide real-time
irrigation scheduling advice to a group of small-scale farmers in
Pongola, Kwazulu-Natal (Singels and Smith, 2006) By 2007, the
service was extended to 47 farmers (Singels and Smith, 2008). A
drawback of the service is that if irrigation advice is not followed
precisely (applying the assumed amount on the recommended
date), the simulated ASWC can deviate from actual values in the
field, leading to incorrect advice. A potential solution is to use
recorded soil water content with appropriate technology to correct
simulations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองระบบที่พัฒนาโดยพืชดินน้ำสมดุล (SWB)Annandale et al. (2005) มีความสามารถในการเก็บดินที่วัดได้ข้อมูลในฐานข้อมูลสำหรับการเปรียบเทียบกับจำลองค่าน้ำข้อมูลมิเตอร์น้ำนิวตรอนหรือแปลงปริมาตรดินน้ำสามารถยื่นด้วยตนเองลงในฐานข้อมูล SWB และสามารถใช้การแก้ไขเนื้อหาจำลองดินน้ำ ทอมสันและรอสส์(1996) พัฒนาระบบการใช้ข้อมูลจากศักยภาพน้ำดินเซ็นเซอร์การปรับน้ำดินดุลพารามิเตอร์ในแบบจำลองพืชสำหรับการจัดกำหนดการชลประทานในถั่วลิสง ข้อมูลเซนเซอร์ถูกป้อนด้วยตนเองลงในฐานข้อมูลแบบจำลอง และใช้ในการปรับดินโดยอัตโนมัติและขจัดพารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของดินแบบจำลองสมดุลของน้ำและแนะนำชลประทาน รวมของดินตรวจสอบน้ำและสภาพอากาศตามแบบจำลองสามารถเป็นประโยชน์มากขึ้นถ้ามนุษย์จะถูกเก็บไว้ให้น้อยที่สุด เซนเซอร์ที่ทันสมัย และเทคโนโลยีการส่งข้อมูลให้ข้อมูลน้ำดินจากไซต์ระยะไกลจะใกล้เวลาจริงและนี้ควรจะใช้ ดินน้ำการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้สามารถจำลองระบบและรวมข้อมูลควรเป็นแบบอัตโนมัติเท่าที่เป็นไป การจะเพิ่มตัวเลือกการแก้ไขจำลองกับดินน้ำเกี่ยวข้องและความถูกต้องของชลประทานคำแนะนำและประเมินตัดประสิทธิภาพ (เช่นผลผลิต)MyCanesim อ้อยสร้างแบบจำลองและแผนชลประทานสมดุลน้ำดินวันจำลองระบบ (Singels, 2007)การเข้าบัญชี ET ฝน ชลประทาน ระบายน้ำ และไหลบ่า ดินน้ำสถานะเป็นวัดเป็นปริมาณของน้ำในโซนรากให้พืช (ASWC, mm) ชลประทานการจัดกำหนดการจะถูกทริกเกอร์เมื่อ ASWC วิธีผู้ใช้ระบุระดับการสูญเสีย(ADL, mm) และวงจรชลประทานระบุข้อจำกัดพึงพอใจคำแนะนำการจัดกำหนดการไว้ในรูปของข้อความ อีเมลรายงานโทรสารและเว็บไซต์MyCanesim ใช้เป็นครั้งแรกในเดือน 2005 พฤษภาคมให้เรียลไทม์ชลประทานแนะนำกลุ่มของเกษตรกรในการจัดกำหนดการPongola ทาล (Singels และ Smith, 2006) โดย 2007 การบริการถูกขยายให้เกษตรกร 47 (Singels และสมิธ 2008) Aข้อเสียเปรียบของการบริการคือหากไม่มีการปฏิบัติตามคำแนะนำชลประทานแม่นยำ (ใช้ยอดโหลดบนที่แนะนำวัน), ASWC จำลองสามารถเบี่ยงเบนไปจากค่าที่แท้จริงในการฟิลด์ นำไปสู่คำแนะนำที่ถูกต้อง การแก้ไขปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการ ใช้บันทึกปริมาณน้ำดิน ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบบคงเหลือดินน้ำ (SWB) รุ่นพืชที่พัฒนาโดย
เดล, et al (2005) มีความสามารถในการจัดเก็บวัดดิน
ข้อมูลน้ำในฐานข้อมูลสำหรับการเปรียบเทียบกับค่าจำลอง.
ข้อมูลมิเตอร์น้ำนิวตรอนหรือแปลงข้อมูลน้ำในดินปริมาตร
สามารถอัปโหลดด้วยตนเองลงในฐานข้อมูล SWB และสามารถนำมาใช้
ในการแก้ไขเนื้อหาของน้ำในดินจำลอง . ทอมสันและรอสส์
(1996) พัฒนาระบบการใช้ข้อมูลจากที่มีศักยภาพน้ำดิน
เซ็นเซอร์ปรับค่าความสมดุลของน้ำในดินในรูปแบบการเพาะปลูก
สำหรับการจัดตารางการชลประทานในถั่วลิสง ข้อมูลเซ็นเซอร์ได้รับการเลี้ยงดูด้วยตนเอง
ลงในฐานข้อมูลการสร้างแบบจำลองและใช้ในการปรับดินโดยอัตโนมัติ
พารามิเตอร์และรากเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของดิน
จำลองสมดุลของน้ำและให้คำแนะนำการชลประทาน บูรณาการของดิน
น้ำตรวจสอบสภาพอากาศและการสร้างแบบจำลองตามจะมีประโยชน์มากขึ้น
ถ้าการแทรกแซงของมนุษย์จะถูกเก็บไว้ให้น้อยที่สุด เซ็นเซอร์ที่ทันสมัยและ
เทคโนโลยีการส่งผ่านข้อมูลที่ช่วยให้น้ำในดินจากไซต์ระยะไกล
จะสามารถใช้ได้ใกล้เวลาจริงและนี้ควรจะใช้ ดินน้ำ
การประมวลผลข้อมูลเพื่อให้เข้ากันกับระบบจำลอง
และบูรณาการข้อมูลที่ควรจะเป็นไปโดยอัตโนมัติเท่าที่จะทำได้
ตัวเลือกในการแก้ไขแบบจำลองที่มีประวัติน้ำในดินจะช่วยเพิ่ม
ความเกี่ยวข้องและความถูกต้องของคำแนะนำและการประมาณการของชลประทาน
ประสิทธิภาพการเพาะปลูก (เช่นอัตราผลตอบแทน).
MyCanesim? การสร้างแบบจำลองอ้อยและการกำหนดเวลาการให้น้ำ
ระบบ (Singels 2007) จำลองสมดุลน้ำในดินในชีวิตประจำวัน
โดยคำนึงถึง ET, ปริมาณน้ำฝนการชลประทานและการระบายน้ำที่ไหลบ่า ดิน
สถานะน้ำจะวัดเป็นปริมาณน้ำในเขตราก
สามารถใช้ได้กับพืช (ASWC, มิลลิเมตร) การตั้งเวลาให้น้ำจะถูกเรียก
เมื่อ ASWC วิธีที่ผู้ใช้ระบุระดับการสูญเสีย
(ADL, มิลลิเมตร) และระบุข้อ จำกัด วงจรการชลประทานเป็นที่พอใจ.
คำแนะนำการจัดตารางการให้บริการในรูปแบบของข้อความอีเมลที่
โทรสารและรายงานเว็บไซต์.
MyCanesim? ถูกใช้ครั้งแรกพฤษภาคม 2005 เพื่อให้เวลาจริง
คำแนะนำการตั้งเวลาการชลประทานให้กับกลุ่มของเกษตรกรรายย่อยใน
Pongola, ควาซูลูนา (Singels และสมิ ธ , 2006) โดยปี 2007
บริการก็ขยายไปถึง 47 เกษตรกร (Singels และสมิ ธ 2008)
ข้อเสียเปรียบในการให้บริการคือว่าถ้าคำแนะนำการชลประทานไม่ปฏิบัติตาม
ได้อย่างแม่นยำ (ใช้จำนวนเงินที่สันนิษฐานว่าในที่แนะนำ
วัน) จำลอง ASWC สามารถเบี่ยงเบนไปจากค่าที่แท้จริงใน
ข้อมูลที่นำไปสู่คำแนะนำที่ไม่ถูกต้อง วิธีการแก้ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการใช้
ปริมาณน้ำในดินที่บันทึกด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสมในการแก้ไข
แบบจำลอง