安小宇，赵复兴，柳海涛

(郑州轻工业大学电气信息工程学院，郑州市，450002)

0 引言

我国是一个水资源非常缺乏的国家，同时农业用水又占据了很大的比例[1]。在有限的资源下，改善农作物的生长状态，就需要不断提高灌溉技术[2]。提高墒情预测的精确度，对农作物的生长起到至关重要的作用，并对我国的水资源做出了巨大的贡献[3]。因此，对墒情的研究是近些年相关科研机构的重要课题之一[4]。

段浩等[5]提出在遥感Penman-Monteith模型中土壤含水量与土壤蒸发量的关系，通过运用遥感的方法对蒸发量进行试验，验证了土壤含水量的变化与土壤蒸发量之间的关系；Scott等[6]通过饱和的含水量和蒸腾系数建立了土壤墒情变化的模型，验证了蒸腾因素对土壤含水量的影响；刘小刚等[7]将时间序列分析法与ArcGIS普通克里金差值法相结合的方法对墒情变化情况进行试验，得出了墒情变化与大气环境之间的联系；Schmer等[8]通过监测到的环境数据进行研究，得出了墒情与地表温度间的耦合关系；裴源生等[9]以满足水资源实时调度模型系统的需求为目标，结合地表因素、大气环境因素和人工灌溉因素的空间分布情况，得出对墒情变化造成的实时影响；Wilson等[10]通过对温度与墒情之间相互关系的研究，得出墒情的季节性变化规律和每日温度变化的关系；Lin等[11]采用土壤水动力的研究方法，得出农作物种植条件的变化对墒情的影响。

传统的方法对墒情进行预测时，都会考虑到影响墒情变化的各种变量，这样就会增加墒情预测的难度、增加预测的时间同时降低预测的精确度。……