在某些地區，棉花的生長所需要的水分*依靠灌溉，只有在詳細了解灌溉對于棉花的影響的情況下，才能夠節約灌溉用水。目前，我國灌區灌溉水利用率偏低，用水浪費現象普遍存在，土壤墑情預報方法不夠完善是其影響因素之一。土壤墑情測試儀的農田土壤墑情預測既是農田水分平衡及土壤-植物-大氣連續體研究的重點，也是農業生產部門急需了解和掌握的生產決策信息。研究土壤墑情預報方法對于制定合理灌溉制度，充分發揮灌溉工程效益，實現灌區節水目標，緩解用水矛盾等具有重要意義。

土壤墑情測試儀方便、直觀有效，是目前比較成熟的土壤墑情檢測模型，實踐證明，ＢＰ神經網絡是1種非線性函數逼近的優秀方法。近年來儀器檢測在水科學領域得到了廣泛應用，并引入到了農田土壤墑情預報研究中。但以往土壤墑情預報的數據模型，一般為單一輸出，即以作物根系層平均含水量為輸出,由于土壤中不同深度處的水分含量相差很大，這些模型的土壤墑情預報結果比較粗糙。因此，若能對土壤中不同深度處的水分含量進行預報，則能為農業灌溉制度的制定提供比較準確的數據。

儀器名稱：土壤墑情測試儀

儀器型號：TZS-2Y

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