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　　淮北一帶是我國主要的農業種植區，作物品種多，種植的作物耐旱性強，主要是以土豆、大豆、棉花等為主。無線墑情監測系統監測顯示該地區多年平均降水量適中，但降水分布極不均勻，而且年際之間差異很大，導致旱澇災害出現頻繁。因此，為了提高作物產量，有效利用水分，在更小的時間和空間尺度上掌握土壤水分的動態變化規律顯得尤為重要。

　　目前，國內在土壤墑情預報方面運用的主要模型有水量平衡模型、土壤水動力學模型、神經網絡方法及時間序列分析方法等。水量平衡模型需要對各要素進行較準確地測定或估算，是目前無線墑情監測系統預報中應用最為廣泛的模型。其他方法分別存在參數較多或過少，且大多運用于農田水分循環規律研究或用于土壤水的遷移轉化，作為墑情預報還不普遍。

　　使用土壤墑情與旱情管理系統監測到的幾個站點前幾日的土壤含水量、降水量和蒸發量進行土壤墑情的預報試驗，該方法無論是完全預報方程還是簡化預報方程其預報效果都達到了很高的精度（>85%）。為了使預測方法簡便可行和更加精準且適合淮北地區，嘗試利用淮北地區無線墑情監測系統監測的逐日的降水、平均氣溫、蒸發量、日照資料以及相應的逐旬（逢8）墑情資料，從統計學的角度建立淮北地區土壤墑情的動態模型，以達到對該地區土壤墑情的準確預報。