大数据-算法-土壤作物体系中的水热耦合效应及模型与特征参数研究
本文研究了大数据和算法在土壤作物体系中的应用，特别是对水热耦合效应的研究。论文主要分为四个部分：试验设计、结果与分析、水热耦合作用下的尿素转化作用和水热耦合与作物生长的关系。
§3.2 试验设计中，作者设计了氨挥发试验，研究了氨挥发的动力学特征、温度效应和水分效应。作者还建立了氨挥发水热耦合效应动力学方程，研究了水热耦合效应对氨挥发的影响。
§3.3 水热耦合作用下的尿素转化作用中，作者研究了尿素转化的过程，建立了尿素转化的动力学模型，并研究了尿素转化的技态氮含量变化曲线、尿素转化的彼态氮含量变化曲线拟合、尿素转化的技态氮含量极大值、模拟参数a、b、c值与土壤水量w(g/kg)的关系、模拟参数a、b、c值与土壤温度T CO 的关系、模拟参数a、b、c值与土壤含水量及温度T CO 的关系等。
§4 水热耦合与作物生长的关系中，作者研究了水热耦合对作物生长的影响，建立了谷苗含水量及谷苗叶片水势与土壤含水量和温度的关系模型、谷苗生物量与土壤水热条件的关系模型、谷苗单株干重(鲜重)的水热耦合模型等。
本文的研究结果表明，水热耦合效应对土壤作物体系中的氨挥发和尿素转化产生了重要影响，水热耦合对作物生长也产生了重要影响。本文的研究结果为农业生产和土壤管理提供了重要的科学依据。
大数据和算法在本文中的应用体现在以下几个方面：
1. 数据挖掘：作者使用大数据技术挖掘了大量的试验数据，建立了氨挥发和尿素转化的动力学模型。
2. 数值模拟：作者使用算法对氨挥发和尿素转化的过程进行了数值模拟，研究了水热耦合效应对氨挥发和尿素转化的影响。
3. 预测模型：作者建立了几个预测模型，例如谷苗含水量及谷苗叶片水势与土壤含水量和温度的关系模型、谷苗生物量与土壤水热条件的关系模型等。
本文展示了大数据和算法在土壤作物体系中的应用，证明了大数据和算法在农业生产和土壤管理中的重要作用。
