Search

Applying Lysimeter method combined with CROPWAT model, crop coefficient of two types of vegetables (cabbage and Chinese cabbage) and three types of flowers (chrysanthemum, lily, and lisianthus) cultivated in the upstream area of Xuan Huong lake, Dalat city has been identified. Among the researched plants, the Chinese cabbage has the lowest coefficients of crops in all three initial, middle, and late crop seasons (respectively, 0.3, 1.25, and 0.81). A crop coefficient of Chrysanthemum is the largest in the middle stage (Kcmid = 1.4), followed by cabbage (Kcmid = 1.3). Kcmid of Chinese cabbage, Lily, and Lisianthus are approximately the same (respectively 1.25, 1.27, and 1.25). The chrysanthemum still has the large water demand in the final stage, it was reflected in Kcend = 1.07, followed by lily (1.05) and lisianthus (1.00) while Chinenes cabbage and cabbage in this stage is only at 0.81 and 0.93. It can be explained about this difference that because flowers still need a lot of water to provide for the flowering process and evaporation of leaves. When a crop coefficient is available, the calculation of water demand will become extremely simple through the correlation equation between the crop coefficient (Kc), the actual evapotranspiration (ETc), and the reference evapotranspiration (ETo). Therefore, we can have an effective irrigation plan and a better irrigation water management.

Ô nhiễm môi trường nước đang gia tăng nhanh chóng và phức tạp trong những năm gần đây. Dự đoán chất lượng nước nhằm cung cấp thông tin nhanh chóng và kịp thời về tình trạng ô nhiễm nguồn nước là rất cần thiết. Trong nghiên cứu này, khả năng dự đoán chất lượng nước được so sánh bằng phương pháp mạng nơ ron perceptron nhiều lớp và phương pháp lý thuyết xám tập trung khả năng dự đoán nhanh và độ chính xác góp phần nâng cao hiệu quả công tác dự đoán chất lượng nước. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập tại 23 điểm quan trắc chất lượng nước Sông Đồng Nai từ 2010 – 2014 tại Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Đồng Nai và Bình Dương dùng để dự đoán chỉ số chất lượng nước (WQI). Kết quả nghiên cứu cho thấy cả hai phương pháp cho kết quả dự đoán tốt chất lượng nước. Chỉ số chất lượng nước được dự đoán bằng mạng nơ ron có độ chính xác cao hơn (RMSE =2,88, R2 = 0,987 và P = 0) so với phương pháp dự đoán bằng lý thuyết xám (RMSE =7,84, R2 = 0,879 và P = 0).