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　　當前我國農業發展主要問題包括供水不足、農藥超標等。農業生產用水的有效利用是農業研究的重點。人們通過無線墑情與旱情管理系統了解土壤水分含量信息，預測未來土壤水分變化趨勢，通過墑情預測有效提高土壤水分利用率，節約本就緊缺的水資源，提高農業生產抗旱能力。

　　過去墑情測報主要依靠經驗推斷和理論研究，經驗推斷法需要的參數少，但是需要長期的經驗積累，并且其理論研究常常需要依靠非常理想的條件和過多的參數，需要投入大量的人力和物力，兩種方法都不能夠準確測量出土壤墑情信息。人們對于墑情測報提出新的要求，因此研制出無線墑情與旱情管理系統。

　　無線墑情與旱情管理系統采用先進的墑情算法（粒子群算法和遺傳算法）計算土壤墑情。針對智能算法中存在的問題，本文將遺傳算法的思想融入了粒子群算法中，并通過TSP問題驗證了二者的結合有一定的意義。建立土壤墑情模型，該模型運用了復雜網絡中的小世界模型、社團結構和BT網絡中的傳銷特性，并且使得三者和智能優化算法進行了結合。

　　無線墑情與旱情管理系統與其他墑情測量儀器最大的區別在于建立墑情預測專用適應度函數，并且通過本PSO算法和智能合作網絡模型對適應度函數進行實驗，最后的實驗結果顯示，采用適應度函數后，儀器測量的土壤墑情數據更加準確，符合墑情測量需求。