盐碱土壤Philip入渗模型参数的神经网络预报模型

以改良盐碱土壤、提供入渗参数为研究目的,在山西省北部的4种盐碱荒地进行了系列入渗试验和基本理化参数测定试验。基于误差反向传播算法(Back Propagation算法),建立了盐碱地土壤基本理化参数与Philip入渗模型参数之间的神经网络预报模型。预测所得Philip入渗模型参数的平均相对误差如下:稳渗率A为4.30%、吸渗率S为0.31%,预测值与实测值吻合程度高。研究结果表明,基于盐碱地土壤条件,选择土壤体积含水率、容重、质地、有机质含量、全盐量以及p H作为预报模型输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的BP神经网络的预报模型是可行的。     

多尺度土壤入渗特性的变异特征和传递函数构建

土壤入渗特性的变异特征具有明显空间依赖性和尺度效应,其多尺度上的参数估值是农田灌溉设计和管理的重要基础。该研究以在关中平原进行的52组双环入渗试验为基础,通过比较不同方法计算的标定因子对Kostiakov公式的标定效果,结合小波分析和通径分析方法识别并量化分析标定因子和土壤特性参数（土壤机械组成、容重、初始含水率和有机质含量）在多尺度的相关性,在此基础上分别利用多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）、BP神经网络（BP Artificial Neural Network, BP-ANN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）3种方法构建估算标定因子的土壤传递函数。结果表明,采用最小二乘法计算标定因子对Kostiakov公式的标定效果最优,所有测点标定后累积入渗量与实测值的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）、平均偏差（Mean Bias Error, MBE）、相对误差绝对值均值（Mean Absolute Value of Relative Error, MARE）分别为1.83 cm、0.24 cm、21.2%;多尺度条件下,土壤容重、砂粒、黏粒和有机质含量组合是引起研究区域标定因子空间变化的主要变异源,其中标定因子与砂粒和有机质含量呈显著正相关关系,总通径系数分别为0.78和0.65,与黏粒和土壤容重呈显著负相关关系,总通径系数分别为?0.74和?0.68;采用SVM法构建估算标定因子的土壤传递函数精度最高,其验证集所得入渗量估算值与实测值具有较高的一致性,两者间的RMSE、MBE和MARE分别为1.92 cm、0.05 cm和27.6%,说明SVM法可用于构建估算标定因子的土壤传递函数。研究结果有助于揭示多尺度上土壤入渗特性的变异特征和解决入渗参数难以快速获取的问题。     

利用BP神经网络模型对太湖水体叶绿素a含量的估算

利用太湖2001-2006年常规水质监测资料和气象资料进行主成分分析,确定影响太湖水体叶绿素a 含量的主要因子。在此基础上构建BP神经网络模型,利用模型对太湖湖心区水体叶绿素a含量进行估算,并对模型进行敏感度分析;将所建模型运用于太湖梅梁湾、贡湖湾、竺山湾以及东太湖4个湖区叶绿素a含量的估算,以验证其适用性。结果表明：基于主成分分析的BP神经网络模型估算的湖心区叶绿素a含量与实测值的拟合度良好,对已建立的BP神经网络预测模型进行敏感度分析表明,气温和溶解氧与浮游植物叶绿素a含量密切相关;该模型对太湖其它4个湖区水体叶绿素a含量的估算结果与实测值拟合度良好, 表明其适用性也较好,因此,可以运用于对太湖水体叶绿素a含量的估算及预测。     

田块尺度土壤入渗特性空间变异研究

土壤入渗特性是田块尺度参数估值的重要基础。该文以陕西省杨凌区一级阶地砂壤土和三级阶地粘壤土所选典型田块的双环入渗试验为基础,分析了归一化因子在单一尺度和多尺度上的分形特征,并在此基础上建立了估算归一化因子的土壤转换函数。结果表明:对于修正Kostiakov公式所采用的归一化处理方法是可行的,可较好地预测典型田块各测点的土壤入渗过程;在单一尺度上,一级阶地和三级阶地所选典型田块的归一化因子最优半方差函数均为球状模型,其分形维数分别为1.796和1.840;在多尺度上,一级阶地典型田块归一化因子的空间变异受粉粒含量、砂粒含量和土壤容重的影响显著,三级阶地典型田块归一化因子的空间变异与黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量和土壤初始含水率相关程度最高(显著性水平0.01);估算归一化因子的土壤转换函数具有较高的精度和可靠性,其一级阶地和三级阶地典型田块验证样本归一化因子的实测值与估算值相对误差绝对值均值分别为13.15%和9.95%。研究结果可较好地解决田块尺度内土壤入渗点面转换及入渗参数难以取得的问题。     

Green-Ampt模型与Philip入渗模型的对比分析

土壤入渗是田间水循环的重要组成部分,国内外学者提出了具有不同特点和用途的入渗模型。该文通过对比分析了具有明确物理意义的Philip入渗模型和Green-Ampt入渗模型,建立了两模型参数间的内在关系,并利用一维垂直入渗实验资料对理论关系进行了比较。发现Philip入渗模型对参数精度要求较高,而Green-Ampt入渗模型对参数要求较低     

Green-Ampt模型参数简化及与土壤物理参数的关系

简化模型表达形式从而减少参数个数,对于Green-Ampt入渗模型的实际应用具有重要的现实意义。该文通过推导湿润锋处平均基质吸力与Philip模型中土壤吸湿率关系基础上提出了简化的Green-Ampt入渗模型,基于新疆222兵团两块壤质土壤田块上土壤水分入渗试验资料,分析了Green-Ampt简化入渗模型参数与土壤物理参数之间的关系,建立了模型参数与土壤物理参数之间的定量经验转换函数。结果表明,入渗参数A(组合参数)与土壤初始含水率呈对数负相关,相关系数为0.77,A与土壤紧实度和黏粒含量均呈指数负相关,相关系数分别为0.70和0.74。饱和导水率Ks与土壤紧实度和黏粒呈指数负相关,相关系数分别为0.74和0.73。A和Ks与土壤初始含水率、土壤紧实度和黏粒含量呈高度和中度多元线性相关,相关系数分别为0.9和0.79。研究表明Green-Ampt简化入渗模型能够在一定精度下分析土壤入渗过程。     

核桃不饱和脂肪酸总量预测线性与非线性模型

为研究核桃的外观形状变化与内部营养成分累积的规律,以35个核桃品种的果实为试验材料,分析测定其脂肪、蛋白质、糖分、粗纤维、水分含量及外观指标,采用多元线性回归分析、主成分分析、BP神经网络等数学方法,建立核桃不饱和脂肪酸的预测模型。结果表明,基于16项常规理化及外观测定数据建立的线性模型(LM)和非线性模型(NLM)对核桃不饱和脂肪酸(UFA)总量、多不饱和脂肪酸(PUFA)和单不饱和脂肪酸(MUFA)预测的可靠性存在差异;NLM的可靠性优于LM,即RNLMRLM;全因素的BP神经网络模型可用于MUFA的预测,预测的平均相对误差为0.59%,基于主成分的BP神经网络模型可用于UFA总量的预测,预测的平均相对误差为4.58%。本研究结果为核桃加工利用过程中原料选择、品质评价、质量控制等环节提供了相关的理论依据。     

微咸水入渗条件下Philip模型与Green-Ampt模型参数的对比分析

近年来，国内外学者对土壤入渗特征进行了大量研究，提出了具有不同特点和用途的入渗模型。随着土壤水分运动理论的发展，模型的发展日益趋于简单化、数值化、理论化，各模型之间的关系越来越紧密，许多学者试图通过对土壤入渗模型中特征参数的对比分析，建立模型参数间的关系，从而为获取相关土壤入渗参数提供手段，便于土壤入渗模型的实际应用。描述土壤水分入渗过程的模型很多，其中Philip和Green-Ampt入渗模型具有明确的物理意义，应用较广泛。王全九等建立了Philip和Green-Ampt两个入渗模型参数间的理论关系，并用实验结果进行了合理性验证。在利用淡水入渗的情况下，发现利用Green-Ampt参数推求Philip公式的参数适用于计算短历时的累积入渗量，而利用Philip模型推求的Green．Ampt参数对于长短入渗时间的累积入渗量计算的精度都比较高。利用淡水入渗得出如上结论，那么当用微咸水入渗时，入渗过程中发生复杂的物理化学作用，所建立的参数关系是否仍然成立？入渗水的矿化度对计算精度的影响如何？都是值得探讨的问题，需要进一步分析研究。本文利用室内进行的垂直一维微咸水入渗实验资料，分别用Philip和Green-Ampt两个入渗模型处理实验资料，分析不同水质对入渗参数的影响，并应用王全九建立的理论关系式互推模型参数，验证该公式在微咸水入渗情况下的精度及分析水质对计算精度的影响。     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.     

基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测

为了提高反向传播（BP）神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析（PCA）,提取累计贡献达到85．46％的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法（GA）优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80％以上,其中GA—BP神经网络模型的精度最高,达92．6％,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1／4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA—BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。     

不同地理尺度下综合施肥模型的建模与验证

在新疆北疆采用包含正交设计的方案进行了多点肥料试验,建立了不同地理尺度下的综合施肥模型和肥料效应函数方程,通过校验试验对综合施肥模型与肥料效应函数方程施肥推荐施肥效果进行了比较研究。试验采用相同的试验设计在2000-2002年间进行,每年试验点数为31个。研究结果表明,通过趋势系数可以建立包括地点变量的综合肥料效应方程,回归方程各参数有明确的肥料学意义。不同地理尺度下建立的综合施肥模型都可以有效地进行施肥推荐。和传统的肥料效应函数方程相比,综合施肥模型的氮素推荐量与土壤碱解氮或有机质含量呈显著负相关,表明方程可以根据土壤供氮能力调节施氮量,在小尺度下尤其如此。综合施肥模型磷肥推荐量显著低于肥料效应函数方程推荐量,其推荐质量高于肥料效应函数方程。小尺度下综合施肥模型的推荐量比大尺度下综合施肥模型精确度更高,但两种施肥模型都优于肥料效应函数方程。     

工程堆积体入渗特征及入渗模型适宜性评价

以重庆市城镇建设和交通枢纽工程形成的典型工程堆积体为研究对象,采用野外双环入渗法对工程堆积体入渗特征、影响因素及入渗模型适宜性进行研究,筛选重庆市典型工程堆积体最优入渗模型。结果表明:(1)工程堆积体初始入渗率可达23.20mm/min,随着入渗时间的延长,入渗速率逐渐降低,30min瞬时入渗率为2.38~11.32mm/min,稳定入渗率为1.81~9.05mm/min;(2)工程堆积体的初始入渗率、稳定入渗率、平均入渗率、30 min入渗率、60 min入渗率和渗透总量均表现为中等变异,变异系数为36.42%~57.49%;(3)工程堆积体初始入渗率、稳定入渗率、平均入渗率和渗透总量与容重和含水率均呈负相关关系,与总孔隙度呈正相关关系;稳定入渗率、平均入渗率和渗透总量与60~40,40~20,20~10,10~5mm碎石含量呈负相关关系,与5~2mm碎石含量呈正相关关系;(4)不同工程堆积体回归模型的拟合效果存在差异,其决定系数R2依次为Kastiakov模型(0.899)通用经验模型(0.893)Horton模型(0.870)Philip模型(0.867),Kastiakov模型拟合效果优于通用经验模型、Horton模型和Philip模型,可以较好地模拟和预测重庆市工程堆积体入渗过程和入渗能力。     

土壤水分特征曲线单一参数模型的建立及应用

在对甘肃省南小河沟流域不同地貌类型、不同质地土壤样品的土壤水分特征曲线进行试验测定的基础上,建立了南小河沟流域土壤水分特征曲线的单一参数模型,通过实测值对模型进行检验。结果表明:单一参数模型预测的土壤水分特征曲线与实测土壤水分特征曲线比较接近,而该模型参数少,结构简单,可进一步推广应用。     

多因素影响下浑水膜孔肥液入渗土壤水分运移特性

为研究不同因素对浑水膜孔肥液入渗土壤水分运动特性的影响,开展室内土箱入渗试验,试验设土壤初始含水率、土壤容重、含沙率和肥液浓度4因素,每个因素设3个水平,共12组试验(9组正交试验,3组验证试验)。分析影响因素对浑水膜孔灌肥液入渗单位膜孔面积累积入渗量、入渗率及湿润体平均体积含水率增量的影响。利用多元回归推求并验证单位膜孔累积入渗量和湿润体平均体积含水率增量与影响因素的经验模型和模型参数。结果表明:土壤初始含水率、土壤容重、含沙率和肥液浓度对单位膜孔累积入渗量影响极显著(P<0.01),各影响因素影响程度由大到小依次为含沙率、土壤容重、土壤初始含水率、肥液浓度;土壤初始含水率、含沙率和肥液浓度对湿润体平均体积含水率增量影响极显著(P<0.01),土壤容重对其影响显著(P<0.05),各影响因素影响程度由大到小依次为土壤初始含水率、肥液浓度、含沙率、土壤容重。建立的经验模型及模型参数检验合格,预测值与实际测算值误差均在±10%以内,精度良好,可用于试验因素不同时土壤水分入渗情况预测。     

充分供水条件下点源入渗参数影响因素及其简化模型

以非饱和土壤水分运动理论为基础,建立了充分供水条件下点源入渗的土壤水分运动数学模型,并应用SWMS-3D软件对模型进行了求解,模拟并分析了充分供水条件下多种典型土壤的点源入渗特性及其影响因素。结果表明,充分供水条件下点源入渗累积入渗量曲线符合Philip模型;在相同土壤质地、容积密度下,吸渗率与稳渗率随着膜孔直径的增大而增大;稳渗率随灌溉水深的增大而略有增大。基于Philip模型,提出了包含膜孔直径、灌溉水深的充分供水条件下点源入渗简化模型。并利用黄土高原典型土壤的室内试验资料与已有文献资料对简化模型进行了验证。验证结果表明,所建简化模型能较简单地确定吸渗率和稳渗率,可较准确地反映充分供水条件下点源入渗特点。     

沟灌入渗湿润体运移距离预测模型

为进一步探明沟灌入渗湿润体的影响因素和其运移规律,该文通过黏壤土和砂土的室内沟灌入渗试验,重点研究了土壤容重、沟中水深和土壤初始含水率对沟灌入渗湿润体的影响。通过分析,发现湿润锋垂直和水平方向运移距离与时间的1/2次方呈线性函数关系,建立了包含土壤容重、沟中水深、土壤初始含水率等因素的湿润峰运移距离预测模型,并对模型进行验证,结果表明模型精度较高,用其模拟沟灌入渗湿润峰运移距离是可行的。研究结果可为改进沟灌灌水技术提供参考。     

A modified physical-based water-retention model for continuous soil moisture estimation during infiltration: experiments on saline and non-saline soils

ABSTRACT

Water infiltration is an issue of vital concern to farmland irrigation. Besides, a soil-water evaluation during infiltration benefits irrigation determination and salt leaching, which has still not been well revealed through a physical-based model regarding continuous soil-water estimation. We conducted one-dimensional infiltration on non-saline loam soil and saline sandy loam soil to propose a modified water-retention model which was expected to estimate continuous soil-water changes during infiltration. Results indicated that for the non-saline soil and the saline soil with different salinities, the modified water-retention model can be established based on the vertical one-dimensional algebraic model and the Kostiakov model. But different from the traditional vertical one-dimensional algebraic model, the new established model can be adopted for calculating and predicting continuous water content during infiltration at any duration, with higher accuracy than using HYDRUS, due to direct parameter acquisition from the observed infiltration data rather than indirect acquisition from soil water characteristic curve. The established potential relationship between soil moisture and cumulative infiltration promotes the development of precise agriculture.     

具有砂质夹层的土壤连续函数入渗模型

实验研究表明,在具有砂质夹层土壤的积水入渗过程中,其累积入渗量随时间的变化存在着由非线性入渗关系逐渐转入线性稳定入渗的两个阶段.在已有的研究成果中,对此入渗过程大多采用以进入稳渗阶段的时间为界,分段对其进行数学模拟.本文提出将地表入渗通量随时间的变化视为两部分入渗过程叠加的思路,即一部分视为稳定入渗,其稳渗率与转入稳渗阶段后的量值相等;另一部分视为满足上层土体储水需求的非稳定入渗,其入渗率为入渗时间的函数,并在整个入渗过程进入稳定入渗阶段时,其量值趋近于零.在此思路与假设前提下,对具有砂质夹层土壤的入渗过程建立一个完整的连续函数入渗模型.该模型经实测资料验证,不仅更能符合具有砂质夹层土壤的入渗客观规律,而且具有较好的计算精度.