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相似文献
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1.
地面水质评价的RBF神经网络方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
借助神经网络方法处理非线性问题的优势 ,采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈 BP神经网络。根据某流域水系的水质监测的数据 ,建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质污染主要的 7项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度很高 ,效果优于其它方法  相似文献   

2.
为精准把控并及时调节葡萄大棚棚内小气候,利用清徐县葡萄大棚农田小气候站观测数据及气象站、辐射站、土壤水分站资料,建立以棚外气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度为输入变量,棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量的基于BP神经网络葡萄大棚小气候预测模型。为了对比分析BP神经网络的精确度和稳定性,同时建立多元线性回归模型。结果表明,基于BP神经网络建立的预测模型,其训练值和实测值之间的绝对误差分别为1.55 ℃、4.46%、0.77 ℃,标准误差分别为2.18 ℃、5.94%、1.00 ℃;预测值和实测值之间的绝对误差分别为1.37 ℃、2.84%、0.42 ℃,标准误差分别为1.96 ℃、4.60%、0.53 ℃。预测效果明显优于多元线性回归模型,预测精度满足棚内小气候要素预报要求。  相似文献   

3.
基于BP神经网络的东港灌区作物需水量预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张丽  吴金亮  杨国范 《水土保持研究》2012,19(6):207-210,216
为了指导东港地区的农业生产,对影响作物参考蒸散量(ET0)的气象因子进行了分析,利用东港市1999年和2000年水稻生育期的常规气象资料,采用Matlab软件的神经网络工具箱,建立ET0三层BP神经网络预测模型,网络的输入因子为日净辐射量、日平均相对湿度和日平均风速,输出因子为利用Penman—Monteith公式计算得到的同期ET0值。结果表明:(1)当模型的隐层节点数为11,传递函数采用tansig函数,训练函数采用trainlm函数时,预测值与目标值的平均相对误差为9%,预测效果较其他情况都好,由此确定模型的最终结构为3—11—1的BP—ET0模型。(2)用BP—ET0模型预测参考作物蒸散量,预测值与目标值的变化趋势基本一致。  相似文献   

4.
基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型   总被引:31,自引:6,他引:25  
应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100 d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。  相似文献   

5.
宜宾市南溪区气象局一般站自2016年1月1日使用新型自动站(DZZ5)以来,提升了地面气象观测自动化和现代化水平,增强了观测资料的准确性、完整性和可靠性。由于气象自动站仪器的更新,启动DZZ5型自动气象站将导致新型站和备份站观测数据存在差异。基于此,研究新型自动站(DZZ5)与备份自动站(CAWS600)观测数据差异,得出各气象要素的订正数据,确保南溪区一般站气候统计资料的准确性和连续性。  相似文献   

6.
青海三江源地区土壤水分常数转换函数的建立与比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用土壤理化性质数据建立转换函数是间接获得土壤水力参数的重要手段之一。基于测定的土壤理化性质和土壤水分常数数据,本文采用回归分析、BP神经网络和基于BP神经网络的Rosetta模型3种方式分别建立了青海三江源地区土壤饱和含水量、毛管持水量和田间持水量的转换函数,并对其预测精度进行了比较。结果表明:(1)回归分析方法总体预测效果比较理想,特别是田间持水量的平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)都在3.397%以下,决定系数(R2)高达0.868;(2)BP神经网络方法的预测效果非常理想,各土壤水分常数平均误差和均方根误差都在4.685%以下,并且决定系数均在0.857以上;(3)Rosetta模型的预测效果相对较差,特别是饱和含水量和毛管持水量,平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)相对较大,决定系数(R2)相对较小。3种方式中,BP神经网络方法所建立的毛管持水量和饱和含水量转换函数均为最佳,回归方法所建立的田间持水量的转换函数要好于BP神经网络方法和Rosetta模型,Rosetta模型对土壤水分常数的预测效果不如其他两种方式。研究可为青海三江源地区土壤水力特性参数研究以及区域尺度上土壤水分估算提供科学依据。  相似文献   

7.
参考作物腾发量主成分神经网络预测模型   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

8.
以长三角3省1市为研究区,旨在构建长三角地区土壤水分长时间序列,为农业生产和遥感算法提供数据支撑。研究基于空间匹配的站点土壤水分数据和气象数据,利用主成分分析得到4个有效主成分作为线性回归和BP神经网络模型的输入因子,建立土壤水分与气象因子间的定量关系,并评估所构建模型的精度。结果表明,基于全部站点数据建立的单一BP神经网络模型优于单一线性回归模型。单一线性回归模型的R 2=0.34,RMSE=0.046 m3/m3,MAE=3.67%;而单一BP神经网络模型的训练、验证和测试3个数据集的R 2均在0.64以上,RMSE<0.043 m3/m3,MAE低于3.4%。根据逐个站点分别构建分站点的BP神经网络模型,其总体精度高于基于全部站点数据构建的单一BP神经网络模型。分站点构建的BP神经网络模型的总体精度方面,3个数据集的R 2均值在0.75以上,RMSE<0.039 m3/m3,MAE低于3%。通过对逐个站点分别构建BP神经网络模型,获得了精度较高、较稳定的土壤水分拟合结果。  相似文献   

9.
简单分析了地面气象自动观测定时数据缺测问题出现的原因,阐述了地面气象自动观测定时数据缺测的处理方法,针对地面气象自动观测定时数据质量控制水平的提高展开了深入的研究分析,希望可以有效解决数据缺测问题,降低数据缺测发生率,提供准确、完整的气象观测数据。  相似文献   

10.
基于机器学习算法的冬小麦始花期预报方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
该研究采用机器学习算法,明确冬小麦始花期的主要气象影响因子,并建立始花期预报模型。基于1980-2019年江苏省10个观测点冬小麦生育期观测资料和逐日气象数据,应用随机森林(Random Forest,RF)、反向神经网络(Back Propagation,BP)、多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)3种算法分别建立始花期预报模型,以决定系数、均方根误差、预报准确率为评判指标,对模型模拟精度进行比较分析。结果表明,温度类因子对始花期影响的重要性明显大于降水类和日照类。基于筛选出的重要特征变量,3种算法建立的始花期预报模型均可在4月初对始花期进行预报,最迟可提前5d预报,最早可提前32d预报;RF算法模拟精度最高,BP算法次之,MLR算法相对低一些;RF算法能准确模拟出始花期波动趋势,大部分站点的始花日期预报准确率都在85.0%以上,表明RF算法在始花期预报中有较高的可靠性和业务应用潜力。  相似文献   

11.
对风云卫星(FY-3B、FY-3C)系列土壤水分产品和中国气象局陆面数据同化系统CLDAS-V2.0(Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0)土壤水分产品展开精度验证与评价,旨在明确中国土壤水分产品的时空序列精度特征,以期为后续土壤水分产品精度校正与反演模型改进提供参考。验证实验在青藏高原那曲地区开展,基于那曲地区大(1°×1°)、中(0.3°×0.3°)、小(0.1°×0.1°)三个尺度观测网中观测站点0-5cm、0-10cm和10-40cm土壤水分逐日观测资料进行评价,并加入全球陆面数据同化系统GLDAS-1(Global Land Data Assimilation System Vision 1.0)Noah土壤水分产品作为对比。结果表明:(1)时序性上,CLDAS-V2.0土壤水分产品表现出良好的时空连贯性,FY系列土壤水分产品空值普遍存在,在冰冻期尤为显著。FY及CLDAS-V2.0土壤水分产品多数时间存在高估现象,在降水事件发生后和植被生长期高估尤为明显。(2)各土壤水分产品在不同尺度观测网中的统计结果一致。但相较于大中尺度稀疏测站,各产品在小尺度密集观测网的评价结果更加稳定和优异。(3)0-5cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品质量整体优于FY系列土壤水分产品,FY系列土壤水分日间观测产品精度高于夜间观测产品。10-40cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品精度高于GLDAS-1 Noah土壤水分产品。结果表明中国自主研制的土壤水分产品数据集质量较为稳定、可靠。  相似文献   

12.
土壤水分是地表和大气水热过程交换的重要纽带,对于农业生产、生态规划、水资源管理等具有十分重要的意义。微波遥感具有基本不受天气条件影响,具有较好探测植被覆盖下的土壤信息和土壤水分变化趋势等优势,成为目前遥感精确反演土壤水分的热点。本文整理了现有全球尺度的基于微波遥感的土壤水分产品;分析比较了土壤水分反演中主动微波遥感、被动微波遥感、主被动微波协同技术的原理、特点、适用范围和关键技术进展:主动微波遥感和被动微波遥感的 优势分别在于高空间分辨率和高时间分辨率,高空间分辨率可以很好捕捉地表细微的空间信息特征,但囿于土壤水分与后向散射系数之间的复杂关系,特别是植被、地表粗糙度等对雷达后向散射系数的干扰,使得反演土壤水分的精度不高,因而根据现实情况选取不同散射模型以及利用多源数据协同是目前改善精度的研究热点。而高时间分辨率可以实现全球及大尺度下的土壤水分监测,但是很难满足小尺度或者小区域范围的实际研究需求,为了能使实测数据在空间上得以较好匹配,提出多种降尺度方法。结合以上两种微波遥感方式的优劣,依托更为丰富的数据源、相对成熟的观测技术来对两者进行融合以提取更多的水分信息,以提升反演精度或者获得长时间序列数据。在目前的方法中,土壤水分反演在小尺度下表现出良好的性能,但在全球尺度上会出现数据缺失、适用性不强、反演精度不高以及反演过程过于复杂等诸多问题,可以借助多种观测方式(多极化、多角度、多波段)、多时相重复观测、在原有模型上引入新的算法以及数据同化等方面着手进行改进,同时全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS) 中长期稳定、高时空分辨率的L波段微波信号在陆面遥感领域的快速发展也为我国北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System, BDS)的发展提供了借鉴,展现出在土壤水分反演方面的巨大潜力。  相似文献   

13.
陈峰峰    赵江平  陈云明   《水土保持研究》2023,30(1):190-196
为明确黄土丘陵区典型人工幼林土壤水分时空变化特征,采用ECH2O土壤水分监测系统,基于标准径流小区坡面土壤水分观测方法,收集土壤水分及气象数据,分析了撂荒地与不同类型人工幼林土壤水分状况及时间稳定性。结果表明:(1)与撂荒地相比,人工幼林土壤含水量整体较低,且具有明显的季节性变化特征,变化趋势基本一致,均随降水量的增加(减少)而升高(降低);(2)不同类型人工林土壤水分垂直分布差异较大,相较于撂荒地,刺槐和油松在50 cm深度土层土壤含水量较低,在80—120 cm深度土层土壤含水量较高,丁香幼林土壤水分整体偏低;(3)油松和撂荒地土壤水分代表深度分别为:120 cm和80 cm,决定系数(R2≥0.9)和纳什系数(NSE≥-0.1)对该结果的评价显示土壤水分代表深度的选择均是可接受的,刺槐和丁香不同深度土层土壤水分差异较大。研究认为,在黄土丘陵区,人工幼林显著影响土壤水分垂直分布规律,土壤含水量整体呈低态势,相较于撂荒地,刺槐和丁香土壤水分变异性较大,油松较为稳定。  相似文献   

14.
吉林市土壤墒情监测系统开发及利用   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了及时掌握吉林市土壤墒情信息,为旱情预报预警提供基础数据,开发了吉林省吉林市土壤墒情监测系统。该系统由1个旱情分中心、建立在辖区内5个重点抗旱县的信息站以及分布在各县的13个土壤墒情监测站组成。土壤墒情监测站每天定时采集土壤墒情信息,通过GSM短消息上传到信息站;信息站对数据进行初步的整理后上报旱情分中心;旱情分中心根据各信息站上报的土壤墒情信息对区域旱情作出预报或预警,并根据需要给出抗旱决策。历时两年多的连续运行表明,系统在可靠性和实用性上基本达到了要求。  相似文献   

15.
以甘肃省庆阳市西峰区为例,利用近50a气象观测资料和近20a的土壤湿度观测资料,分析全球气候变暖背景下陇东主要气象要素及土壤湿度的变化特征,研究了气候变化对土壤湿度的影响。50a来陇东气温呈波动上升趋势,降水量呈波动减少趋势。1991—2010年陇东各层土壤湿度总体上均呈现出下降趋势,春季是土壤湿度减少最明显的季节,夏季土壤湿度变化趋势与春季具有类似规律,但变化率明显低于春季。秋季浅层土壤湿度呈下降趋势,深层呈上升趋势。就表层土壤湿度而言,各季土壤湿度与该季气温均为负相关,与降水量呈正相关。而对较深层土壤而言,土壤湿度与气温、降水的相关关系因季节而异。潜在蒸散量对土壤湿度的影响月份和年际变化均呈现出反位相的特点,基本呈同步变化趋势。通过对农田土壤水分演变特征及其影响因素进行分析,为进一步理解土壤水分的演变,合理利用气候资源,调整农业生态布局,积极应对气候变化提供决策方面的参考。  相似文献   

16.
为了探讨现代土壤墒情监测手段在业务监测实践中的应用方法,利用中国气象科学研究院固城生态与农业气象试验基地的业务和试验资料,对灌溉农田土壤湿度的时间变化特征和空间关系进行了分析。结果表明,灌溉农田的土壤湿度呈一年的周期性变化;浅层(0-50cm)土壤湿度时空波动显著,且各层的变化存在不一致性,60cm以下土层湿度时空变化很小,0-50cm土层的平均土壤湿度能较好地反映0-200cm土层的土壤水分状况,对土壤湿度的监测应集中在浅层50cm内,并需要逐层测量;浅层土壤湿度变异明显,大田中两点各层土壤湿度的相关性一般随两点距离增加而减小,单个测点的土壤湿度测值的代表性差,因此在自动土壤水分仪器布点时,要获得地段的平均土壤湿度信息,必须设置多个观测重复;表层5cm的土壤湿度变化剧烈而迅速,不能正确反映作物根系主要分布层的土壤水分状况,而表层10cm的土壤湿度与作物根系主要分布层的土壤湿度具有很好的联动性,可以较好地反映作物生长的环境土壤水分状况,因此,在应用微波遥感监测土壤墒情时,其对地表的探测深度需要达到10cm以上才能获得关于作物根系主要分布层的土壤水分状况信息,相应地,在土壤墒情微波遥感监测中,需要采用5GHz以下的频率。  相似文献   

17.
广西桉树林表层土壤水分时间稳定性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为分析桉树林土壤含水量时间稳定性特征,选取桉树林典型坡面,测量坡面9个样点5年土壤含水量,基于所测数据采用相对差分法和Spearman秩相关系数法分析土壤含水率的时空变异性和时间稳定性。结果表明,研究区坡面5年的表层平均土壤含水率为21.81%,在空间上表现为较弱的变异性,在时间上具有中等程度变异性。各年平均土壤含水率相关系数偏低,土壤含水率的空间模式在观测时间上的相似性较弱,其平均相对差分变化范围为-7.08%~5.03%,相对差分标准差和时间稳定性指数的平均值分别为5.73%和6.58%,说明不同坡度条件下土壤水分具有较好的时间稳定性。测点2,3,6,7,8水分含量较平均值高,测点1,4,9,5水分含量相对较低,湿润点的标准差和时间稳定性指数都相对小且稳定,即土壤湿润状态的水分稳定性比干燥状态的好。回归分析得到测点5的土壤含水量和整个坡面水分均值具有较高相关性,R2值为0.879,MBE值为0.141,RMSE值为99.4%,即测点5可作为代表性测点估计整个研究区浅层平均土壤含水率。  相似文献   

18.
土壤水分反演的特征变量选择研究综述   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
土壤水分是水、能量和生物地球化学循环中不可忽略的组成部分,土壤水分信息对水资源管理、农业生产以及气候变化等相关研究有着重要意义。基于遥感数据的土壤水分反演算法是获取土壤水分信息的重要手段,通过对影响土壤水分反演的因素进行梳理,将影响因素抽象为包括土壤特征,植被特征,以及气象特征在内的特征变量,并以此为主线对土壤水分的反演研究进行回顾与梳理。分析了利用不同特征变量反演土壤水分时存在的问题和发展趋势,指出土壤水分反演过程中存在特征变量理论研究不足、综合应用不深的问题,强调耦合使用各类特征变量以提高水分反演精度是未来的研究热点。  相似文献   

19.
那曲东部土壤水分MODIS遥感反演研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
陈涛  卓嘎  拉巴 《土壤通报》2017,(2):298-303
利用那曲东部2014年8月至2015年7月土壤水分观测资料与同期MODIS数据建立了研究区土壤水分遥感监测模型。表观热惯量法(ATI)反演土壤水分结果不理想,基于MODIS 8天合成数据以及晴空数据拟合结果的决定系数分别为0.4503和0.3753,晴空条件下ATI方法监测效果较差。基于单窗方法建立的四种模型中,三次多项式模型拟合效果较好,决定系数为0.5475,分析认为排除冬季数据后建模效果更好。结论:基于单窗方法的三次多项式模型能较好的反演研究区土壤水分,不足之处为对天气要求较高,若无晴空遥感数据,将影响土壤水分监测工作的开展。  相似文献   

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