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相似文献
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1.
以河南省封丘县为研究区,应用现有的代表性土壤转换函数(PTFs)对40个样点、169个样品的土壤容重实施预测并对其较差的预测精度进行了分析与评价,指出对于不同地区、不同类型、不同剖面垂直深度和不同发生层次的土壤,其容重PTFs的预测变量及相应参数各不相同。鉴于此,本研究基于获得的研究区基本土壤属性信息,应用回归分析手段分别构建了表层及心土层容重PTFs。预测结果显示,以土壤砂粒和有机质含量为预测变量的普通回归PTFs可以解释90%的土壤容重变异,且具有很高的预测精度;与心土层相比,表层土壤普通回归PTF的解释能力、预测精度均明显较低,表明表层土壤容重受其他随机因素尤其是人为活动因素的影响较强。进一步研究显示,通过逐步回归手段增加预测变量可以有效提高PTFs的解释能力和预测结果的合理性,但不一定能有效提高预测精度,PTFs预测精度主要取决于预测变量的遴选范围与数据质量。  相似文献   

2.
BP神经网络和SVM模型对施加生物炭土壤水分预测的适用性   总被引:2,自引:0,他引:2  
生物炭作为土壤改良剂对半干旱区土壤水分有良好的吸持作用,为确定施加生物炭对土壤水分预测模型适用性的影响,依托黄土高原半干旱区固原生态站开展了小区定位试验。向土壤中施加不同种类及比例的生物炭,定期监测土壤水分含量;考虑土壤含水量的非线性特征以及生物炭对土壤水分的影响,选取BP神经网络和SVM支持向量机两种模型,建立施加生物炭土壤水分预测模型。计算预测值,并与实测值对比,分析相对误差;利用RMSE、MRE、MAE和R2评估BP神经网络和SVM模型的精度。结果表明;BP神经网络预测值的平均相对误差为3.78%,最大误差为13.14%;SVM模型的平均相对误差为0.56%,最大误差为2.42%。SVM模型的RMSE、MRE、MAE值(分别为0.34~0.17,0.07,0.56~1.27)均小于BP神经网络的(分别为1.04~1.16,0.47~0.68,3.78~4.57),且决定系数R2值SVM模型(0.96~0.99)大于BP神经网络(0.56~0.64)。BP神经网络和SVM模型均能很好地预测施加生物炭的土壤水分,但SVM模型预测结果更加稳定,精度较高,更适于施加生物炭土壤水分的预测。该研究可为半干旱地区生物炭还田土壤水分的预测及管理提供理论依据。  相似文献   

3.
电阻率法确定土壤水分特征曲线初探   总被引:2,自引:0,他引:2  
张志祥  徐绍辉  崔峻岭  时青 《土壤》2013,45(6):1127-1132
以取自青岛市郊区的田间土样为研究对象,通过自制的室内土壤电阻率测量装置,测定了土壤的电阻率及对应的含水量,建立了电阻率-含水量关系模型。基于Ku/pF非饱和导水率测量系统测定的土壤水分特征曲线,借助含水量这一中间量,推求出了土壤电阻率-基质吸力关系模型,从而可以根据电阻率计算出对应的土壤基质吸力。耦合土壤电阻率-含水量关系模型与土壤电阻率-基质吸力关系模型,达到了预测土壤水分特征曲线的目的,为电阻率法在区域尺度空间和时间上预测土壤水分特征曲线提供了新的途径。  相似文献   

4.
基于近红外光谱土壤水分检测模型的适应性   总被引:11,自引:7,他引:4       下载免费PDF全文
由于土壤水分的近红外光谱定量分析模型精度依赖于样品状态,故土壤水分定量分析模型的适应性极其重要。以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法交叉验证建立了处理后样品下的土壤水分分析模型,模型预测值与标准值的决定系数R2为0.9946,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数R2为0.9919,预测均方差为0.912%;利用主成分分析了未处理土壤样品与处理土壤样品得分图的差异,结果表明定量分析模型对未处理样品的预测精度降低;采用斜率/截距的方法修正了12个未处理样品的模型预测值,预测平均绝对值误差从0.78%降低到0.38%,结果表明斜率/截距校正法能较好的提高近红外光谱土壤水分定量分析模型的适应性。  相似文献   

5.
科尔沁沙地土壤水分特征曲线传递函数的构建与评估   总被引:8,自引:2,他引:6  
为了快速准确的获取某一区域的水力性质,该文以科尔沁沙地典型沙丘-草甸相间地区为研究区,在对该区49个不同地貌类型采样点土壤水分特征曲线与土壤基本物理化学特性参数测试分析的基础上,采用函数参数非线性规划法构建了土壤干容重、粒径分布、有机质、pH值、电导率值等基本参数与水分特征曲线之间的传递函数,并进行了精度评估与分析。结果表明:1)研究区土壤水分特征曲线的坡度陡峭,不同地貌类型与土地利用方式下,土壤水分特征曲线有较大差异,相同负压下,土壤持水量按照流动沙丘-半固定沙丘-固定沙丘-农田-草甸的顺序递增;土壤的供水能力按照流动沙丘-半固定沙丘-固定沙丘-草甸-农田的顺序递减;2)利用土壤基本物化特性参数通过函数参数非线性规划法建立了研究区土壤水分特征曲线的传递函数,干容重和砂粒含量是预测土壤水分特征曲线模型参数的主要变量,增加土壤的理化指标可以提高预测精度,然而有机质含量、pH值、电导率值对本区土壤水分常数的影响并不大,对水分特征曲线模型3个参数的影响略微增加;3)通过对传递函数的检验与精度评估分析,各参数的平均误差均在0附近;饱和含水率、残余含水率的均方根误差分别为0.017、0.023;土壤水分常数的相关系数在0.95附近,饱和含水率、残余含水率的误差比的几何标准偏分别为1.04、1.27。表明所建土壤水分特征曲线传递函数的精度较高,可用于该区土壤水分特性研究。该研究可为该区水分、溶质运移、水-热-盐耦合运移模拟提供技术支持和理论保证。  相似文献   

6.
土壤水分特征曲线单一参数模型的建立及应用   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

7.
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   

8.
基于遗传神经网络的黑龙江浅表地层水分预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对BP神经网络预测土壤墒情容易出现较大空间内存在局部极值点的问题,采用GA算法对BP网络进行优化,根据大豆作物在不同生长阶段的根系分布及吸水情况,划分3个不同发育阶段,5个地层深度,建立3种对应的土壤含水量遗传神经网络预测模型,并应用于黑龙江垦区红星农场大豆田间土壤水分预测,分别对3种模型的整体预测误差进行了分析,2009年大豆播种前期及其全生育期土壤体积含水量预测的平均绝对误差为1.83%,能较好地反映大豆田间土壤水分具体情况,为大豆节水灌溉与管理提供可靠的科学依据,该预测方法亦可为寒地大豆或其他农作物田间土壤水分预测提供借鉴.  相似文献   

9.
估计太湖地区水稻土水分特征曲线的物理-经验方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为寻求适于太湖地区水稻土水分特征曲线估算的简便方法,本文以实测土壤基本性质和土壤水分特征曲线为基础,对13种物理-经验方法估计土壤水分特征曲线的效果进行综合评价。结果表明,基于形状相似性的物理-经验方法预测效果要优于多数分形方法,但均差于基于Kravchenko-Zhang分维方法和B rooks-Corey水分特征曲线方程的孔隙表面分形模型(简称KZBC模型)。物理-经验方法在不同压力水头段对含水量的预测精度有差异,在实际工作中不仅要考虑模型的适用性,还要考虑其适用的压力水头范围。KZBC模型估计土壤水分特征曲线精度最高,实用性也较强,是适用于本研究区水分特征曲线估计的最佳方法。  相似文献   

10.
根据土壤粒径分形估计紫色土水分特征曲线   总被引:9,自引:0,他引:9  
选择不同质地紫色土,分别根据土壤颗粒的数量和重量分布计算土壤粒径分形维数,并与Tyler和Wheatcraft土壤水分特征曲线模型的拟合分形维数进行比较分析。结果表明,三种途径获得的分形维数与土壤质地密切相关,均表现出土壤黏粒含量越高,质地越细,分形维数越高。土壤粒径数量分布分形维数(2.98~3.26)和土壤粒径重量分布分形维数(2.73~2.81)存在较大的差异,但二者间却存在显著的线性关系。土壤粒径分形维数与土壤水分特征曲线模型拟合分形维数(2.72~2.84)均存在显著的线性关系,尤其是土壤粒径重量分布分形维数与土壤水分特征曲线模型拟合分形维数数值十分接近。通过建立的土壤水分特征曲线模型分形维数与土壤粒径分布分形维数关系式,结合Tyler和Wheatcraft模型进行土壤水分特征曲线预测,预测值与实测值具有良好的一致性,因而根据土壤粒径分形预测紫色土水分特征曲线是可行的。  相似文献   

11.
基于支持向量机的土壤水力学参数预测   总被引:11,自引:6,他引:5  
为了分析支持向量机在土壤水力学参数预测方面的效果,应用支持向量机构建用于预测土壤水力学参数的土壤传递函数,以土壤粒径分布、容重、有机质含量等土壤理化性质为输入项,分别预测土壤饱和导水率、饱和含水率、残余含水率,以及van Genuchten公式参数的对数形式。结果表明预测值和实测值不存在显著性差异,用支持向量机预测土壤水力学参数是可行的。不同输入项处理的预测分析表明,输入项为粒径分布、粒径分布和容重、粒径分布和有机质含量3种情况的预测效果差异不明显,而输入项为粒径分布、容重和有机质含量时预测效果优于前3种情况。支持向量机在预测土壤水力学参数方面的效果要优于多元线性逐步回归模型,而与BP神经网络模型相比不具有明显好的预测效果。  相似文献   

12.
红壤中水热耦合转化的实验和数值模拟研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
Coupled transfer of soil water and heat in closed columns of homogeneous red soil was studied under laboratory conditions.A coupled model was constructed using soil physical theory,empirical equations and experimental data to predict the coupled transfer.The results show that transport of soil water was affected by temperaature gradient,and the largest net water transport was found in the soil column with initial water content of 0.148m^3m^-3,At the same time,temperature changes with the transport of soil water was in a nonlinear shape as heat parameters wre function of water content,and the changes of temperature were positively correlated with the net amount of water transported.Numerical modelling results show that the predicted values of temperature distribution were close to the observed values,while the predicted values of water content exhibited limited deviation at both ends of the soil column due to the slight temperature changes at both ends .It WAS indicated that the model proposed here was applicable.  相似文献   

13.
现有关于盆栽控水模拟土壤干旱条件的试验中多采用含水率作为水分胁迫阈值,然而由于基质配比不同导致含水率相同的基质的水分状况也不尽相同,这导致各研究间结果难以对比和参考。为快速获取盆栽基质水分特征曲线,建立基质水分特征曲线预测模型。该研究以盆栽控水试验常用的泥炭土、蛭石和珍珠岩为基质材料,测定了不同配比基质的水分特征曲线,通过不同方法(多元回归模型、人工神经网络)建立了其预测模型。结果表明,人工神经网络模型对基质水分特征曲线的预测精度高于多元回归;相较于人工神经网络,多元回归模型的稳定性更高。综合考虑模型的精度和稳定性,多元回归模型是预测作物盆栽基质水分特征曲线的最佳模型。该模型为基质水分特征曲线快速获取以及相关作物干旱胁迫研究间的对比提供了方法和依据。  相似文献   

14.
S.T. Willatt 《Geoderma》1979,22(4):323-331
Water contents were measured in a soil profile during the winter from the time of harvest until soil temperatures were greater than 0°C through this profile in the spring. Water movement between successive layers was predicted using the Darcy flow law and changes in water flux. These values were then compared with the changes in soil water content observed in field measurements. Results showed that water content changes (accumulation or loss) below the frozen layer were greater than predicted but that the differences between predicted and measured contents were small, much smaller than the amounts reported in previous experiments.  相似文献   

15.
基于BP神经网络的土壤水力学参数预测   总被引:8,自引:1,他引:7  
为了获取区域土壤水分和溶质运移模拟所需的土壤水力学参数,利用黄淮海平原曲周县的试验资料建立基于BP神经网络的土壤转换函数模型。本文采用土壤粒径分布、容重、有机质含量等土壤基本理化性质,来预测土壤饱和导水率Ks、饱和含水量sθ、残余含水量θr、以及van Genuchten公式参数α、n的对数形式ln(α)和ln(n),并与多元线性逐步回归方法进行比较。t检验结果表明,BP神经网络训练和预测得到的模拟值与实测值之间吻合很好,该方法具有较高的预测精度。通过对平均相对误差的比较,得出在粒径分布的基础上增加容重、有机质含量等输入项目,可以提高部分土壤水力学参数的预测精度,而有些参数的预测精度反而降低。以误差平方和为标准的比较结果表明,BP神经网络模型的预测效果总的来看要优于多元线性回归法。  相似文献   

16.
Vertical water fluxes at the water table and in the subsoil need to be quantified because of their significance for the supply of water to crops and the control of soil salinization in areas with shallow groundwater. A soil–water–atmosphere–plant (SWAP) model was calibrated using measured values of soil water content and the water fluxes at the water table. The measurements were taken in a field experiment where the depth to groundwater and the volume of irrigation water applied were controlled. The calibrated SWAP model was then used to simulate the soil water content and fluxes at the water table and in the subsoil under different irrigation and groundwater conditions. The predicted values provided a quantitative insight into specific terms in the water balance equation together with soil water fluxes in the subsoil that cannot be measured directly by field instruments. Crops utilized significant amounts of water from deeper soil layers and directly from groundwater, when the volume of irrigation decreased and the depth to the water table was <3.0 m. Depth to the water table significantly influenced water fluxes occurring in the soil profile over the period when evaporation dominated the hydrological cycle. Shallow groundwater is a very significant water resource for meeting the water requirement of crops. In practice, the frequency and quantity of irrigation need to be varied according to groundwater conditions.  相似文献   

17.
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。  相似文献   

18.
Li  Jingyang  Men  Cong  Qi  Junfeng  Yang  Bin  Liu  Ruimin 《Journal of Soils and Sediments》2020,20(8):3204-3216
Purpose

Q235 carbon steel is one of the most widely used carbon steels, and soil corrosion and failures of it caused accidents, casualties, and great financial losses. Corrosion of Q235 carbon steel differed in spatial because of spatial variation in soil environmental factors. However, the national scale spatial pattern of soil corrosion of Q235 carbon steel across China has not been explored.

Materials and methods

The values of 12 impact factors, corrosion rate, and pitting corrosion rate at 25 sites covered all soil types in China were collected. Mean impact value (MIV) algorithm and back propagation artificial neural network (BP ANN) were combined and applied in the impact factor analysis. Prediction models for corrosion rate and pitting corrosion were developed based on BP ANN. The proposed prediction models and information about soil properties with high resolution (1 km?×?1 km) were used in the prediction of corrosion rate. Based on geographical information system (GIS), the national scale spatial pattern of soil corrosion of Q235 carbon steel across China were analyzed.

Results and discussion

The water content and pH were of the largest influence (|MIV|?>?0.522) on both corrosion rate and pitting corrosion rate. For prediction models of corrosion rate and pitting corrosion rate, the predicted values were close to the measured values. Corrosion rates were of higher spatial differences, ranged from 0.632 to 5.181 g/(dm2·a). Pitting corrosion rates in the northeast were higher than other areas, which might be caused by higher values of total salt content, organic matter, and total voidage. Average corrosion rate in soil type 1 (1.161 mm/a) was nearly two times of that in soil type 2 (0.610 mm/a) and over three times of that in other types, indicating that corrosion rate varied largely among different soil types.

Conclusion

The importance of 12 impact factors of corrosion of Q235 carbon steel were evaluated, and the national scale corrosion rate and pitting corrosion rate in China were predicted and mapped for the first time. Both pitting corrosion rates and corrosion rates were of strong spatial variation.

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19.
基于神经网络的混沌时间序列土壤墒情预测预报   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
土壤墒情预测预报对农业生产、水分循环的研究具有重要的意义。应用混沌理论对具有混沌特性的土壤墒情时间序列进行相空间重构,利用神经网络对土壤墒情时间混沌序列重构相空间中相点的演化过程进行了学习、训练及预测。结果表明,该方法所需的参数较少,简单易行,即只需要土壤墒情时间序列数据。通过对预测预报值与实测数据进行比较,证实了该方法相对误差较小,预测精度高,有一定的可靠性和实用性。  相似文献   

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