BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型。对福建省46个地域的降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果。这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路。     

灰色-马尔柯夫链预测水稻产量的方法及其应用

将灰色系统预测模型GM(1,1)与马尔柯夫链相结合,建立玉林市早稻产量预测模型。应用结果表明:(1)模型具有灰色微分动态模型的特点,反映了产量变化的灰色过程;(2)应用马尔柯夫链对该模型所产生的误差进行修正,克服了GM模型误差较大等缺点,大大提高了预测精度,(3)灰色系统理论与随机过程理论相结合,互相取长补短,为统计理论发展开创了新的路径,也为产量预测预报提供了新的方法。     

流域次降雨侵蚀产沙的BP神经网络模拟

在分析黄土高原韭园沟流域多年观测资料的基础上,应用BP神经网络建模方法,建立了流域次降雨侵蚀产沙的神经网络模型。通过输入模型变量流域次降雨量、平均降雨强度、径流深和洪峰流量模数,对流域次降雨侵蚀产沙量进行了训练和预测。预测结果表明,所建BP神经网络模型预测精度较高,可近似揭示复杂非线性流域次降雨侵蚀产沙系统的产沙规律,为建立较高预报精度的黄土高原流域次降雨侵蚀产沙预报模型提供了依据。     

黄土高原小流域次降雨侵蚀产沙分段预报模型研究

建立具有广泛适用性的流域尺度侵蚀产沙预报模型是土壤侵蚀和水土保持研究的前沿领域。本文以黄土高原丘陵沟壑区第一副区岔巴沟流域为例,建立了流域侵蚀产沙人工神经网络模型,并运用缺省因子检验法分析各因子对流域侵蚀产沙的敏感程度;建立了基于敏感因子与分形信息维数的流域次降雨侵蚀产沙分段预报模型,并加以验证。研究表明,人工神经网络模型具有较高的精度,能够很好地定量描述流域水沙耦合关系;径流侵蚀功率和径流深对流域次降雨侵蚀产沙的敏感程度与流域地貌形态的复杂程度有关;以分形信息维数为界限,分段引入径流侵蚀功率和径流深,当Di0.8308时,采用径流侵蚀功率预测精度要高于采用径流深的预测精度,当Di0.8140时,采用径流深预测精度要高于采用径流侵蚀功率的预测精度。该侵蚀产沙分段预报模型的建立和方法的提出具有一定的合理性和可靠性,对其他侵蚀产沙模型有一定的借鉴之处。     

基于支持向量机回归的次降雨小流域侵蚀产沙预报研究——以晋西王家沟为例

基于次降雨小流域侵蚀产沙过程的复杂性、非线性，利用支持向量机回归和主成分分析方法，确定了影响次降雨小流域侵蚀产沙量的关键因子，包括浑水径流深、洪峰最大流量、降雨量和30min最大降雨强度。建立了向量机回归支持下的次降雨小流域侵蚀产沙预测模型。利用60次侵蚀产沙实测资料，对模型预报精度进行了分析，结果表明，基于支持向量回归的次降雨流域侵蚀产沙预报模型具有较好的预测精度，预测精度平均为在86％。该研究为揭示次降雨小流域土壤侵蚀规律提供了新的途径和方法。     

基于滑动无偏灰色马尔科夫模型的水库年降雨量预测

为了判别灰色模型与灰色马尔科夫模型哪一个更适合于降雨量的预测,以山西省寿阳县蔡庄水库为研究对象,通过灰色模拟、无偏灰色模拟、滑动无偏灰色模拟3种模拟方法对研究区40a的降雨量进行数值模拟,比较了3种方法的精确程度。选出最优方法,将精度最高的滑动无偏灰色模型辅以马尔科夫模型,形成灰色马尔科夫模型,再与灰色模型作对比较,判断其精度。结果表明,灰色模型对于长期预测和波动性较大的数据列拟合效果较差,灰色马尔科夫模型能够更好地适应数据的波动性,模拟效果更好。因此,在改进灰色模型的基础上辅以马尔科夫模型,形成改进的灰色马尔科夫模型,发挥出灰色模型与马尔科夫模型各自的优点,达到了更好的模拟效果。     

灰色消解模型的研制

本根据灰色系统理论，研制出灰色消解模型，能较准确反映农药，肥料等在土壤，作物中的消解规律，通过实例验证，模型预测值为实际值拟合率高。     

基于土壤参数的冬小麦产量预测模型

为了实现冬小麦的精细田间管理,研究了基于土壤参数的冬小麦产量预测模型。采用灰色理论对冬小麦土壤电导率 EC值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值等因子进行灰色关联度分析,结果表明土壤EC值与土壤全氮含量,K+以及土壤 pH 值的灰色关联度较高。在分析不同生长时期土壤 EC 值,全氮含量,K+、NO3-以及土壤pH值和产量间的相关系数的基础上,采用土壤EC值,全氮含量以及K+作为模型的输入,产量作为输出,建立了冬小麦产量预测BP神经网络（BPNN）模型;采用土壤EC值,全氮含量,K+,灰色关联度作为输入,建立了小麦产量的模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）预测模型。建模结果表明,BPNN 模型的预测决定系数达0.8237,验证决定系数达0.7367;FLSSVM模型的预测决定系数达0.8625,验证决定系数达0.8003。BP神经网络以及FLSSVM预测模型的精度都较高,可以用来评估作物产量,为精细农业变量处方管理提供理论与技术支持。     

基于灰色动态模型群法的河流水质预测研究

水质预测是水环境规划、评价和管理工作的基础。依据灰色系统理论 ,构造了一个由 6个 GM(1,1)模型组成的灰色动态模型群 ,并运用该模型群对淮河干流枯水期氨氮浓度变化趋势进行了预测分析 ,得到令人满意的结果。研究表明 ,灰色动态模型群法能够充分利用近期水质资料信息预测未来水质变化趋势 ;以模型群统计平均值作为最终预测值 ,避免了单一灰色模型容易利用不稳定信息的缺陷 ,使得预测精度更加准确 ,预测结果更为可信     

黄土高原小流域重力侵蚀数值模拟

为研究黄土高原小流域重力侵蚀机理,采用fish语言编写多层复杂地形建模的前处理程序,对多层复杂地形建模进行了二次开发。从力学稳定性角度,采用有限差分FLAC3D软件对黄土高原小流域概化模型进行重力侵蚀机理研究,分析了流域重力侵蚀的发育过程,并对小流域位移场和应力场进行了数值模拟。结果表明：建立的三维模型能真实地表现小流域地形、地貌,仿真效果良好。小流域重力侵蚀过程分为发育期、成熟期和稳定期3个阶段,沟头溯源区是小流域侵蚀最强烈的部位;凹形的边坡整体几何形态利于边坡稳定,减缓了重力侵蚀的发生程度。建模方法和数值模拟结果可应用到重力侵蚀研究中,为推动流域侵蚀产沙时空规律研究的深入发展和小流域水土流失综合治理以及生态环境建设提供科学依据。     

耕作侵蚀研究述评

耕作位移和耕作侵蚀主要是在重力作用下,由耕作工具触发的土壤侵蚀;是造成坡耕地土壤重新分布和坡耕地土壤侵蚀的重要过程之一;对坡面地形演化、土壤性质改变、土壤养分流失与重新分布、土地生产力降低、土壤碳储存变化等都有重要影响.在以往研究的基础上,总结耕作侵蚀的基本过程和机制、研究方法、影响因素和侵蚀速率的研究进展,讨论目前研究中的不足与未来可能的研究方向.不同于风蚀和水蚀,耕作侵蚀发生的动力条件是人为影响,而非自然发生的降水或风力;因而,其侵蚀过程和机制、研究方法、影响因素、侵蚀速率分布等均不同于风蚀和水蚀.耕作侵蚀主要受人为和自然因素的影响,人为因素驱动耕作侵蚀发生,坡面是耕作侵蚀的地形基础.人为因素主要有耕作工具特性、耕作方向、速度和深度等;自然因素主要包括坡面的形状和尺寸、地形、坡度和土壤性质等.强烈的耕作侵蚀主要发生在坡面上部和坡面曲率剧烈变化的部位.耕作侵蚀研究主要通过基于示踪技术的实测方法,结合模型预测开展.由于耕作侵蚀、风蚀和水蚀的研究方法各成体系,通用方法较少,因而,多营力侵蚀研究难度巨大.以137 Cs为代表的核素在研究水蚀、风蚀和耕作侵蚀中均表现出独特的优势,为区分多营力侵蚀中各种侵蚀的速率和贡献提供了新的可能.     

土地利用规划修编中粮食产量预测方法比较

为探索提高土地利用总体规划修编中粮食产量预测精度的方法,该文应用1988-2005年晋城市粮食产量相关数据的分析,对线性回归模型、灰色GM(1,1)模型和灰色多元线性回归组合模型3种粮食产量预测方法进行了研究.首先,运用灰色关联分析对影响粮食产最的影响因素作出关联因子排序;其次,在灰色关联分析的基础上选取主要影响因子;再次,利用灰色GM(1,1)模型得到主要影响因素的预测值,同时,利用原始数据建立多元线性回归模型;最后,将灰色GM(1,1)模型的预测结果作为多元线性回归模型的输入值,得到灰色多元线性回归组合模型.通过比较这3种粮食产量预测方法的预测结果,得出灰色多元线性回归组合模型最适宜于晋城市粮食产量的预测.该研究可提高土地利用总体规划编制的科学性.     

基于特征集成学习的四川省土壤厚度预测

以四川省土壤厚度预测为例，为农业生产与生态环境评价中土壤厚度空间分布图的编制提供方法支持。对比分析了随机森林、分位数回归森林、支持向量机、集成学习模型对连续型土壤厚度的预测精度，并提出了一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测算法。研究结果表明：①四川省土壤厚度具有较高的空间异质性，控制其空间变化的主要地形因子包括谷底平坦综合指数、高程与地形湿度指数；②四川省土壤厚度预测模型的决定系数为0.32~0.47，均方根误差为0.28~0.41 m；③面向连续型土壤厚度预测的集成模型具有较高的预测精度与稳健性，能够充分集成子模型的优势。特征集成学习能够有效集成并融合了连续型土壤厚度预测与离散型土壤厚度类型预测结果，通过减少方差来提高预测结果的稳健性。     

侵蚀影响下土壤碳和养分空间变化及其过程模拟

通过小区采样并进行了机械组成和化学分析，认为侵蚀过程导致的土壤颗粒坡面分布变化点在0.2mm左右，同时认为侵蚀是坡面土壤碳和养分再分布过程分布差异的主要因素，当其它条件一致时，侵蚀和堆积决定了特定点或区域的土壤碳和养分含量的高低，通过建立土壤碳和分变化模型及侵蚀模型，在IDRISIW的支持下对侵蚀条件下流域各地块土壤碳和养分含量变化过程进行了模拟和长期预测，并得到了引起土壤碳和养分含量降低的最低侵蚀模数阈值。     

黄土高原坡沟系统重力侵蚀数值模拟研究

采用有限差分软件FLAC3D对黄土高原坡沟系统重力侵蚀机理进行探索,对坡沟系统应力场和位移场进行数值模拟,分析了不同侵蚀基准面抬升高度对坡沟稳定性及重力侵蚀的影响。结果表明,随侵蚀基准面逐渐抬升,坡沟系统逐渐稳定,最大位移、安全系数及滑塌概率的变化符合指数函数分布规律。拟合方程精度较高,可应用于坡沟重力侵蚀的定性分析与定量计算。凹形边坡整体几何形态能够有效降低应力集中,减缓重力侵蚀的发生程度;坡沟系统上部位移是以"沉降"模式为主,梁峁顶和梁峁坡是重力侵蚀最为强烈的部位。随侵蚀基准面逐渐抬升,各方向位移均有不同程度降低。     

近自然护岸措施对提高河岸平衡坡度的作用——以重庆市长寿区桃花溪河岸为例

为研究近自然护岸措施对河道岸坡稳定性的影响,以重庆市桃花溪河岸为例,通过布设自然原型护岸措施、天然材料织物垫护岸措施、土工织物扁袋护岸措施3种近自然护岸措施,并以裸地为对照,采用针对水力侵蚀的泥沙起动模型和针对重力侵蚀的土壤抗剪强度模型研究近自然护岸措施下的平衡坡度。结果表明:1)经过2年自然修复,由泥沙起动模型结合土壤抗冲试验得出3种护岸措施和对照河岸的岸坡相对平衡坡度依次为>34.9°、>33.3°、>32.3°、>25.5°,且护岸措施配合织物材料有利于措施布设前期岸坡抵抗水土流失;2)由土壤抗剪强度模型得出3种护岸措施和对照的岸坡相对平衡坡度依次为35.0°、26.2°、30.3°、19.9°;3)3种护岸措施下抵抗水力侵蚀的岸坡相对平衡坡度均大于抵抗重力侵蚀的岸坡相对平衡坡度,故抵抗重力侵蚀的土壤抗剪强度模型更适合模拟当地近自然护岸措施下岸坡相对平衡坡度,3种近自然护岸措施下岸坡相对平衡坡度比对照分别提高15.1°、6.3°、10.4°。     

耕作侵蚀及其对土壤肥力和作物产量的影响研究进展

在坡耕地景观内，由于农耕工具和重力作用而引起的耕作位移使土壤发生向下坡运动或向上坡运动(依赖于耕作方向)，导致净余土壤量向下坡传输、堆积，重新分配，从而形成耕作侵蚀。试验研究表明耕作侵蚀是坡耕地的主要侵蚀形式之一，耕作侵蚀发生最严重的区域是坡度较大、坡体短的坡耕地。该文就耕作侵蚀的概念、发生机理、典型的耕作侵蚀模型的发展，以及耕作侵蚀对土壤肥力和作物产量影响的研究现状作了简要论述，特别总结了针对中国的地貌和耕作工具特征而进行的耕作侵蚀的研究成果。指出在一定的景观范围内，耕作侵蚀是十分严重的，甚至其严重程度已经超过了水蚀。但是相对于水蚀而言，耕作侵蚀研究还很少，因此加强耕作侵蚀的研究是十分必要的。只有这样才能正确评价农耕地侵蚀状况，准确制定土壤保持措施和采用减少耕作侵蚀力的耕作工具，从而有效地控制土壤侵蚀。     

坡地农林复合系统土壤养分时间过程初步研究

三峡库区25°紫色土坡地植物篱-农作系统的实验观测表明,通过植物篱裁剪枝叶返田,能够增加土壤有机质和改善土壤物理性状.由于侵蚀过程的影响,植物篱带之上、篱带中养分含量高于篱带下.SCUAF模型的5年预测结果表明,该模型于土壤有效P的预测有较好的精度,对有机C和全N的预测结果也可接受.通过实测值输入SCUAF模型的10年预测结果则显示,农林复合经营将有利于坡地生态系统的养分平衡向有利方向转化,显著减少土壤侵蚀,其中新银合欢系统表现较好.     

黄土高原丘陵沟壑区临界地貌侵蚀产沙特征

深入研究流域临界地貌形态对侵蚀产沙的作用机制至关重要,也是建立流域侵蚀产沙预测模型的关键所在。该研究以黄土高原丘陵沟壑区岔巴沟为研究对象,开展了流域次降雨侵蚀产沙的BP人工神经网络(back propagation artificial neutral network,BPANN)模型与多重线性回归(multiple linear regression,MLR)模型比较研究,定量分析了流域侵蚀产沙的敏感因子及影响程度,并使用分形信息维数临界值和相对应的变量建立临界地貌侵蚀产沙预测模型,阐明临界地貌侵蚀产沙特征。结果表明,在侵蚀产沙模数预测方面,BPANN模型较MLR模型具有更好预测性能,能够有效表征综合条件下侵蚀产沙的动态变化过程。径流深和径流侵蚀功率对侵蚀产沙以及水文响应的影响程度受地貌形态因素制约。当分形信息维数大于地貌临界值时,采用径流侵蚀功率的预测精度高于径流深;相反,分形信息维数小于地貌临界值时,采用径流深的预测精度高于径流侵蚀功率。以分形信息维数为界,分别引入径流深或径流侵蚀功率所建立的临界地貌侵蚀产沙预测模型,具有较高的预测精度,具有一定的可行性、可靠性和普适性。     

黄土丘陵区典型沟道侵蚀诱发的CO2通量估算

以黄土丘陵区典型侵蚀沟道为对象,基于沟道剖面有机碳和¹³⁷Cs数据,采用碳库重分布模型估算了典型沟道侵蚀诱发的CO₂通量,并通过检验模型预测效率、解析影响因子,提出了模型校正的思路。结果表明:(1)在长期侵蚀作用下,沟道侵蚀区和沉积区均表现为剧烈的侵蚀效应,侵蚀区侵蚀速率介于30.99~46.44 mm/a,沉积区侵蚀速率介于34.20~37.88 mm/a,沉积区土壤流失速率略小于侵蚀区;(2)碳库重分布模型估算显示,侵蚀区与沉积区均表现为较强烈的碳源效应,侵蚀区CO₂通量介于18.41~28.44 g/(m²·a),沉积区CO₂通量介于22.19~29.25 g/(m²·a);(3)侵蚀部位、土壤容重、有机碳含量、侵蚀量、沟道平均坡度、植被地上部与地下部生物量共同解释了碳库重分布模型预测效率的变异特征(R²=0.68),其中侵蚀部位、侵蚀量、有机碳含量、土壤容重、植被地下部对预测效率有强驱动效应;(4)引入被忽略的植被新输入有机碳库参数,有望校正碳库重分布模型,提升模型预测效率。该研究结果明确了碳库重分布模型在沟道侵蚀区相比沉积区有更高的CO₂通量预测效率,为进一步提高模型的预测精度,可以考虑引入植被输入有机碳库作为校正参数。