基于平行竞争PSO算法的土壤水分测量研究

为了提高测量土壤水分Van Genuchten方程求解的精度,提出平行竞争PSO算法。首先在PSO算法基础上,当粒子群最大半径值小于某个阈值时,竞争才被触发,同时最差粒子被重置,粒子被重置的比例随着迭代次数增加而非线性减少;接着粒子群分成若干子群,子群的群平均适应度与原始粒子群平均适应度相差不能小于设定的阈值,引入不同的共享因子对子群与子群、粒子与子群之间进行信息共享动态调节;最后粒子适应度函数由Van Genuchten方程参数构成,给出了算法流程。实验仿真显示本文算法对测试函数求解具有收敛速度较快、解精度较高的特点,测量粉壤土脱湿数据的相对误差最大为5%,吸湿数据的相对误差最大为4%,相比其他算法都较小。     

微粒群优化求解van Genuchten方程参数

van Genuchten方程参数的求解是复杂的非线性拟合问题,用传统方法难以有效解决。应用微粒群优化目的在于找到一条求解van Genuchten方程参数新的有效途径。以粉壤土吸湿和脱湿实测数据为实验,利用VisualBasic.NET语言进行编程,首先建立目标函数,然后计算每个微粒的适应值,通过微粒的自动寻优过程,找到最小误差平方和,最后记录下与之对应的参数,即为方程所求得解。通过最小误差平方和与其他方法进行比较,表明微粒群优化程序设计简洁、运行时间短、拟合精度高,是一种求解van Genuchten方程参数的有效方法。     

基于改进粒子群的土壤水分特征曲线参数优化研究

土壤水分特征曲线是研究土壤水分运动的重要参数,Van Genuchten方程是目前广泛应用的土壤水分特征曲线方程。由于该方程参数较多,人工调节参数繁琐复杂,应用优化算法实现参数自动调节成为首选。分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和改进粒子群算法(CMOPSO)对方程进行参数寻优,对比3种算法的收敛速度、所需迭代次数和算法稳定性。结果表明:3种算法的参数模拟精度均较好;改进粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度优于遗传算法与粒子群算法,且所需迭代次数最少,适合VG方程的参数寻优。     

农田土壤水分特征曲线参数拟合及其剖面变异特性研究

在天津农学院西校区和山西大同阳高试验基地,采用环刀取原状土方法分层、分垂直和水平2个方向取土样,采用高速离心机(CR22GⅡ)方法得到了土壤水分特征曲线数据,利用Van Genuchten模型对实测数据进行了拟合,并运用Excel软件规划求解与模式搜索法交替迭代进行参数拟合优化求解。结果表明,根据实测数据所选的参数初始值和优化值之间有明显差异,以残余含水率差异最大,参数n差异最小;参数优化过程中不同参数随迭代次数的增加有不同的变化规律;不同深度的参数优化值有显著差异,不同方向参数值有一定差异;取样误差对参数的优化结果也有一定的影响。     

基于BP神经网络方法的黄土水分特征曲线预测模型比选

黄土高原区水资源严重匮乏，研究土壤水分特征曲线对于提高水分利用率、节约水资源有着重要的现实意义，但直接试验测量土壤水分特征曲线面临操作技术难度大、耗时费力等诸多问题，因此对土壤水分特征曲线进行科学合理预测十分必要。为提高黄土高原区土壤水分特征曲线预测模型精度，以山西省5个县市的试验点黄土为研究对象进行模型比选。基于BP神经网络算法，以土壤基本指标黏粒含量、粉粒含量、干容重、有机质和全盐量共5个影响因素作为预测模型的输入变量，以经验模型的参数作为预测模型的输出变量，分别建立了Gardner经验模型参数和Van Genuchten经验模型参数的预测模型，并根据实测数据库的预测结果进行对比和分析。结果表明：建立的经验模型参数的BP神经网络预测模型，Gardner经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于4%,Van Genuchten经验模型建模和验证后的两个参数相对误差的平均值都小于5%；不论是建模的训练数据库还是验证数据库，Gardner经验模型参数的预测模型精度均高于Van Genuchten经验模型参数的预测模型精度。因此，建议针对黄土高原区的黄土水分特征曲线预测模型的建立...     

5种砂土水分特征曲线的测试分析

为了测试分析5种砂土的水分特征曲线,运用张力计法对砾砂、粗砂、中砂、细砂、粉砂5种砂土在不同含水率下的土壤基质吸力进行实验研究,并对数据进行了三次多项式与Van Genuchten模型的拟合与验证。结果表明:细砂的水分特征曲线呈"反S"形曲线,砾砂、粗砂、中砂、粉砂呈"L"形曲线;在相同含水率条件下,5种砂土的基质吸力大小为粉砂细砂中砂粗砂砾砂;三次多项式拟合结果的R2值、PBIAS值分别为0.982 7~0.998 3、-0.119 8~0.342 7,Van Genuchten拟合结果的R2值、PBIAS值分别为0.931 0~0.992 6、-2.083 5~5.256 7,此处3次多项式拟合效果要优于Van Genuchten模型。     

栾城农业生态系统试验站土壤水分特征曲线分析

利用土壤水分特征曲线仪测定河北栾城农业生态系统试验站三组土样的含水量及其对应负压值，分别利用6种不同模型进行了土壤水分特征曲线拟合。通过6种土壤水分特征曲线模型的拟合值与实测值差异对比认为，不同土样的最优土壤水分曲线模型不同。栾城土壤水分特征曲线拟合效果最好的模型是：原状粉质粘土为原始Van Genuchten模型；而扰动土为修正的Van Genuchten模型。     

栾城农业生态系统试验站土壤水分

利用土壤水分特征曲线仪测定河北栾城农业生态系统试验站三组土样的含水量及其对应负压值，分别利用六种不同模型进行了土壤水分特征曲线拟合。通过六种土壤水分特征曲线模型的拟合值与实测值差异对比认为，不同土样的最优土壤水分曲线模型不同，栾城土壤水分特征曲线拟合效果最好的模型是：原状粉质粘土为原始Van Genuchten模型；而扰动土为修正的Van Genuchten模型。     

基于Matlab地表滴灌土壤水分运动的数值模拟

滴灌条件下土壤水分运动规律是当前农业工程中重要研究领域。基于土壤水运动基本方程,结合作物根系吸水特点,建立了地表滴灌条件下土壤水分运动二维数学模型。应用Matlab软件,通过数值模拟方法,得出了Van Genuchten模型的参数值,推导了渗透参数拟合公式,进一步对地表滴灌土壤水分运动过程进行模拟。同时,利用Matlab强大的绘图功能对拟合曲线与实测数据进行了直观的比较。结果表明,所构建的数学模型对地表滴灌条件下的土壤水分运动变化具有较好的模拟效果。     

西藏林芝地区土壤水分特征曲线适用性研究

西藏地区自然气候特征、成土母质和成土条件有着显著的地区特性,了解西藏高原地区土壤水动力学特性对于研究高原地区水文和水循环过程具有重要的意义。2015年分别在林芝地区米林县(海拔2 905 m),八一镇(海拔3 240 m)和林芝县(海拔3 879 m)3个青稞种植区田间取样,在原状土土壤水分特征曲线测试的基础上,研究了西藏林芝地区土壤基质势和土壤含水率之间的关系,并建立了参数的微分求解方程,发展了土壤水分特征曲线非线性函数的参数估计方法;基于实测值构建Jacobi矩阵,采用全局性最优方法确定了van Genuchten模型和Gardner-Russo模型的参数。结果表明,-11.0~-4.0、-42.0~-11.0 k Pa以及-54.0~-42.0 k Pa基质势区段的单位基质势平均含水率变化量分别为5.4×10-3、11.2×10-3和6.7×10-3cm~3/(cm~3·k Pa),最大差异性发生在-54.0~-42.0 k Pa之间,西藏地区的土壤水分特征曲线形状主要决定于黏粒质量分数,而砂粒质量分数则主要影响土壤水分特征曲线的变异性。van Genuchten模型和模拟6组试验数据的相对误差平均值和最大值分别为0.04和0.09。采用Gardner-Russo模型模拟6组试验数据的相对误差的平均值和最大值分别为0.06和0.14。van Genuchten模型模拟西藏林芝地区的土壤水分特征曲线的精度及有效性显著超过Gardner-Russo模型。     

棕壤土水分特征曲线拟合的比较分析

以棕壤土为对象,采用压力膜法测定均质原状土壤样品一系列含水率和对应基质势值,分别用幂函数和Van Genuchten （1980）模型进行拟合,并与实测含水率数据进行比较。结果表明：压力膜法测定土壤水分特征曲线是可行的,所得试验结果合理,可用于土壤水分动态模拟。     

非饱和重塑黏土在不同击实条件下的土水特征曲线试验研究

采用压力板仪对非饱和重塑黏土在2种不同击实条件下的土水特征曲线进行了研究。即对该重塑土样开展标准击实试验,在击实曲线上取同一干密度对应的不同击实含水率的试样和击实曲线上最优含水率处的试样,并通过增加击实次数,得到另外2种击实干密度的试样,对上述试样进行土水特征曲线测试,并采用常用的土水特征曲线模型Van Genuchten模型、Fredlund 3参数模型、Fredlund 4参数模型对实测试样的土水特征曲线进行了拟合,其拟合结果较好。研究发现,击实干密度越大,空气进入值越高,试样持水能力越强。击实含水率越大,试样可塑性越好,持水能力越强,空气进入值也越大。     

A scaling based estimation of soil unsaturated hydraulic properties at a field scale

This paper deals with the prediction of the soil water retention h(S) and the soil unsaturated hydraulic conductivity K(S) functions of a clay-loam soil at a field scale (1 ha) where the variable S represents water saturation. The Van Genuchten model and the corresponding Mualem-Van Genuchten model were used to predict h(S) and K(S) functions respectively. The field data (tensiometric and neutron probe measurements) used in this study were provided by the soil water balance (four neutron sites, 0.35 to 1.55 m soil layer) of a soybean crop over a 78 days growing season. The advantages of the scaling approach for describing the field variability of the h(S) function were confirmed. The scaling approach accounted for 73% of the field variability of the soil matrix potential. A simple procedure was proposed in order to predict the K(S) function using scaling theory. This was done by simultaneously applying a ``zero flux method' and ``deep flux method' to compute the soil water balance and fit the saturated hydraulic conductivitiy (K _sat), the only unknown parameter in K(S). Received: 15 November 1995     

基于GA优化AR-LSSVR组合模型在区域降雨量预测中的应用研究

为了提高地区降雨量的预测精度,提出遗传算法优化的时间序列最小二乘支持向量机回归组合模型。首先利用时间序列分析法对858农场年降雨量数据进行拟合,其次对拟合后实际数据与拟合数据产生的绝对误差运用最小二乘支持向量机进行训练,较好地解决了小样本、高维数、非线性和局部极小问题,同时避开了传统的网格搜索法在大范围内寻找参数费时等缺点,采用遗传算法寻找最佳的惩罚参数c和核函数参数g,训练结果与实际测量值接近,预测精度较高,并对未来3a的降雨量进行了预测,为858农场未来水资源规划、合理制定灌溉制度、抗旱防涝提供了重要的科学依据。     

基于黏粒量的土壤水分特征曲线预测模型

【目的】建立基于黏粒量的土壤水分特征曲线预测模型。【方法】设计12种不同黏粒量的质量混合比处理,获得一系列合成土样,通过测定合成土样的土壤水分特征曲线,研究了在体积质量一致的条件下,黏粒量对土壤水分特征曲线参数和孔隙分布的影响。【结果】在体积质量为1.55 g/cm³条件下,黏粒量增加1.9倍,土壤中传导孔隙(0.03~1 mm)体积减小28.6%,储存孔隙(200nm~0.03 mm)体积增加6倍,土体的持水性增强。合成土样的土壤水分特征曲线参数θs和α均与黏粒量显著正线性相关,θr与黏粒量显著负线性相关,n和m均与黏粒量呈指数衰减关系。【结论】基于黏粒量确定的土壤水分特征曲线预测模型具有较高的精度,能够快速预测土壤水分特征曲线,预测值与实测值之间相对误差<15%。     

南北方粘质土壤密度对土壤水分特征van Genuchten模型的影响研究

以南北方典型粘质土壤红壤和塿土为试验土样,通过水平入渗试验进行了土壤密度变化对土壤水分特征van Genuchten模型参数的影响研究。研究结果表明,特征湿润长度、吸力、饱和含水量、滞留含水量、饱和导水率均随土壤密度增加而减小;土壤水分特征van Genuchten模型参数n随着土壤密度的增加而递增,而参数α随着土壤密度的增加而减小,与土壤密度成反比;参数n和参数α随土壤密度变化关系可用幂函数来描述。为建立吸力、土壤密度、质量含水率三变量的土壤水分特征曲面提供新的途径,有助于完善土壤水动力学理论。