灌溉水中悬浮固体对土壤水分入渗性能的影响

为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归（PLSR）和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明：全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值（样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值）分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。     

不同时间尺度吉林市地下水位混沌特性与空间分布

0-1测试方法是一种可直接作用于时间序列的二元混沌识别方法,该方法不需要相空间重构,是通过量化指标Kc是否接近于0或1来识别时间序列的混沌特性。通过对Chebyshev映射进行混沌检验,验证了其有效性。运用该方法对吉林市83眼监测井2001—2010年不同时间尺度(5、10、15和30 d)地下水埋深监测序列进行了混沌识别,并进行了混沌程度比较和空间分布研究。结果表明:吉林市不同时间尺度地下水埋深序列均表现出混沌特性。同时,均方位移随时间的渐进增长率K的空间插值结果具有明显的分区特征,即吉林市北部和南部为高值区,城区为相对低值区,并且随着时间尺度的增大,城区K值的相对低值区范围增大。研究表明,0-1混沌测试方法简单有效,并且具有反映数据序列混沌程度的特性。