土壤溶质运移CDE模型参数估计的一种新方法——截距法

为了满足日益增长的人口对粮食的需求 ,农用化学物质被广泛应用 ,这些物质可通过各种途径进入土壤 ,因此研究土壤中农用化学物质的运移、转化对于防止水环境污染、促进农用化学物质的高效、发展可持续农业有着重要的意义[1 ] 。对流—弥散方程 (ＣＤＥ)是研究土壤溶质运移的一种经典模型 ,参数的估计是应用ＣＤＥ方程的一个关键问题。传统估计ＣＤＥ方程参数的方法有统计方法和确定性方法两种。统计方法主要包括最小二乘法、最大似然法和矩分析法[2～ 5] ,但由于未知因素太多及初值的选择不当 ,采用统计方法所得参数不唯一[6] ;同时 ,仅靠曲…     

非对称养分效应模型参数估计的一种优化回归组合法

在现有文献研究的基础上,对非对称养分效应模型参数估计问题又作了进一步探讨,指出了现有文献给出的参数估计方法存在的局限性和不足。在此基础上,研究提出了一种新的参数估计方法——优化回归组合法,该方法不仅克服了现有文献给出的参数估计方法之不足,而且经示例计算表明,该方法具有较高的拟合精度。     

土壤属性空间预测中变异函数套合模型的表达与参数估计

针对当前地统计学方法中理论变异函数的参数估计多集中于对单一理论模型的参数估计,而缺乏对多尺度套合模型参数估计的研究现状,该文首先根据多尺度套合模型的特征,提出其在计算机中的统一叠加表达形式,从经验半方差散点图判断模型类型及参数取值范围,然后用遗传算法进行参数估计,并用Matlab R2010a开发了应用程序,最后以土壤养分（有机质和全钾）为例,与当前流行的地统计软件对比,证实了所提方法不仅在理论模型参数估计精度上优于传统估值方法（对比R2,分别提高6.32%和83.47%）,而且后期的Kriging插值结果的精度上更是大大优于传统方法的插值精度,证明该文所提方法在精度和套合结构支持方面均具有优势。     

基于贝叶斯方法的光合作用生化模型参数估计及其在干旱区葡萄上的应用

以无核白葡萄为试材,测定了其在不同季节(6—9月)、不同胞间CO_2浓度下的净光合速率,根据贝叶斯方法,结合蒙特卡罗马尔科夫链算法对光合生化模型参数进行估算,以期获得不同季节的模型参数值,并与最小二乘法所得结果对比,探讨贝叶斯方法在解决高维度复杂模型参数估计问题中的可行性和葡萄光合作用关键参数季节变化规律。结果表明,最大羧化速率(V_(cmax))、最大电子传递速率(J_(max))、磷酸丙糖利用速率(TPU)均有明显的季节变化特性,出现先增后减的趋势,8月达最高,分别为54.30μmol·m~(-2)·s~(-1)、88.45μmol·m~(-2)·s~(-1)和6.56μmol·m~(-2)·s~(-1);9月最小,分别为34.66μmol·m~(-2)·s~(-1)、58.86μmol·m~(-2)·s~(-1)和4.38μmol·m~(-2)·s~(-1)。叶肉导度(g_m)在各个月份波动不大,6—9月分别为5.16μmol·m~(-2)·s~(-1)·Pa~(-1)、5.29μmol·m~(-2)·s~(-1)·Pa~(-1)、5.39μmol·m~(-2)·s~(-1)·Pa~(-1)和5.41μmol·m~(-2)·s~(-1)·Pa~(-1)。与传统的最小二乘法相比,贝叶斯方法估算的V_(cmax)值偏小,J_(max)、TPU和g_m无明显差异。同时贝叶斯方法估计出的模型参数是在考虑参数先验信息的基础上获得的,生化意义更加显著。试验表明,光合作用生化模型(FvCB模型)在应用于光合作用模拟时,应充分考虑其参数的季节变化性;结合蒙特卡罗马尔科夫链算法的贝叶斯参数估计能更有效解决FvCB模型中参数估计问题。     

土壤持水曲线van Genuchten模型求参的Matlab实现

土壤持水曲线是研究土壤水力学性质必不可少的 ,在已经建立的众多数学模型中 ,vanGenuchten模型是目前运用最广泛的模型 ,而运用该模型的关键是其 4个参数的求解。为此 ,本文对同一组东北褐土的土壤水吸力和对应的土壤含水量数据较详细地介绍了Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数的运用 ,得出了该土壤vanGenuchten模型的 4个参数值 ,分别建立了该土壤的vanGenuchten模型 ,并利用Mat lab强大的绘图功能对它们进行了直观比较。最后运用方差分析和残差分析对该模型的计算值与实测数据进行了分析 ,结果表明 :非线性拟合和非线性回归函数求参结果的显著水平均达到p<0 0 0 0 1,残差平方和均小于 0 0 0 0 5 ,其中非线性回归函数的求参结果较非线性拟合好。因此 ,运用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数对土壤持水曲线的vanGenuchten模型进行求参是切实可行的 ,从而为土壤学工作者寻求出了一条运用数值计算方法的新途径。     

WEPP模型中细沟可蚀性参数估计方法误差的理论分析

细沟土壤侵蚀在坡面土壤侵蚀占有重要地位。土壤可蚀性参数是WEPP模型中计算预报/计算细沟土壤侵蚀中极其重要的参数。WEPP模型现在采用的可蚀性参数是用长的细沟/径流小区试验以细沟侵蚀产沙估计得到的最大可能剥蚀率为基础获得的。该文分析了细沟侵蚀产沙随沟长的变化关系,分析了可蚀性参数估计误差的来源。从理论上推导出了计算现有WEPP可蚀性参数估计误差的计算方法。理论分析表明,对于限定性细沟,可蚀性参数的估计误差主要来源于细沟最大可能剥蚀率的估计值。最大可能剥蚀率的理想估计值是水流载沙量与细沟长度的函数关系在细沟     

番茄形态结构模型参数的多目标拟合估算方法研究

对番茄生长模型参数进行准确估算是模型得以验证和面向应用的前提条件。基于番茄拓扑结构,采用非线性最小二乘优化方法,通过对植株形态数据的多目标拟合,实现模型参数的最优估计和校准。非线性最小二乘法的权值根据目标数据自动调整,使得不同量纲和不同数值范围的观测数据可以在同一水平上进行,提高了计算的精度和稳定性;另一方面用差商近似代替导数加快了算法的收敛速度。通过应用拟合优度检验,得出模型输出对观测值的拟合程度较好,说明模型合理,参数可靠。实践表明该估算方法是对模型进行验证的一个行之有效的方法。