Philip入渗模型参数的非线性预报模型

利用黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验过程资料,拟合了Philip入渗模型参数,建立了以土壤体积含水率、干密度、粉、黏粒含量和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的土壤传递函数,通过对函数的分析、检验,建立了土壤入渗参数S和A的多元非线性预测模型;在此基础上,运用灰色关联分析理论,将各输入变量进行了灰色排序。研究表明:用土壤体积含水率、干密度、粉粒含量、黏粒含量和有机质含量作为预报模型的输入参数可实现对入渗参数的预测,预测参数实测值与预测值之间的相对误差可控制在8%以下,所建立的非线性预测模型高度相关。     

基于Kostiakov二参数入渗模型参数的BP预测

基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以及90min累积入渗量H进行了预测值与实测值的精度比较,结果显示对入渗系数k实现BP预测的平均相对误差为6.082 3%,入渗指数α的平均相对误差为1.045 9%,90min累积入渗量H的平均相对误差为4.973 5%,三者的平均相对误差值均在7%以下,预测精度较高,预测效果较好,表明以土壤基本理化参数为输入变量的BP神经网络预测是可行的。研究结果为获取准确的入渗参数提供技术手段,进而为提高农业灌溉水管理水平和灌水效率提供支撑。     

冻融土壤Philip入渗模型参数的BP预报模型

为提高季节性冻土区冬、春季储水灌溉的灌水质量和效果,在季节性冻土区冻融期间进行了大田冻融土壤的系列入渗试验,获取了自然冻融条件下的大量土壤入渗试验数据,拟合得到了不同冻融条件下的Philip入渗模型参数,建立了入渗模型参数与土壤基本理化参数间的BP神经网络的预报模型,实现了基于土壤体积含水率、黏粒含量、土壤密度、土壤温度以及灌溉用水水温等基本理化参数对Philip入渗模型参数稳渗率A、吸渗率S的预报。所得到的预测值与实测值之间相对误差的平均值控制在7%以内。研究表明,利用冻融土壤条件下土壤常规理化参数对Philip入渗模型参数进行预报是可行的,可为季节性冻融土壤灌溉技术参数的确定提供有力支撑。     

非充分供水土壤水分入渗模型的试验研究

基于均质土壤的非充分供水入渗试验数据,通过回归分析的方法,分析讨论了Kostiakov二参数模型、三参数模型、Horton模型和Philip模型,对非充分供水条件下土壤控制阶段入渗过程的适用性。结果表明:Kostiak-ov二参数模型、三参数和Philip模型的显著性和相关性都较高;综合考虑Kostiakov三参数模型的显著性、相关性以及回归参数与实际入渗过程边界值的吻合性,认为用Kostiakov三参数模型描述土壤入渗能力控制阶段入渗特性效果最好。     

冻融土壤Philip入渗模型参数的非线性传输函数模型研究

为满足季节性冻土地区越冬期间储水灌溉管理的需求,基于山西省汾河灌区季节性冻土的冬季大田土壤水分入渗试验,得到了120组Philip入渗模型参数实测样本,借助MATLAB软件,建立了以土壤温度、有机质质量分数、土壤含水率、土壤体积质量、物理性黏粒量为输入因子、以Philip入渗模型参数吸渗率和稳渗率为输出因子的多元非线性传输函数模型,并用实测资料对该模型进行了精度检验。结果表明,预测参数的相对误差均小于11%,预报精度在可接受范围之内。     

土壤入渗模型参数的多元线性预测模型精度的对比分析

基于黄土高原大田耕作土壤的入渗试验数据,利用多元线性回归法建立了Kostiakov二参数、三参数以及Philip入渗模型参数的线性预测模型,进行了3种模型参数平均误差的比较以及给定时间的累积入渗量误差的比较,提出了便于应用又具有较高精度的土壤水分入渗参数多元线性预报模型。结果表明,Kostiakov二参数模型的平均误差低于三参数入渗模型和Philip入渗模型,能将平均误差控制在15%以下,低于其他2种入渗模型。因此用Kostiakov二参数入渗模型对土壤水分入渗能力进行预测较好。     

残膜对土壤水分入渗的影响及入渗模型适用性分析

为研究不同残膜量对土壤水分入渗的影响,通过室内土箱模拟试验,研究了滴灌条件下6个残膜添加量(0、80、160、320、640和1 280 kg/hm2)处理分别对土壤入渗率、湿润锋运移距离及水分分布的影响,比较了Kostiakov模型、Philip模型和Green-Ampt模型对含残膜土壤水分入渗过程的适用性。结果表明,残膜延长了土壤水分入渗时间,入渗至45 cm土层深度时入渗历时随残膜量增加而增大;入渗一定时间,含残膜的入渗曲线与无残膜曲线分离,分离时间随残膜量增加而提前,分离时间与残膜量之间呈对数函数减小;Kostiakov模型更适合模拟含残膜土壤的入渗过程;湿润锋运移距离与入渗时间呈幂函数增长关系,但湿润锋运移距离随残膜量增加而递减;随残膜量增加,作物适宜生长区和水分分布重心逐渐上移。残膜对土壤水分入渗有较大不利影响,其影响程度随残膜量增加而增大。     

轮胎压实对土壤水分入渗性能的影响

固定道保护性耕作可以有效地降低土壤压实程度,改善土壤结构。为此,以大田土壤水分入渗试验为依据,分析一年两熟区固定道保护性耕作系统对土壤水分入渗特性的影响,为其推广应用提供理论参考。试验结果显示:一年两熟区机具随机行走作业在表层土壤造成明显的压实;固定道保护性耕作可以降低0～30cm土层容重,降低0～40cm土层土壤紧实度,改善土壤结构,从而显著提高土壤水分入渗性能;相对于非固定道保护性耕作,固定道保护性耕作土壤水分稳定入渗强度提高111.1%,3h累积入渗量提高92.4%。     

非充分供水与充分供水入渗模型参数间关系试验

基于均质土壤的非充分供水与充分供水入渗试验数据,分析了非充分与充分供水入渗过程之间的关系,建立了非充分与充分供水入渗Kostiakov三参数模型参数之间的关系。结果表明：非充分供水积水后入渗过程以充分供水入渗过程为渐近线;非充分与充分供水入渗参数α的比值m随着供水强度的增加而增大、随着黏粒含量的增加而增加、随着砂粒含量的增加而减小、随着土干密度的增加而增加、随着初始含水率的增加而减小,它们之间都较好地符合乘幂函数关系;非充分供水稳定入渗率等于同条件下的充分供水稳定入渗率;非充分供水入渗系数K1等于供水强度与稳定入渗率之差。     

土壤入渗传输函数输入变量分析

依据土壤水分入渗参数与其相关土壤理化参数之间的相关性,从土壤学的角度用物理的方法分析应县土壤常规土壤理化参数对土壤入渗传输函数影响程度,进一步确定其土壤入渗传输函数的输入变量。并用大田耕作土壤水分入渗参数及其土壤理化参数的实测资料,建立土壤入渗传输函数进行验证。     

基于神经网络方法的季节性冻土Kostiakov入渗模型参数预测

以提高季节性冻土区农业冬春储水灌溉质量为研究目的,基于田间冻土入渗试验资料,建立了以冻融土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov累积入渗量模型参数为输出变量的BP预测模型。所建参数模型对入渗系数K和入渗指数α预测值的平均相对误差在4%以下,在可接受范围之内。结果表明,选择土壤黏粒量、体积质量、体积含水率、地表土壤温度和灌溉水温作为冻融土壤入渗参数BP预报模型的输入因子是合理的,建立的冻融土壤入渗参数BP预报模型是可靠的。     

冻融土壤Kostiakov入渗模型参数的非线性预报模型

在山西汾河灌区季节性冻土区进行了3个越冬期的大田冻结土壤水分入渗试验,获取了Kostiakov冻结土壤二参数入渗模型参数的实测大样本,建立了各个土壤水分入渗参数与土壤理化参数间的非线性关系模型;通过MATLAB软件,实现了Kostiakov二参数入渗模型系数的求解。研究表明:用常规土壤理化参数土壤含水率、密度、物理性黏粒含量、土壤温度和有机质含量作为非线性预报模型的输入参数实现对入渗参数的预测是可行的,所建立的非线性关系模型高度相关,预测参数的实测值与预测值的相对误差可控制在10%以下。因此,用土壤常规理化参数对冻融土壤的水分入渗参数进行非线性预报是可行的,可为季节性冻土区冬季储水灌溉提供技术支撑。     

三峡库区紫色土土壤水分入渗特性研究

利用室内环刀法对三峡库区紫色土土壤水分入渗特性进行了研究。结果表明,不同土地利用类型土壤稳定入渗率位于为0.0075~1.73 mm/min之间,大小依次为竹林地>榨菜地>柑桔地>荒草地;Horton入渗方程在紫色土不同土地利用类型上拟合的结果在α=0.01上达到了显著水平,可以作为表达三峡库区紫色土土壤水分入渗过程的模型。土壤稳定入渗率与土壤理化性质间存在一定相关关系,其中土壤稳定入渗率与砂粒含量之间呈幂函数关系,与容重呈指数函数关系,与非毛管孔隙度呈幂函数关系,与大于0.25 mm的水稳性团聚体含量之间呈指数函数关系。多元对数线性回归模型可作为紫色土土壤水分入渗特性参数预报模型。     

不同地表条件下季节性冻融土壤入渗能力的预报模型研究

基于田闻入渗试验,以数理统计理论为基础,对5种不同地表条件下季节性冻融土壤入渗能力预报模型进行了探索研究.研究表明,不同地表条件下,不同影响因子对不同地表条件地块土壤入渗能力的影响显著性有所差异,0～10 cm土层土壤含水率对入渗能力的影响是最显著的;其次为5 cm土层深度处土壤温度,裸地土壤温度对入渗能力的影响不显著;冬小麦地和人工草地土壤入渗能力受气温的影响较显著,休闲裸地和玉米秸秆覆盖地次之,地膜覆盖地土壤入渗能力受气温的影响不显著.建立的0～10 cm土层土壤含水率、5 cm土层深度处土壤温度和气温三因子线性模型具有一定可行性,避免了考虑因素单一的缺点.