基于机器学习方法的土壤转换函数模型比较

土壤水分状态及运动过程的准确描述与预测需要精确的土壤水力参数,而使用土壤转换函数的方法可以方便省时省力地获得土壤水力参数.对于不同的建模方法,在模型预测精度、运行效率等方面有所差异.[目的]探究不同机器学习方法建立土壤转换函数模型的优劣.[方法]使用UNSODA全球土壤水力性质数据库,对比分析了人工神经网络(ANN)、...     

基于高光谱的区域土壤颗粒组成及有机质预测模型尺度转换

以内蒙古河套灌区3个尺度下1 024个样本的高光谱为模型输入,黏粒、粉粒、砂粒及有机质质量百分数为模型输出,通过多元回归、支持向量机及BP神经网络方法建立基于中尺度的反演模型,将其尺度上推至大尺度及下推至小尺度,并对其尺度转换的适用性进行评价.结果表明,基于中尺度建立的高光谱与土壤颗粒组成及有机质的反演模型均可以较好地应用于其他2个尺度:多元回归方法在其他2个尺度上的相关性为0.33~0.60,支持向量机方法为0.41~0.52,BP神经网络方法为0.52~0.72,其中BP神经网络方法建立的模型在其他2个尺度上具有更好的适用性;不同参数中,黏粒、粉粒、砂粒及有机质的相关系数分别为0.44~0.62,0.37~0.72,0.42~0.72及0.33~0.56,即颗粒组成的效果整体好于有机质质量百分数.     

改进的可拓评价模型在灌区综合评价中的应用

在总结目前灌区评价研究不足的基础上,引入了物元可拓评价模型,并对此模型做了一定的改进。首先对指标数据进行规格化处理,消除了不同单位,不同量纲对评价结果的影响;其次,运用博弈论的方法对评价指标进行综合赋权,该法克服了传统的可拓评价模型赋权过程中单纯依靠指标数据而忽略了指标自身对评价的重要性问题。运用上述方法对铁甲灌区运行状况进行综合评价,并与传统可拓评价方法得到的结果进行了比较。评价结果表明改进后的可拓评价模型具有更高的精度。     

神经网络方法在土壤墒情预测中的应用

在对比分析现有土壤墒情预测模型的基础上，采用改进的神经网络方法建立了土壤墒情预测模型，并结合实测数据进行误差分析，结果表明神经网络模型可成功应用于土壤墒情分析和预测，对于不同条件的地区具有广泛的适应性和推广应用前景。     

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。     

基于BP神经网络的土壤养分综合评价模型

以土壤养分指标体系作为神经网络的输入,以土壤养分等级评分作为输出,基于BP神经网络,建立了具有5个隐含层节点、3层网络的土壤养分综合评价模型;以土壤养分指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验,并对安塞县土壤养分进行综合评价.结果表明BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;对安塞县土壤养分综合评价结果与模糊模式识别、主成分分析结果也是完全一致的.     

河套灌区耕地土壤性质与作物产量空间分布特征之间的关系北大核心CSCD

【Objective】Crop yield is inherently influenced by soil properties. This paper analyzes the spatial distribution of soil properties in Hetao Irrigation District(HID) and its relationship with crop yields, from which we propose how to optimize irrigation and fertilization to improve soil quality and crop yield in the district.【Method】The analysis was based on experimental data. The spatial distribution of soil physicochemical properties and crop yields in the district were analyzed using the classical statistics and geostatistics. Their correlations were used to help improve irrigation and fertilization.【Results】①We found prominent issues such as high salinization, increased soil bulk density, and reduced crop yields, in the district. Notably, organic matter and nitrogen levels are relatively low, while available phosphorus is adequate and available potassium is abundant. Soil salinity showed considerable spatial variability, whereas organic matter, total nitrogen, available phosphorus, potassium, and crop yield coefficients showed moderate spatial fluctuations. Bulk density and soil pH, on the other hand, demonstrated only minor spatial variation. Bulk density and soil pH showed weak spatial variation. ②Spatially, soil salinity was pronounced in the central region, decreasing towards the periphery. Crop yield coefficients declined from the southwest to the Northeast. Organic matter content increased from the West to the East. Soil bulk density, pH, total nitrogen and available phosphorus were the highest in the central region and the least in the East and the West. Low available potassium content was in the southeast corner, with other areas featuring medium to high levels. ③Soil salinity was the main constraint to crop yields. ④Nitrogen and organic fertilization should be increased to improve soil fertility and crop yields. Specially, we recommend applying 225 kg/hm2 of urea and 3 393.7 kg/hm2 of organic fertilizer for heavily salinized and saline regions, 295.4 kg/hm2 of urea and 3 332.8 kg/hm2 of organic fertilizer for moderately salinized regions, and 365.1 kg/hm2 of urea and 1 280.9 kg/hm2 of organic fertilizer for slightly salinized and non-saline regions. In addition, drainage systems in the Northwest, South, and Southeast of the district should be improved to facilitate salt leaching.【Conclusion】The findings outlined in this paper establish a fundamental reference for enhancing soil salinity control and drainage management, as well as optimizing fertilization and irrigation to maintain and bolster crop yields in the Hetao Irrigation District. © 2023 Journal of Irrigation and Drainage. All rights reserved.     

河套灌区土壤质地克里金插值与平滑效应校正

土壤质地的空间分布对指导土壤改良、灌溉排水管理及水土资源合理利用等具有重要意义,而克里金插值方法尽管应用广泛,但往往会产生平滑效应,即高值低估和低值高估。本研究针对河套灌区土壤颗粒组成,使用不同的对数比转换方法处理其成分数据特性,通过普通克里金法对转换后的数据进行空间插值,同时基于邻近点特征构建插值点残差估算的误差反向传播(BP)神经网络(BPNN)模型,并对插值结果的平滑性进行分析评估和校正探究。河套灌区的应用结果表明,不同对数比转换方法对克里金插值的平滑效应作用程度不同,其中等距对数比转换(ILR)的改善效果最显著,与直接使用普通克里金插值相比,黏粒、粉粒和砂粒的极差平滑率分别减小5.8%、33.8%和45.6%,标准差平滑率分别减小38.6%、53.9%和60.2%。进一步使用BPNN模型校正后的土壤颗粒组分插值平滑性显著降低,其中极差平滑率降为0,标准差平滑率仅为0.03～0.07;同时插值误差有一定减小,其中黏粒、粉粒和砂粒的均方根误差分别减小19.8%、21.0%和14.6%。本研究提出的基于对数比转换(ILR)和误差反向传播(BP)神经网络模型联合处理方法(ILR-BP)...     

基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型

针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。     

神经网络在土壤养分流失预测中的应用

以BP网络（Back Propagation Network)为基础，建立了小流域土壤养分（包括N，P，K3种成分）为输出层，流域出口处的洪量，输沙量及流域的年降雨量为输入层的包含一个中间层的BP网络，经检验，模型输出与多元线性回归模型计算结果一致。模型的建立及求解为水土保持中土壤养分的流失预测研究提供了一种新方法。     

基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型及其应用

采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP神经网络模型和小波-BP神经网络模型而言,有效的提高了月径流量的预测精度;同时相对于确定性水文预报方法而言,基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型定量地、以分布函数形式描述水文预报的不确定度,能向用户提供更多、更全面的信息,为决策提供更有价值的技术支持。     

基于SWAT模型的平原灌区水量平衡模拟研究

基于气象资料、水量资料和遥感影像,针对河套灌区复杂的空间结构和灌排体系,使用人工自定义子流域的方法建立了河套平原灌区的SWAT模型,并进行率定和验证。结果表明,模型的率定与验证结果总体满足ENS≥0.5,R2≥0.6的基本要求,人工自定义子流域边界的方法在平原灌区切实可行。灌区内水量主要补给是灌溉(42.66%)与降雨(49.35%);蒸发(77.45%)与地下水深层渗漏(20.44%)是水分主要消耗项。建立的SWAT模型在平原灌区适应性较强。     

基于温湿度的ET_0估算模型应用研究

针对大面积灌区作物蒸发蒸腾量(ET0)分布式监测所需参数较多的问题,开展利用易获取的少量气象参数估算ET0的研究对我国灌区的作物需水量监测和灌区水资源的管理有重要意义。利用人工神经网络技术建立基于温、湿度的ET0月份估算模型,对作物蒸发蒸腾量进行了估算;在此基础上,针对ET0的季节性特征,将估算模型由月份尺度拓展到季节尺度;最后运用陕西省6个基本站点的气象数据对该优化模型进行普适性分析。结果表明,优化后的季节估算模型,在春夏二季的平均相对误差在10%以内,在秋冬二季的平均绝对误差在0.20mm以下,且每对基准站点和邻近站点得到的估算结果具有很好的一致性和稳定性,表明该模型在作物需水估算方向上较强的实用推广价值。     

基于ISAREG模型的小麦间作玉米优化灌溉制度研究

以内蒙古河套灌区农业综合节水示范区小麦间作玉米实测资料为基础,运用Penman-Monteith法确定了参考作物蒸发蒸腾量。考虑间作条件的立体种植特征,确定了小麦间作玉米的综合作物系数。同时利用ISAREG模型对小麦间作玉米灌溉制度进行了评价,得到连续中旱处理关键生育期97mm处理在全生育期深层渗漏量为2.67%,灌水效率为99.42%,产量下降11.50%,较其他7个处理合理。根据作物在不同时期作物需水强度运用ISAREG模型模拟优化灌溉制度,获得适合当地的优选灌溉制度,即全生育期灌水5次,灌水时间分别为5月10日、5月24日、6月17日、7月10日、7月30日,灌水定额分别为75、80、90、90、80mm,为灌区节水优化管理提供了技术支持。     

河套灌区农业用水信息化发展及对策——以巴彦淖尔市磴口县灌溉示范区为例

提高农业用水信息化发展水平是提高水资源利用效率和效益,实现水资源优化配置的重要途径。以内蒙古巴彦淖尔市磴口县灌溉示范区为例,在分析该地区农业用水信息化发展现状的基础上,探讨了灌区农业用水信息化发展存在的问题,从基础设施建设、基础数据的获取能力、信息传输及网络结构的构建、自动化控制设备布置、信息化运行与管理等方面提出相应的对策与建议,为河套灌区农业用水信息化的发展提供决策依据。     

基于BP神经网络的土壤氮素运移模型

随着淡水资源的日益紧缺,再生水灌溉已成为人们日益瞩目的研究方向,而再生水灌溉条件下土壤氮素运移规律与模拟成为这个研究的关键环节之一.以往对土壤氮素运移的模拟主要聚焦在数值模拟上,鉴于数值模拟在应用上的复杂性,为了寻找一种简便实用的模拟方法,尝试引入人工神经网络技术对土壤氮素运移进行模拟,经模拟计算得出,拓扑结构为10:12:7的BP网络模型可以较精确地模拟再生水灌溉条件下的土壤氮素运移,此研究为土壤氮素运移的研究开辟了新方向.     

小麦/玉米套作及其相应单作群体棵间土壤蒸发规律

通过大田实验,对比分析河套灌区小麦/玉米套作与单作小麦、单作玉米棵间土壤蒸发的差异及其规律。结果表明,单作小麦、小麦/玉米套作和单作玉米的棵间土壤蒸发量占总耗水量的比例分别为28.8%、38.6%和29.9%;套作群体全生育期的棵间土壤蒸发量显著高于单作,且日均棵间土壤蒸发量为1.06 mm/d,高于单作小麦0.85 mm/d和单作玉米0.90 mm/d。不同生育期棵间土壤蒸发的日变化规律基本一致,峰值出现在中午12:00~14:00之间,不同种植模式下棵间蒸发占蒸散发的比例与叶面积指数均呈良好的指数关系,同时棵间土壤蒸发与表层土壤含水率均呈脉冲波动变化,且灌溉后波动幅度增大。     

人工神经网络在预报土壤墒情中的应用

依据从2005年1～12月所采集的365组试验数据,建立了一个能够反映土壤墒情变化与气候因素之间关系的人工神经网络模型.模型共分输入层、隐含层和输出层3层.输入层的输入变量包括数据采集当天的10 cm、20 cm和40 cm深度的土壤含水量以及当天的日照时数,空气湿度,平均气温和降雨量.输出层的输出变量包括1天后的10 cm、20 cm和40 cm深度的土壤含水量.模型的学习因子为0.1,动量因子为0.05.模型经过25 000次训练后收敛,收敛误差为8×10 -4 ,这说明该模型能够很好的反映出输出量与输入量的关系,并能够准确预报出土壤水分信息.     

基于BP网络的畦灌性能模拟模型及其应用评价

根据山东簸箕李灌区冬小麦灌溉实测资料,初步建立了基于BP网络的畦灌性能模拟模型,并以地面灌溉数值模型SRFR模拟结果作为目标值,对开发的BP模型进行了训练,确定了BP模型运行参数。应用结果表明,SRFR模型和BP模型得到的灌水效率和灌水均匀度变化规律一致,平均相对误差均为2.5%左右,基于BP网络的畦灌性能模拟模型可用于类似条件下畦灌性能指标的预测和评价。     

内蒙古河套灌区小麦套种玉米秋浇覆膜灌溉试验研究

内蒙古河套灌区是全国3个特大型灌区之一,灌区每年农业用水量45亿m3左右,其中秋浇用水量占到1/3。秋浇是河套灌区特有的灌水方式,也是灌区节水保墒的关键。以河套灌区具有代表性且种植面积较大的小麦套种玉米田块为研究对象,进行秋浇覆膜灌溉新技术的试验研究,通过对不同试验方案的跟踪观测,系统地分析了这种灌溉新技术的节水增产效果。