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全球平均土壤厚度仅约为1 m,但土壤厚度的空间分布信息在地貌、生态及水文科学等领域的研究和实践中具有重要价值。由于其具有显著的空间异质性,基于现有土壤制图产品、地球物理勘测及经验统计模型难以获取流域尺度土壤厚度分布信息,亟待发展土壤厚度预测的过程机理模型。本文回顾了土壤厚度演化模型理论方法的研究进展,评价了不同土壤生成及输移模型的适用性。研究指出土壤化学风化成土等机理仍不清晰是制约模型发展的理论瓶颈。此外,模型的方法体系有待完善,亟待进一步发展土壤生成率和输移率的函数形式及其参数的估计方法等,指出物理与随机结合的模拟方法以及基于数学物理途径的参数确定方法等有望解决模型应用中遇到的难题。最后,在土壤厚度演化模型基础上,提出发展基于流域协同演化理论的土壤发生学模型是定量预测土壤理化全要素发生所亟需突破的难点之一。 相似文献
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支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法, SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本文着重介绍选取SVM及其如何成功诊断处理钢厂轧机X射线测厚仪CS值电压自动漂移等故障的实例,实践理论与应用并重。 相似文献
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