盐碱土壤Kostiakov入渗模型参数的BP预报模型

为改良和改善盐碱地提供土壤入渗参数技术支撑,基于在山西省北部盐碱地进行的野外系列入渗试验,获取了累积入渗量与入渗历时的数据样本,并计算回归了kostiakov二参数入渗模型的入渗系数k与入渗指数α,建立了盐碱土壤基本理化参数与入渗参数之间的数据样本,利用BP神经网络的方法,建立了以土壤含水率、容重、质地、有机质、全盐量以及p H为输入变量,kostiakov入渗参数为输出变量的预报模型。结果表明:盐碱地土壤条件下,以土壤基本理化参数为输入变量,kostiakov入渗模型参数为输出变量的BP预报是可行的,入渗系数k的相对平均误差为0.29%、入渗指数α的相对平均误差为1.28%,以及根据两个入渗参数计算得到90 min累积入渗量的相对平均误差为2.37%,对所建立的模型进行检验时,以上三个参数检验误差的平均值均能控制在3%以下,确定所建立的BP预测模型能获得较好的效果。