考虑黄土结构变形的Philip入渗模型参数预报

基于黄土高原区区域尺度大田耕作土壤的水分入渗试验,考虑黄土备耕头水地土壤结构的变形特性,建立了Philip半理论半经验入渗模型参数的BP神经网络预报模型,实现了以土壤基本理化参数为输入变量、Philip模型参数为输出变量的BP预报。对Philip模型中吸湿率S、稳渗率A以及90 min累计入渗量的预测值与实测值进行比较,结果显示:吸湿率S的平均相对误差为1.41%,稳渗率A的平均相对误差为2.81%,90 min累计入渗量的平均相对误差为1.75%,三者的平均相对误差值均在3%以下,预测精度很高。这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,考虑备耕头水地土壤结构变形使得BP预报结果更符合土壤水分入渗实际状况。     

备耕头水地土壤水分入渗参数非线性预报模型

以山西黄土高原区备耕头水地水分入渗试验为依据,考虑灌水过程中表层土壤结构的变形特性,建立了Kostiakov三参数累计入渗量模型参数与土壤理化参数间的非线性关系模型。研究表明:常规土壤理化参数(土壤含水率、密度、黏粒含量、粉粒含量、沙粒含量和有机质含量)作为备耕头水地土壤入渗参数非线性预报模型的输入变量是合理的,所建立的非线性关系模型可靠,土壤入渗参数预测值相对误差可控制在10%以内;考虑到灌水过程中表层土壤结构由疏松变密实,对表层土壤结构进行修正能更加真实地反映备耕土壤水分的入渗过程,更加精准地对入渗模型的参数作出预报。     

土壤水分特征曲线Gardner模型参数预报研究

为实现基于土壤基本理化参数的土壤水分特征曲线预测,以黄土高原地区农田土壤为研究对象,进行土壤水分特征曲线的系列试验,并配套测定了土壤基本理化参数,获取了Gardner模型参数与土壤基本理化参数间一一对应关系的数据样本。在分析研究各土壤理化参数与Gardner模型参数间单因素关系的基础上,创建了以土壤黏粒含量、粉粒含量、干密度、有机质含量为输入变量的水分特征曲线Gardner模型参数多元非线性预报模型。结果表明:以土壤黏粒含量、粉粒含量、干密度、有机质含量为输入因子,对Gardner模型参数进行预测是可行的,建模样本的拟合相对误差平均值小于11%,用检验样本进行预测的相对误差平均值小于10%,预测精度较高。     

盐碱荒地土壤入渗参数的多元非线性预报模型

为给盐碱荒地改良提供技术支撑,以原生盐碱荒地土壤为研究对象,进行了大田原位系列入渗试验,获取了累计入渗量与入渗历时对应关系的试验资料,依据Kostiakov入渗模型,构建了入渗模型参数与同步土壤理化参数的样本集。利用土壤传输函数法,建立了以土壤基本理化参数为输入变量的Kostiakov二参数入渗模型参数k和α的多元非线性预报模型。结果表明:以土壤含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量、含盐量为输入变量对入渗系数k进行多元非线性预报和以土壤含水率、干容重、黏粒含量、有机质含量、含盐量为输入变量对入渗指数α进行多元非线性预报是可行的,两参数预报模型的相对误差平均值分别为5.5%和8.3%。     

基于改进BP神经网络的水分入渗参数预测模型

基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为150组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,分别构建基于最值归一化法、联合归一化法的BP神经网络预测模型,其中模型的输入变量为土壤基本理化参数,输出变量为Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A,由两模型的预测结果发现,预测误差均小于6%,在建模误差允许范围之内,所建模型可靠;对比模型预报结果发现,联合归一化法处理过的输入数据更具代表性,且提高了网络收敛速度及预测精度。用实测资料对基于联合归一化法建立的模型进行精度检验,结果表明对入渗参数预测的相对误差均小于10%,模型预报精度较高,可满足实际应用的要求。     

基于支持向量机的冻融土壤入渗参数预测

以提高冻融条件下农田土壤灌溉水利用率为目的,基于汾河灌区冻融期内土壤入渗试验,运用支持向量机理论,建立了以冻融条件下土壤含水率、质地、容重、地温和灌溉水温为输入变量,Kostiakov入渗模型参数k、α为输出变量的支持向量机回归预测模型。预测模型误差分析表明:入渗系数k与入渗指数α的训练样本相对误差与检验样本相对误差都控制在10%以内,将k与α代入Kostiakov入渗模型得到的90 min累计入渗量I_(90)的相对误差平均值为5.81%。说明冻融土壤条件下,基于支持向量机理论的Kostiakov入渗模型参数的预测是可行的。     

基于质地的土壤水分特征曲线参数非线性预测

基于黄土高原区不同质地土壤的室内土壤水分特征曲线系列试验,讨论了Van Genuchten经验模型对土壤水分特征曲线的适用性,重点分析了基于土壤质地的Van Genuchten模型经验参数的非线性预测。研究结果表明:Van Genu-chten经验模型对不同质地的土壤均具有很好的适用性,拟合模型的复相关系数R2都大于0.99,说明Van Genuchten经验模型对不同质地的土壤都具有较好的拟合效果;土壤中黏粒含量越大,其持水能力越强,土壤水分特征曲线越陡直,尤其在吸力值小于1 000 cm的低吸力段,这种现象更为明显,而土壤中沙粒含量则与黏粒含量表现出相反的性质;利用RETC软件,对Van Genuchten模型经验参数n、α进行基于土壤质地的非线性预测,建立非线性预测模型,模型复相关系数R2均大于0.96,且参数预测值的相对误差在10%左右,所建立的非线性预测模型可信度较高,预测较为准确。     

大同北部地区土壤水分入渗过程预报模型研究

以山西省大同北部地区的大量田间入渗试验为基础,选择常规土壤物理量作为预测自变量,应用多元线性回归模型预测大田土壤入渗能力及其入渗模型参数,同时研究基于上述预测结果的土壤水分入渗过程的模拟方法。     

影响土壤入渗能力因素分析

根据大田不同土壤条件下的土壤水分入渗试验结果,分析讨论了土壤含水量、土壤质地、土壤结构、土壤有机质含量对土壤入渗能力的影响。试验结果表明:这些参数对大田土壤入渗能力的影响十分明显,研究结果对大田土壤入渗能力的预报及土壤入渗模型的建立具有重要意义。     

考虑土壤水力学动态参数下的田间水平衡模拟研究

华北平原夏玉米生长期不同水文年内，考虑土壤水力学动态参数的水动力学模型用来预测传统耕作、免耕和深松耕作方式对田间水量平衡的影响，模拟不同耕作处理下土壤入渗、地表径流、深层渗漏、土壤蓄水、作物蒸腾和土面蒸发等水平衡项间的差别．深松耕作明显修改了耕层土壤水力学性能，建立在动态参数上的模拟结果与传统耕作相比具有显著差别．由于耕区土壤水力学参数的变化对免耕法并不敏感，故模拟的水平衡项与传统耕作下的相应值间基本无差异．