基于多元非线性回归与BP神经网络模型对土壤水分蒸发量的预测

为探讨农田小气候中各种因素(温度、湿度、光合有效辐射、环境梯度)对土壤水分蒸发量的影响,以河海大学江宁校区节水园区的壤土作为研究对象,根据2020年9-11月期间每30 min测定一次的数据资料,利用多元非线性回归与BP神经网络算法对其进行预测.结果表明,多元非线性回归与BP神经网络均可以较好地得到预测结果;相比之下,...     

湿润喀斯特地区冬季灌丛土壤水分对降雨的响应

为分析湿润喀斯特地区冬季灌丛土壤水分对降雨响应的规律,基于实地逐日监测记录的灌丛土壤水分和降雨数据,对冬季灌丛土壤水分与降雨的响应关系进行分析.结果 表明:小于5.80 mm的12场小降雨事件对土壤水分无法进行有效补给,大于20 mm的2场降雨事件能够有效补给土壤水分,土壤水分的响应时间随着降雨量的增加而加快.根据土壤...     

推求Gardner-Russo持水曲线模型参数的简单入渗法

本文基于水平一维非饱和土壤水分运动规律,推求了Gardner-Russo持水曲线模型参数,获得了水平一维非饱和土壤水分运动中累积入渗量、入渗率、湿润峰、入渗时间之间的理论关系。用模拟的结果进行拟合,其决定系数为 0.9969～0.9997。当获得土壤饱和体积含水率、初始体积含水率、残余体积含水率和土壤饱和导水率,基于这些理论关系实现了Gardner-Russo模型曲线特征参数的求解。利用数值模拟数据和实验数据检验该方法,将用此方法估计的参数值与理论值进行比较,并进行了模型中参数的敏感性分析,结果表明本研究所求得的参数有较高的精度,为土壤水分运动参数求解提供了一种简单的土壤水分瞬时入渗法。     

室内滴灌施药条件下阿特拉津在土壤中运移规律的研究Ⅱ.数值仿真

本以实验室内所开展的滴灌施用除草剂——阿特拉津在土壤中运移的物理模拟实验为基础,运用所求得的供试土壤的水力学参数和溶质运移参数及阿特拉津在该土壤中的吸附特性参数和降解速率常数,应用数值模拟软件HYDRUS-2D,对物理模拟的实验结果进行了仿真,并就不同初始含水量、不同滴头流量对土壤水分和阿特拉津动态分布的影响进行了数值分析,结果表明：随着初始含水量的增加,土壤水分的湿润范围增大,而阿特拉津的分布范围基本不变;当滴灌施药历时相同、滴头流量不同时,随着滴头流量的增加,土壤水分和阿特拉津的运动范围均增大。     

浅谈防护林争夺农田土壤水分的解决办法

黑龙江省8511农场位于北纬45°37′～46°11′54″,东经131°47′～132°20′,地处黑龙江省东部的密山、虎林和宝清两市一县行政区域内。按照全国自然区划,农场区域属于三江平原大地貌的一个单元。该农场地形属于低山丘陵区,地势北高南低,总体呈现高低相间型的地貌特征。境     

天然椰糠粉增强陕西娄土持水性能研究

以天然椰糠粉为保水剂,研究其对陕西娄土土壤持水能力的增强效应。结果表明,椰糠粉表现出良好的反复吸水性;在较高温度下,椰糠粉仍具有较好的持水性;椰糠粉/陕西娄土混合物的含水量随着椰糠粉比例的增加而增大,含质量分数10%,25%的椰糠粉/陕西娄土混合物在5 k Pa压力吸力下,保持的最低含水量分别增加了127%和274%,Van Genuchten模型拟合数据中参数α从原来的0.397减小至3.90×10-8和1.60×10-8,表明椰糠粉显著增强了陕西娄土土壤持水能力。     

基于GNSS-IR的土壤湿度监测试验对比分析

开展基于GNSS-IR技术的土壤湿度监测设备观测试验，利用自动土壤水分观测仪，对比分析2021年两种土壤湿度观测设备在相同条件下的观测差异，对GNSS-IR的土壤湿度监测设备的观测性能进行评估。结果表明：GNSS-IR的土壤湿度监测设备基本实现了对土壤体积含水量的自动观测，设备灵敏度更高；当土壤体积含水量大于40%时，对降水的灵敏度更高，设备观测数据偏大；当土壤体积含水量小于30%时，对干旱的灵敏度更高，观测设备数据偏小；观测设备随季节变化明显，冬季>春季>秋季>夏季，冬季的季平均误差为1.8%、季平均绝对误差4.17%、季相关系数0.72,本次试验为GNSS-IR的土壤湿度监测设备后期的业务应用提供了科学依据和参考。     

SOILTOP-200—一种新型时域反射法(TDR)土壤水分测定仪的开发及应用

要 ：本公司研制的SOILTOP-200土壤水分测定仪区别于国内外FDR和其它 TDR技术同类产品,采用频域频率步进体系,应用连续波在频域进行测试,通过傅立叶逆变换转换到时间域,反演得到平行传输线周围土壤的介电常数,从而推算得到土壤体积含水率。通过对安徽潮土、江西红壤、东北黑土等多种不同土壤的实验室测量,以及天津市静海县、河南省、吉林省等多地域不同土样的田间测量与人工法数据的比对证实,SOILTOP-200在未经率定的前提下,具有极高的通用性、准确性和稳定性,实验室测量误差均低于 2％,野外测量误差也基本达到 2％以内。