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1.
《节水灌溉》2017,(9)
以大田原生盐碱荒地土壤入渗试验数据为样本,应用支持向量机回归算法,建立了盐碱土含水率、容重、有机质含量、黏粒含量、粉粒含量、全盐量以及pH值与Philip入渗模型参数间的预测模型。预测结果表明,训练样本中吸渗率S的相对误差平均值为4.05%,稳渗率A的相对误差平均值为5.49%,90 min累积入渗量I_(90)的相对误差平均值为4.28%;检验样本中S、A和I_(90)的相对误差平均值分别为4.22%、3.58%和4.48%。可以看出,不论训练样本还是检验样本,入渗参数预测值与实测值基本吻合,所建立的预测模型精度较高,表明基于支持向量机的盐碱土壤Philip入渗模型参数的预测是可行的,可为改良盐碱土壤提供入渗参数的技术支撑。 相似文献
2.
为提高季节性冻土区冬、春季储水灌溉的灌水质量和效果,在季节性冻土区冻融期间进行了大田冻融土壤的系列入渗试验,获取了自然冻融条件下的大量土壤入渗试验数据,拟合得到了不同冻融条件下的Philip入渗模型参数,建立了入渗模型参数与土壤基本理化参数间的BP神经网络的预报模型,实现了基于土壤体积含水率、黏粒含量、土壤密度、土壤温度以及灌溉用水水温等基本理化参数对Philip入渗模型参数稳渗率A、吸渗率S的预报。所得到的预测值与实测值之间相对误差的平均值控制在7%以内。研究表明,利用冻融土壤条件下土壤常规理化参数对Philip入渗模型参数进行预报是可行的,可为季节性冻融土壤灌溉技术参数的确定提供有力支撑。 相似文献
3.
Philip入渗模型参数的非线性预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验过程资料,拟合了Philip入渗模型参数,建立了以土壤体积含水率、干密度、粉、黏粒含量和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的土壤传递函数,通过对函数的分析、检验,建立了土壤入渗参数S和A的多元非线性预测模型;在此基础上,运用灰色关联分析理论,将各输入变量进行了灰色排序。研究表明:用土壤体积含水率、干密度、粉粒含量、黏粒含量和有机质含量作为预报模型的输入参数可实现对入渗参数的预测,预测参数实测值与预测值之间的相对误差可控制在8%以下,所建立的非线性预测模型高度相关。 相似文献
4.
《节水灌溉》2015,(10)
基于黄土高原区大量大田土壤入渗实测资料,借助BP神经网络模型建立了基于Philip土壤入渗模型参数的预报模型,并分别讨论了BP神经网络土壤水分入渗参数稳渗率预报模型、土壤水分入渗参数稳渗率预报模型和Philip模型的90min累积入渗量预测的单项和综合误差。结果表明:基于常规土壤理化参数土壤含水率、容重、黏粒含量、粉粒含量以及有机质等建立BP神经网络模型对Philip土壤入渗半经验半理论模型参数吸渗率S和稳渗率A进行预测是可行的。预测参数A和S以及Philip模型的90min累积入渗量的预测值与实际值的相对误差分别为2.074 60%、3.079 98%和2.037 56%,都在可接受的范围内;研究结果可为世界范围内大量实用的地面灌溉技术参数优化提供强有力的依据支撑。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
《中国农村水利水电》2017,(8)
基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为200组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,构建了以土壤全盐量、有机质量、含水率、容重、黏粒和粉粒含量为输入因子,Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A为输出因子的多元非线性预报模型,并用实测资料对该模型进行了精度检验。结果表明:对入渗参数预测的相对误差均小于10%,误差较小,模型预报精度较高,可满足实际应用的需要。研究结果在为盐碱地灌溉灌水技术参数的合理确定提供技术手段的同时,也为进一步优化盐碱地的改良方法提供了理论依据。 相似文献
7.
Kostiakov入渗模型参数的预测精度对比分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《节水灌溉》2017,(11)
基于黄土高原系列大田入渗试验数据,以土壤体积含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量为输入因子,采用支持向量机和BP神经网络两种算法,对Kostiakov二参数入渗模型参数进行预测,并对两种算法下预测结果的相对误差值进行分析,结果表明:采用支持向量机算法对入渗系数和入渗指数进行预测的结果相对误差最大值和平均值都比BP算法的预测结果要小,相对误差最小值比BP算法的预测结果要大;支持向量机算法比BP算法所得预测结果的稳定性好,精确度高。研究结果丰富了采用土壤传输函数获取入渗参数这一研究方向,同时为获取更高精度的入渗参数在方法的选取上提供一定的理论依据。 相似文献
8.
基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以及90min累积入渗量H进行了预测值与实测值的精度比较,结果显示对入渗系数k实现BP预测的平均相对误差为6.082 3%,入渗指数α的平均相对误差为1.045 9%,90min累积入渗量H的平均相对误差为4.973 5%,三者的平均相对误差值均在7%以下,预测精度较高,预测效果较好,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。研究结果为获取准确的入渗参数提供技术手段,进而为提高农业灌溉水管理水平和灌水效率提供支撑。 相似文献
9.
土壤入渗模型参数的多元线性预测模型精度的对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于黄土高原大田耕作土壤的入渗试验数据,利用多元线性回归法建立了Kostiakov二参数、三参数以及Philip入渗模型参数的线性预测模型,进行了3种模型参数平均误差的比较以及给定时间的累积入渗量误差的比较,提出了便于应用又具有较高精度的土壤水分入渗参数多元线性预报模型。结果表明,Kostiakov二参数模型的平均误差低于三参数入渗模型和Philip入渗模型,能将平均误差控制在15%以下,低于其他2种入渗模型。因此用Kostiakov二参数入渗模型对土壤水分入渗能力进行预测较好。 相似文献
10.
基于支持向量机的土壤水分入渗参数预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《节水灌溉》2015,(12)
为解决土壤水分入渗能力的空间变异性问题,以方山、河津、泽州等地土壤入渗试验为背景,选用两参数Kostiakov入渗模型,建立以土壤密度、体积含水量、黏粒和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,土壤水分入渗参数为输出变量的土壤传递函数。通过对入渗参数k、α的土壤理化参数影响因子分析,表明土壤理化参数与土壤入渗参数间存在着相关关系。在此基础上,运用支持向量机理论,将入渗参数的非线性回归问题转化为一个二次凸规划问题,建立了土壤入渗参数k、α的预测模型,通过对预测样本的误差分析,表明基于支持向量机土壤水分入渗参数预测模型的预测效果良好,可实现土壤传递函数的有效建立。 相似文献
11.
基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。 相似文献
12.
不同土壤入渗模型参数多元非线性预测模型的精度对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2016,(10)
为了对不同土壤入渗模型参数多元非线性预测模型的精度进行对比分析,基于区域性黄土田间耕作土壤水分入渗实测资料,分别对Kostiakov、Kostiakov-Lewis以及Philip入渗模型的参数建立了以土壤体积含水率、干密度,黏粒、粉粒和有机质含量等土壤基本理化参数为输入变量的多元非线性传输函数,并进行了精度分析和比较。结果表明:Kostiakov入渗的二参数模型参数的平均误差在9%以下,预测精度明显高于Kostiakov-Lewis三参数入渗模型参数10.78%和Philip入渗模型参数11.72%。因此,推荐形式简单且预测精度高的二参数模型参数多元非线性预测模型为土壤入渗模型参数预测模型。 相似文献
13.
《中国农村水利水电》2017,(7)
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。 相似文献
14.
【目的】为研究沸石对土壤水分运动及团聚体分布的影响。【方法】向土壤中加入0%、5%、10%、15%、20%的沸石,进行室内土柱试验和水稳性团聚体分析试验,研究了施加沸石对土壤水分运动和土壤水稳性团聚体的影响。【结果】①沸石可以减小土壤累计入渗量和入渗速率,并阻碍湿润锋的推进,与对照组相比,添加沸石试验组的累计入渗量和入渗率不断减小,添加20%沸石,累计入渗量、入渗率、湿润锋减小幅度最大;②利用Kostiakov和Philip入渗模型拟合试验数据,Kostiakov模型和Philip模型拟合后R2均大于0.99,拟合效果较好,拟合参数A、S均小于对照组,进一步验证沸石有减缓入渗的作用。③沸石对水稳性团聚体及分形维数的影响与其添加量有较大关系,沸石施加量由0增加到10%时,≥0.25 mm土壤水稳性团聚体的量、分形维数分别由10.8%增加到18.3%、2.69减小到2.58,沸石施加量继续增加到20%,≥0.25 mm团聚体量减小至6%,分形维数增大至2.72。【结论】沸石能够减缓土壤水分入渗过程,在一定量的施加范围内,沸石能增大土壤中水稳性团聚体量。 相似文献
15.
降水头垂直入渗Green-Ampt模型显式近似解研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析降水头入渗过程的基础上,应用Green-Ampt入渗模型,并假定降水头垂直一维入渗也适用于Philip入渗模型的前提下,通过二模型参数间的转换关系建立了适用于降水头垂直一维入渗的累积入渗量的显式函数,并利用3种不同土壤进行了检验。结果表明,降水头垂直一维入渗的累积入渗量可适用于Philip入渗模型,所建立的降水头垂直一维累积入渗量显函数的整体相对误差分别为1.89%、0.02%、0.10%;均方根误差分别为0.13、0.07、0.08,模型的模拟精度较高,能有效地模拟连续降水头条件下的入渗过程。 相似文献
16.
非充分供水土壤水分入渗模型的试验研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于均质土壤的非充分供水入渗试验数据,通过回归分析的方法,分析讨论了Kostiakov二参数模型、三参数模型、Horton模型和Philip模型,对非充分供水条件下土壤控制阶段入渗过程的适用性。结果表明:Kostiak-ov二参数模型、三参数和Philip模型的显著性和相关性都较高;综合考虑Kostiakov三参数模型的显著性、相关性以及回归参数与实际入渗过程边界值的吻合性,认为用Kostiakov三参数模型描述土壤入渗能力控制阶段入渗特性效果最好。 相似文献
17.
为了进一步揭示咸淡水间歇组合灌溉入渗的影响机制与规律,在室内采用垂直一维积水入渗试验,研究了不同间歇时间、组合次序下的土壤入渗特征;基于实测资料探讨3种常规的入渗模型对间歇组合灌溉在中度盐碱土壤入渗规律的适用性.结果显示:在同一入渗时间下,累积入渗量从大到小依次为间歇组合灌溉(0 min),间歇组合灌溉(30 min), 间歇组合灌溉(60 min), 间歇组合灌溉(120 min),且它们之间的差异随时间的延长越来越具有统计学意义;在整个入渗过程,入渗速率分为初渗阶段和稳渗阶段,且与先咸后淡相比,先淡后咸先到达稳定入渗率;与Green-Ampt模型、Philip模型相比,Kostiakov模型能更加准确地描述间歇组合灌溉的入渗率变化特征,但在Kostiakov模型中,先淡后咸拟合精度低于先咸后淡,说明咸淡水组合次序对模型拟合精度影响较大. 相似文献
18.
为实现土壤水分特征曲线Gardner模型参数的预测以及精度的对比,以山西省黄土高原区农耕土壤为试验材料,进行了土壤水分特征曲线的系列试验,构建了土壤水分特征曲线Gardner拟合模型参数a、b和对应的土壤基本理化参数的数据样本;采用BP神经网络与支持向量机两种预报模型对土壤水分特征曲线Gardner模型参数a、b实现了预测,并对预测精度进行了对比。研究结果表明:随着两种模型输入变量的增加,两种预报模型的精度都得到提高;当输入变量为土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量时,两种预报模型对参数a、b的平均相对误差值均在6%以下,预测模型具有可行性;同时,相比于BP神经网络而言,支持向量机预报模型精度相对较高,而且预测结果波动空间较小,离散程度较低。该成果一方面丰富了Gardner模型参数的土壤传输函数创建的途径,更为Gardner模型参数预测模型的选择提供了依据。 相似文献
19.
为了了解未来几年中国节水灌溉面积的发展趋势,需要建立节水灌溉面积的预测模型。在对2000-2010年中国节水灌溉面积的统计数据进行归一化处理的基础上,采用支持向量机算法建立了回归预测模型。其中,2000-2009年的数据为训练样本,2010年的数据为检验样本。仿真预测与实际预测的结果表明该预测模型在所有预测样本点的相对误差的绝对平均值仅为0.14%,能满足对节水灌溉面积进行预测的需要。采用该模型对中国未来5年的节水灌溉面积进行了预测,指出了中国节水灌溉面积在"十二五"期间有加速增长的趋势。该研究结论对于了解未来中国节水灌溉的发展状况和制定相关规划具有重要的参考价值。 相似文献
20.
土壤水分特征曲线模型参数的非线性传输函数研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《节水灌溉》2017,(12)
以黄土高原区土壤为研究对象,通过土壤水分特征曲线与土壤基本理化参数系列试验,获得了Van-Genuchten模型参数的实测数据样本,建立了土壤基本理化参数与Van-Genuchten模型参数之间一一对应的关系,创建了以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有机质含量、全盐量为输入变量,Van-Genuchten模型参数为输出变量的非线性传输函数预报模型。研究表明:以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有机质含量、全盐量为输入变量,对Van-Genuchten模型参数进行非线性预报是可行的;所建立的非线性预报模型精度较高,预测样本下Van-Genuchten模型参数α的实测值与预测值的相对误差的平均值为9.66%,参数n的实测值与预测值的相对误差的平均值为6.83%,检验样本参数α的实测值与预测值的相对误差的平均值为7.34%,参数n的实测值与预测值的相对误差的平均值为5.45%。研究成果为黄土地区提供一种便捷获取土壤水分特征曲线的途径。 相似文献