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基于野外人工模拟降雨试验及室内土壤理化指标测定,研究广东省红壤可蚀性并构建其预测模型。可蚀性因子K与土壤黏粒、砂粒和有机质质量分数呈极显著相关关系(P<0.01),皮尔逊相关系数分别为-0.920、0.925和-0.642。采用逐步回归分析法筛选对K值有显著影响作用的11个单因子及多因子交互作用项,其中粉粒与有机质质量分数交互作用对K值影响最大。K值逐步回归预测模型效果较好,相对误差均小于25%。这11个单因子及多因子交互作用项为输入变量,K值为输出变量,建立K值BP神经网络预测模型。利用灰色关联度分析法确定了BP神经网络最优结构为11-11-1,网络训练算法为Levenberg-Marquardt。K值BP神经网络预测模型90%数据点相对误差小于10%,其精度明显优于逐步回归分析模型,能更为准确地反映影响因子与K值间的内在规律。 相似文献
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实时准确地预测墒情是进行灌溉预报,实现农田水分精准化管理,提高水分利用效率的重要措施。基于根区（0−60cm土层）水量平衡原理,利用泰勒级数对根区下界面水分通量和作物蒸腾量进行了线性化处理,并以实时根区平均土壤含水率为自变量构建了动态的土壤墒情预测模型。采用天津市武清区西吕村无线土壤墒情监测系统（包含3个监测点）实时监测数据（地表下30cm和60cm处的土壤含水率）,分别选取5d、10d、15d和20d作为建模系列长度进行回归分析,确定模型参数,对10d和15d两种预见期进行了土壤墒情预测精度分析。结果表明：（1）实时预测模型拟合程度较好,三种建模系列长度条件下的确定性系数均达到0.80以上（样本数均大于550）;（2）15d建模系列长度下相对误差最小;（3）15d建模系列长度、15d预见期、10%相对误差界限值条件下,3个监测点的墒情预测合格率分别达到98%、100%和89%。由此可见,研究提出的实时墒情预测模型预测精度较高,便于建模分析,为土壤墒情的预测提供了新方法。 相似文献
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基于BP神经网络的冬小麦耗水预测 总被引：6，自引：2，他引：4
该文根据中国科学院禹城农业试验站2003－2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料,把实测作物系数作为作物因子指标,建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60 cm土壤含水率、日序数和作物系数为输入因子,蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型,神经网络拓扑结构为5-9-1,训练函数为Trainbr。检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%,预测值和实测值的均方根误差为0.88 mm,模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865,预测效果较好,可满足生产需要。 相似文献
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基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例 总被引：10，自引：0，他引：10
随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大。而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺。本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原城市发展中社会经济影响因素与土壤重金属Cd含量间的内在联系。网络拟合精度达97.02%,模型拟合程度高。运用该BP网络模型对城市化影响下城市边缘带土壤重金属Cd含量进行预测,其预测精度为84.19%,明显高于传统回归模型71.55%的预测精度,体现出神经网络预测模型的优越性。利用2005年和2010年各影响因素的预测值,将这两组值分别作为网络的输入,并和以前的样本合并再重新训练更新网络权值,得到2005年和2010年各区/县土壤重金属Cd预测值。 相似文献
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针对作物生产碳排放预测较为困难的实际问题,提出基于BP神经网络算法的玉米生产碳排放预测模型。选择地处河西走廊石羊河下游的民勤绿洲246家农户,面对面调查玉米种植户农场内生产投入数据,将玉米生产投入数据作为神经网络输入层;查阅和梳理国内外相似区域玉米生产环节碳排放系数,运用碳足迹生命周期法计算得到的碳排放值作为神经网络输出层;基于BP人工神经网络算法,运用试凑法确定网络隐含层节点个数,建立河西绿洲玉米生产碳排放预测模型,选择多元线性回归模型、多元非线性回归模型,对该模型有效性进行评估。研究结果表明,3层且各层节点数9、10、1的神经网络结构能够准确预测河西绿洲玉米生产碳排放,其碳排放预测值为0.763 kg(CO_2-eq)·kg~(-1)(DM);9-10-1结构的神经网络预测模型的相关系数(R~2=0.984 7)高于多元线性和非线性回归模型,该神经网络结构模型的均方根误差(RMSE=0.069 1)、平均绝对误差(MAE=0.051 3)均低于其他模型,BP神经网络算法预测性能明显优于其他预测模型。该研究为准确预测农业生产碳排放提供了新思路和可操作方法。 相似文献
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基于表层水分信息的胶东樱桃园深层土壤水分估算研究 总被引：2，自引：1，他引：1
在樱桃生长旺期,利用Trime土壤水分速测系统测定的果园土壤水分,建立了土壤水分随深度的变化曲线,以及利用表层水分进行深层水分的预测模型.结果表明,0~90 cm范围内土壤水分变异幅度较大,0~90 cm以下土壤水分变异系数明显降低.除个别经验关系预测精度较差外,0~50 cm范围内各层与50 cm以下深层水分间的拟合效果较好,其相对误差均在4.7%内.利用0~50 cm水分进行深层水分预测,相对误差小于1%的占34.7%,介于1~3%的占55.6%,与其它0~50 cm内各层的预测误差相比明显偏低.因而 相似文献
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土壤硝态氮含量原位检测系统设计 总被引：2，自引：2，他引：0
针对现阶段土壤硝态氮测量成本较高、无法长期原位测量等问题,该研究提出了一种使用钛烧结滤芯收集土壤溶液,通过近红外光谱法检测土壤溶液中的硝酸根浓度进而得到土壤中硝态氮含量的方法,并设计了相应的检测装置。通过试验对比陶土头与钛烧结滤芯在不同土壤条件下的土壤溶液收集效果,选用钛烧结滤芯作为土壤溶液采集器收集土壤溶液,以近红外LED作为测量光源,采集人工配置土壤溶液的光谱数据,利用BP神经网络进行预训练建立硝态氮含量预测模型。建立的硝态氮含量预测模型其训练集皮尔逊相关系数、测试集皮尔逊相关系数、预测均方根误差分别达到0.997、0.995、3.43。实地测量土壤溶液并与硝酸根离子电极以及土壤养分速测仪进行对比,最大相对偏差为5.9%,可满足实际测量准确性要求。该套检测设备在深度为10～40 cm、含水率为15%以上的土壤中有较好的土壤溶液采集效果;检测装置的长期测量标准差为0.006,动态响应时间为1.4 s,具有良好的特性。试验结果表明,使用溶液吸光度数据建立的硝态氮预测模型具有较好的预测效果,可以应用于土壤溶液硝态氮原位监测,为长期自动测量土壤硝态氮及水肥一体化系统的搭建提供了一种可行的方案。 相似文献
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土壤温度时间序列预测的BP神经网络模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对滨海盐溃区表层土壤温度时序变化复杂、高度非线性的特点,以江苏省苏北典型滩涂区域为研究对象,综合运用BP神经网络和时间序列多维拓展的方法,对长期定位监测点表土层土壤温度时间序列数据进行了分析和预测,为土壤溶质运移研究与当地作物合理布局提供理论基础和参考依据。结果表明,输入层、隐含层和输出层神经元数目分别为7、7和1的3层BP神经网络模型用于土壤温度时间序列训练仿真时效果最优,其误差平方和达最小值18．017。选定的此结构BP神经网络模型简单、实用,有良好的推广泛化能力,经独立测试样本检验,预测值与实测值的相对误差均在20％以内,平均相对误差仅为2．94％,可满足土壤温度日常预报的需要。 相似文献
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棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。水分和盐分作为主要环境因素，共同影响棉田土壤的波谱特征，两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性，该研究联用可见/短波近红外（400～1 000 nm）和长波近红外（960～1 693 nm）技术，采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱；结合外部参数正交法（external parameter orthogonalization，EPO），校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息；引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络（deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN），进行样本增广与质量评估；参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet，最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型，用于棉田土壤盐分的反演。结果表明，与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比，该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性，并能得到更优的模型预测性能。EPO-DCGAN-RNet的建模集R2和均方根误差分别为0.942、115.420 μS/cm，验证集R2和均方根误差分别为0.910和136.472 μS/cm。研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持，有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。 相似文献
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为指导节水灌溉策略的制定,利用基于多值神经元的复数神经网络(multilayer neural network with multi-valued neurons,MLMVN)方法,建立了土壤墒情多步预测模型。首先,利用均值法替换样本中的异常值并对缺失值进行补充,并由数据分析知土壤墒情数据为非平稳的非线性时间序列。然后,根据土壤墒情与环境因素(降雨量、气温和风速)的相关性分析结果选择降雨量为关键环境因素。最后将土壤墒情、降雨量及目标土壤墒情复数化,作为网络输入和期望输出建立MLMVN预测模型。结果表明,网络结构为240-15-1200-1时单步预测精度为0.883,采用循环预测法进行步长为72的多步预测,平均预测精度为0.853,比实数域误差反向传播神经网络BP提高了9.1%。研究表明,MLMVN模型多步预测误差累计小,预测结果可作为该地区节水灌溉策略制定的理论依据。 相似文献
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基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型 总被引：4，自引：1，他引：3
利用金华2007—2008年土壤墒情资料和相关气象资料,分析了土壤湿度的基本变化规律,对土壤湿度与相关气象因子进行了灰色关联度分析,找出关键气象影响因子,建立了基于关键气象影响因子的土壤墒情预测模型并进行了试报和验证。结果表明：金华市冬季、春季土壤较为湿润、变化较为平稳,夏季、秋季土壤相对较干、变幅较大;5mm降水与蒸发的差为影响土壤相对湿度变化的首要因子;基于关键因子的土壤墒情预测模型试报2008年夏季的10cm、10—20cm、20—30cm土层相对湿度的平均误差分别为15．75％、6．89％、8．21％,该模型预测的土壤湿度状况基本能反映旱情发展的动态趋势。模型可为准确预测土壤墒情的变化状况,为农业生产合理用水和防灾减灾提供参考。 相似文献
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晋西黄土区林草复合界面土壤水分养分分布规律研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对晋西黄土区刺槐林与天然草带的复合界面及其对照（林地、草地）生长季土壤水分和养分（有机质、全氮、速效氮和速效钾）的测定,分析比较了其水分和养分的空间分布特征及其变化规律。结果表明,不同土壤层次的土壤含水量在水平方向上存在差异,在浅层土壤（0-20cm）,土壤含水量从大到小依次为:草地、林地、林草界面,在深层土壤（20-100cm）,土壤含水量从大到小依次为:草地、林草界面、林地;在垂直方向上,随着土层深度的增加,研究区林地、草地、林草界面的土壤含水量表现为逐渐降低的趋势,刺槐林地在60-100cm土层中土壤含水量有少许回升。研究区复合类型内土壤养分分布不均衡,水平方向上有机质平均含量为林草界面<草地<林地;全氮平均含量为林草界面最小,草地与林地相差不大;速效磷平均含量为林地<草地<林草界面;速效钾平均含量为草地<林草界面<林地;垂直方向上,各个生态类型的有机质含量、全氮含量、速效钾含量随着土壤层次的加深逐渐减少,而速效磷含量在土壤的不同层次呈现不同的变化。 相似文献
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基于长沙站2016—2019年10 cm深度土壤水分自动观测小时数据集,利用长短期记忆神经网络(LSTM)模型结合随机采样学习方法,开展了土壤水分多时次预测,结果表明:LSTM模型对6、12、24、48h后的土壤体积含水量预测均方根误差(RMSE)分别为0.22%、0.28%、0.38%、0.54%,决定系数(R2)分别为0.99、0.99、0.98、0.96,除6 h预测步长外,准确率均优于自回归整合滑动平均(ARIMA)模型,且误差稳定、无异常值出现,预测准确率远优于相关研究。该结果证实了基于LSTM模型精准预测土壤水分动态的可行性,为精准灌溉和干旱预警提供了计算机技术及手段支撑,为政府及科研部门水资源管理政策的制定提供了数据支持。 相似文献
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土壤水分是干旱和半干旱生态系统格局和过程的主要驱动力,地形-植被因子是小尺度上影响土壤水分的主要因子。以古尔班通古特沙漠南缘北沙窝附近固定沙丘上不同深度的土壤水分(表层0-40 cm、中层40-200 cm、深层200-300 cm和整体0-300 cm)作为研究对象,利用广义线性模型(GLM)、广义加性模型(GAM)和随机森林(RF)模型研究了土壤水分与地形-植被因子之间的关系和变化规律。结果表明:(1)不同深度的土壤水分均呈现一致的单峰分布,不同深度土壤水分的大小顺序为深层>中层>表层,且两两之间具有显著差异。(2)GLM和GAM模型得到的影响不同深度土壤水分的植被和地形因子完全相同,RF模型的精度优于GLM和GAM模型。(3)地形因子海拔、坡度、高差和植被因子灌木多度与其影响的不同深度的土壤水分呈负相关关系,地形因子坡向(规定正东方向为0,顺时针旋转)和植被因子生物量与其影响的土壤水分呈正相关关系。植被因子草本盖度与表层土壤水分呈正相关关系,与中层土壤水分呈负相关关系。研究结果可为研究区制定相应的防风固沙措施以及建立科学合理的植物固沙模式提供理论参考。 相似文献
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通过田问试验研究了不同耕作制度荒漠绿洲棉田土壤水分的时空变化.结果表明,0-120 cm土层免耕覆盖土壤容积含水量最高,免耕留茬次之,传统耕作和耕作覆膜最低.0-20 cm土层,免耕覆盖和免耕留茬土壤含水量高于传统耕作和耕作覆膜,0-5 cm差异最大,但随着深度增加差异减小,20-120 cm差异不大.传统耕作、耕作覆膜、免耕留茬棉田表层与底层土壤水分梯度明显,免耕覆盖不明显.头水前不同耕作方式棉田0-120 cm土壤含水量都随时间延长逐渐降低,前期免耕覆盖和免耕留茬与传统耕作和耕作覆膜差异较大,后期差异变小;头水后,免耕覆盖、免耕留茬高于耕作棉田.免耕覆盖和耕作覆膜棉田表层土壤水分状况比较稳定,免耕留茬和传统耕作变化幅度较大. 相似文献
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雅鲁藏布江中游河岸交错带沙地土壤水分的空间异质性 总被引：2，自引：1，他引：1
土壤水分是制约西藏高寒河谷风沙化土地植物群落自然演替和人工促进植被恢复的重要因子之一,准确把握沙地土壤水分的分布状况,对指导正在进行的沙地植被恢复与重建具有重要实践意义。该文采用地统计学与GIS相结合的方法,以雅鲁藏布江中游河谷风沙化土地为对象,研究了河岸交错带沙地土壤水分的空间分布及不同类型沙地和沙丘部位的差异性。结果表明:1)试验地不同深度土壤含水率平均值为6.14%～14.20%,随着湿沙层深度的增加,土壤含水率平均值随之增大。各层土壤含水率均表现为强变异性。2)除0～20cm土壤含水率具有强烈的空间相关性外,其它各层土壤含水率具有中等的空间相关性。随着土层深度的增加,空间相关性减弱。不同深度土壤含水率的空间分布格局存在着较强的相关性,以20～40cm和40～60cm相关性最高。3)流动沙丘迎风坡和河滩地土壤含水率明显高于背风坡、沙砾地、沙丘顶。雅鲁藏布江河水丰枯变化、微地形和风沙运动则是造成不同类型沙地、沙丘部位土壤含水率差异的主要原因。 相似文献
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古尔班通古特沙漠南缘固定沙丘土壤水分时空变化特征 总被引：10，自引：0，他引：10
土壤水分是维系古尔班通古特沙漠荒漠植被发育最主要的制约因子。为了研究古尔班通古特沙漠南缘固定沙丘土壤水分特征,于2012年12月4日至2013年11月4日,采用中子仪法对0~400cm沙层土壤含水率进行了原位观测,分析了沙丘不同部位土壤含水率的时空变化及不同发育阶段梭梭对其根区土壤含水率的影响。结果表明:(1)0~40 cm土层为土壤水分活跃层,40~200 cm土层为土壤水分次活跃层,200 cm以下土层为土壤水分相对稳定层;(2)西坡、坡顶和东坡的土壤含水率差异不显著,丘间地土壤含水率与西坡、坡顶和东坡均存在极显著性差异,且丘间地土壤含水率相对较高;(3)3—5月是土壤水分补给期,6—10月是土壤水分耗损期,11月—翌年2月是土壤水分稳定期;(4)不同发育阶段梭梭根区土壤含水率秋季均显著低于春、夏两季,壮年阶段梭梭根区土壤含水率各季都较低,青年阶段梭梭根区土壤含水率各季相差较大,壮年阶段梭梭和青年阶段梭梭根区土壤含水率春、夏季均存在显著性差异。 相似文献