排序方式： 共有84条查询结果，搜索用时 15 毫秒
71.
以改良盐碱土壤、提供入渗参数为研究目的,在山西省北部的4种盐碱荒地进行了系列入渗试验和基本理化参数测定试验。基于误差反向传播算法(Back Propagation算法),建立了盐碱地土壤基本理化参数与Philip入渗模型参数之间的神经网络预报模型。预测所得Philip入渗模型参数的平均相对误差如下:稳渗率A为4.30%、吸渗率S为0.31%,预测值与实测值吻合程度高。研究结果表明,基于盐碱地土壤条件,选择土壤体积含水率、容重、质地、有机质含量、全盐量以及p H作为预报模型输入变量,Philip入渗模型参数为输出变量的BP神经网络的预报模型是可行的。 相似文献
72.
为了改善支持向量机(SVM)对地表(0~2 cm)土壤容重预测的应用可行性及其效果,针对传统经验法选择SVM惩罚因子C和核函数参数g可能造成的较大误差的问题,提出了一种对SVM参数进行优化的方法—网格搜索与交叉验证相结合的方法。本文采用所提出的参数优化方法,以黄土高原区旱作农田土壤表层容重年度跟踪试验数据样本为依据,选取土壤(0~2 cm)粒径分布、有机质含量、体积含水率、累积接受水量和全盐量为输入变量,建立了地表土壤容重的SVM预测模型。结果表明:所建SVM模型预测值和试验实测值之间不存在显著性差异,利用SVM预测地表土壤容重是可行的;采用网格搜索与交叉验证相结合的方法对SVM参数进行优化,明显降低了模型的预测误差;在粒径分布、有机质含量、体积含水率为输入变量的基础上,增加全盐量为输入因子并不能显著提高模型的预测效果,而增加累积接受水量为输入因子的预测效果明显优于前几种情况,其训练样本和测试样本相对误差的平均值分别为6.23%和6.95%,都在可接受范围。研究成果可为土壤表层容重的实时预测提供有力支撑。 相似文献
73.
基于中国北方地区原生盐碱荒地盐分年内跟踪监测数据,探讨了试验区自然条件下原状盐碱荒地盐分的积累与运移特性。试验结果表明：自然条件下原生盐碱荒地的表层土壤积盐量是有限的;地表以下非饱和带土壤盐分的积累与运移可划分为3区域,剧烈变化区、存储调节区和盐分传导区;剧烈变化区的盐分质量分数受降雨和蒸发的影响而剧烈波动,存储调节区用于存储和调节上下层波动的水盐,盐分传导区由于其水力传导度大使得盐分难以累积而质量分数保持稳定。 相似文献
74.
太原市污灌区土壤重金属污染现状评价 总被引：1，自引：0，他引：1
对太原市污灌区土壤重金属分布特征进行了分析评价,结果表明重金属Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Hg、Cd含量均值均未超过土壤环境质量标准（GB15618—1995）,但其平均值均显著高于太原市土壤背景值。各重金属间的相关分析表明,Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Cd之间呈极显著相关,说明这8种元素污染源可能相同。Hg是本区表层土壤重金属污染的主要因子,重金属元素的污染程度依次为Hg〉Cd〉Pb〉As〉Cu〉Zn〉Cr〉Mn〉Ni。土壤重金属单项污染指数均值均大于1,综合污染指数为2.81,总体上,污染水平为中度及其以上。各种重金属单因子污染指数和综合指数在研究区有相似的空间分布格局,总体分布趋势为东南部小店地区和中南部晋源区相对较高,南部清徐县相对较小;通过因子分析并结合污灌区污染源调查,表明Hg除受污水灌溉的影响外,燃煤释放的Hg可能是重要来源之一,Cd、Zn、Pb和Cu可能来自污水灌溉和大气沉降,以污水灌溉的贡献为主,Ni、Mn、As、Cr来自污水灌溉。Hg、Cd是太原市污灌区土壤中需要优先控制的重金属。 相似文献
75.
非饱和土壤有压和无压入渗稳定入渗率间的关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于非饱和土壤有压和无压入渗试验,分析了土壤有压积水入渗与无压入渗相对稳定入渗率之间的数量关系。结果表明,同一土壤质地条件下,非饱和土壤有压积水入渗的相对稳定入渗率随入渗水头的增加而增大,它们之间呈线性关系;土壤水动力学理论和试验数据都证明了土壤有压和无压入渗相对稳定入渗率间存在确定的数量关系。研究结果可为非饱和土渠床渗漏损失水量的数值模型计算提供依据。 相似文献
76.
以黄河中游河床自然沉积砂卵石介质为研究对象,通过室内较大尺度物理模型的系统渗流试验,建立了基于不均匀系数、曲率系数和有效孔隙率预测非达西渗流参数渗透率和惯性系数的BP神经网络模型并进行模型验证。结果表明,黄河滩地砂卵石介质中渗流的水力梯度与渗透流速之间不能很好地符合达西定律,而呈非线性关系,Forchheimer方程能很好地描述这一阶段的水流运动过程;建立的关于预测渗透率和惯性系数的BP神经网络模型能够给出比较满意的Forchheimer方程中的渗透率和惯性系数。 相似文献
77.
以提高季节性冻土区农业冬春储水灌溉质量为研究目的,基于田间冻土入渗试验资料,建立了以冻融土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov累积入渗量模型参数为输出变量的BP预测模型。所建参数模型对入渗系数K和入渗指数α预测值的平均相对误差在4%以下,在可接受范围之内。结果表明,选择土壤黏粒量、体积质量、体积含水率、地表土壤温度和灌溉水温作为冻融土壤入渗参数BP预报模型的输入因子是合理的,建立的冻融土壤入渗参数BP预报模型是可靠的。 相似文献
78.
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
79.
太原市污灌区土壤重金属污染现状评价 总被引：7，自引：2，他引：5
对太原市污灌区土壤重金属分布特征进行了分析评价,结果表明重金属Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Hg、Cd含量均值均未超过土壤环境质量标准(GB15618—1995),但其平均值均显著高于太原市土壤背景值。各重金属间的相关分析表明,Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Cd之间呈极显著相关,说明这8种元素污染源可能相同。Hg是本区表层土壤重金属污染的主要因子,重金属元素的污染程度依次为Hg>Cd>Pb>As>Cu>Zn>Cr>Mn>Ni。土壤重金属单项污染指数均值均大于1,综合污染指数为2.81,总体上,污染水平为中度及其以上。各种重金属单因子污染指数和综合指数在研究区有相似的空间分布格局,总体分布趋势为东南部小店地区和中南部晋源区相对较高,南部清徐县相对较小;通过因子分析并结合污灌区污染源调查,表明Hg除受污水灌溉的影响外,燃煤释放的Hg可能是重要来源之一,Cd、Zn、Pb和Cu可能来自污水灌溉和大气沉降,以污水灌溉的贡献为主,Ni、Mn、As、Cr来自污水灌溉。Hg、Cd是太原市污灌区土壤中需要优先控制的重金属。 相似文献
80.
土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型参数的土壤传输函数比选 总被引：1，自引：0，他引：1
基于黄土高原区多种土壤的水分特征曲线试验数据样本,建立了以土壤黏粒、土壤粉粒、干密度、有机质和盐分含量为输入变量,Van-Genuchten模型参数α与n为输出变量的非线性预报模型和灰色BP神经网络预报模型,在对两种模型误差参数α与n分别进行误差分析比较的基础上,对两种模型的预测结果进行了整体误差分析。结果表明:无论是参数α还是参数n,非线性模型的平均相对误差低于10%,综合精度平均相对误差为15.73%;灰色BP神经网络模型的预测精度的平均相对误差低于4%,综合精度平均相对误差为10.01%,灰色BP神经网络模型的预测精度都要比非线性模型的预测精度高,但灰色BP神经网络模型易出现过度拟合的情况。综合而言,两种模型均能实现Van-Genuchten模型参数α与n的预测,可根据具体情况选用其中一种以达到更好的预测效果。 相似文献