本文選題：鹽堿土壤 + Kostiakov二參數(shù)模型參數(shù)��； 參考：《中國農(nóng)村水利水電》2017年07期

【摘要】：為改良和改善鹽堿地提供土壤入滲參數(shù)技術(shù)支撐,基于在山西省北部鹽堿地進行的野外系列入滲試驗,獲取了累積入滲量與入滲歷時的數(shù)據(jù)樣本,并計算回歸了kostiakov二參數(shù)入滲模型的入滲系數(shù)k與入滲指數(shù)α,建立了鹽堿土壤基本理化參數(shù)與入滲參數(shù)之間的數(shù)據(jù)樣本,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,建立了以土壤含水率、容重、質(zhì)地、有機質(zhì)、全鹽量以及p H為輸入變量,kostiakov入滲參數(shù)為輸出變量的預(yù)報模型。結(jié)果表明:鹽堿地土壤條件下,以土壤基本理化參數(shù)為輸入變量,kostiakov入滲模型參數(shù)為輸出變量的BP預(yù)報是可行的,入滲系數(shù)k的相對平均誤差為0.29%、入滲指數(shù)α的相對平均誤差為1.28%,以及根據(jù)兩個入滲參數(shù)計算得到90 min累積入滲量的相對平均誤差為2.37%,對所建立的模型進行檢驗時,以上三個參數(shù)檢驗誤差的平均值均能控制在3%以下,確定所建立的BP預(yù)測模型能獲得較好的效果。
[Abstract]:In order to improve and improve the technical support of soil infiltration parameters in saline-alkali land, the data samples of cumulative infiltration amount and infiltration duration were obtained on the basis of a series of field infiltration tests in the north of Shanxi Province. The infiltration coefficient k and infiltration index 偽 of kostiakov two-parameter infiltration model were calculated and the data samples between basic physical and chemical parameters and infiltration parameters of saline-alkali soil were established. The method of BP neural network was used to establish soil moisture content and bulk density. The prediction model of texture, organic matter, total salt content and pH as the input variable and the parameters of kostiakov infiltration as output variables. The results show that BP prediction with basic soil physical and chemical parameters as input variable and Kostiakov infiltration model parameters as output variables is feasible. The relative average error of the infiltration coefficient k is 0.29, the relative average error of the infiltration index 偽 is 1.28, and the relative average error of the cumulative infiltration amount of 90 min calculated according to the two infiltration parameters is 2.37. The average error of the above three parameters can be controlled below 3%, and the established BP prediction model can obtain better results.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(40671081) 山西省科技攻關(guān)項目(2007031070)
【分類號】：S152.7;S156.4

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本文編號：1880057