本文選題：墑情監(jiān)測 + 土壤含水量��； 參考：《生態(tài)學雜志》2017年12期

【摘要】：對6個模型進行系統(tǒng)評價的目的是為模型優(yōu)選提供理論、方法和參數(shù)依據(jù)。采用優(yōu)選模型比例、驗證方法指標、驗證方式指標和異常值指標4項指標對6個獨立墑情診斷模型進行了綜合評價。結果是:模型優(yōu)先順序為差減統(tǒng)計模型、間隔天數(shù)統(tǒng)計模型移動統(tǒng)計模型比值統(tǒng)計模型統(tǒng)計模型平衡模型;逐日模型好于時段模型。合格率高的模型包括4個特征,即自變量數(shù)量不超過3個、自變量相對獨立、模型能處理不固定監(jiān)測天數(shù)、人為不決定參數(shù)。按監(jiān)測點建模的6個獨立模型都可以單獨使用,解決了模型不通用的問題;可以實現(xiàn)逐日診斷和預測,方便與遙感信息、作物長勢信息等實時匹配;差減統(tǒng)計模型和間隔天數(shù)統(tǒng)計模型精度最高,前者是基于質量守恒定律的統(tǒng)計模型,后者有效地解決了間隔天數(shù)不固定所帶來的預測誤差。
[Abstract]:The purpose of systematic evaluation of six models is to provide theory, method and parameter basis for model selection. Six independent soil moisture diagnosis models were evaluated synthetically by four indexes: optimal model proportion, verification method index, verification method index and outlier value index. The results are as follows: the priority of the model is the difference subtraction statistical model, the interval statistical model is the moving statistical model, the ratio statistical model is balanced, and the daily model is better than the time period model. The model with high qualified rate includes four characteristics, that is, the number of independent variables is not more than 3, independent variables are relatively independent, the model can handle the indefinite monitoring days, and the parameters are not determined artificially. The six independent models modeled according to the monitoring points can be used separately to solve the problem that the models are not universal and can be diagnosed and predicted day by day, which is convenient for real-time matching with remote sensing information and crop growth information. The difference subtraction statistical model and the interval days statistical model have the highest accuracy. The former is a statistical model based on the law of conservation of quality, and the latter effectively solves the prediction error caused by the uncertainty of the interval days.
【作者單位】： 農(nóng)業(yè)部環(huán)境保護科研監(jiān)測所;北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點實驗室(廣西師范學院)廣西地表過程與智能模擬重點實驗室(廣西師范學院);
【基金】：“中國農(nóng)業(yè)科學院科技創(chuàng)新工程”(2016-cxgc-hyl) 廣西科技開發(fā)項目(14125008-2-24) 天津市科技支撐計劃(15ZCZDNC00700) 全國農(nóng)業(yè)技術推廣中心節(jié)水處項目(2016-hx-hyl-5)資助
【分類號】：S152.7

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本文編號：1960173