【摘要】：為篩選和構(gòu)建適合蘇北沿海灘涂圍墾農(nóng)田耕層土壤飽和水力傳導(dǎo)率間接估算的土壤轉(zhuǎn)換函數(shù),在典型地塊實測土壤飽和導(dǎo)水率和相關(guān)土壤基本性質(zhì)的基礎(chǔ)上,分析了11種根據(jù)基本土壤性質(zhì)預(yù)測飽和導(dǎo)水率的轉(zhuǎn)換函數(shù)方法的適用性,同時探討了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)的預(yù)測效果。結(jié)果表明:灘涂圍墾農(nóng)田耕層土壤平均飽和導(dǎo)水率為10.04 cm/d,屬低透水強度;在現(xiàn)有的土壤飽和導(dǎo)水率轉(zhuǎn)換函數(shù)中,Vereecken函數(shù)是最適合灘涂圍墾農(nóng)區(qū)土壤、具有最佳預(yù)測精度的轉(zhuǎn)換函數(shù),其預(yù)測均方根誤差為8.154,其次是Li、Campbell和Rawls函數(shù);以砂粒、粘粒、容重和有機質(zhì)作為輸入因子,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)較Vereecken函數(shù)其預(yù)測均方根誤差降至7.920,在輸入因子中增加土壤鹽分指標(biāo)可進一步提高飽和導(dǎo)水率的預(yù)測精度,其預(yù)測均方根誤差降為7.634。本文的研究結(jié)果顯示利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的轉(zhuǎn)換函數(shù)可有效提高灘涂鹽漬農(nóng)田土壤飽和導(dǎo)水率的預(yù)測精度。
[Abstract]:In order to screen and construct a soil conversion function suitable for indirect estimation of soil saturated hydraulic conductivity of cultivated land in coastal tidal flat of northern Jiangsu Province, the saturated hydraulic conductivity of soil and the basic properties of related soil were measured in typical plots. The applicability of 11 conversion function methods for predicting saturated water conductivity based on basic soil properties was analyzed, and the prediction effect of soil conversion function based on artificial neural network was discussed. The results show that the average saturated water conductivity is 10.04 cm / d, which belongs to low water permeability, and the Vereecken function is the most suitable for the soil in beach-flat reclamation area. The root mean square error (RMS) of the transformation function with the best prediction accuracy is 8.154, followed by LianCampbell and Rawls functions, with sand, clay, bulk density and organic matter as input factors. Compared with Vereecken function, the soil conversion function based on artificial neural network can reduce the root mean square error of prediction to 7.920. Adding soil salt index to the input factor can further improve the prediction accuracy of saturated water conductivity, and the root mean square error of prediction is reduced to 7.634. The results of this paper show that the conversion function established by artificial neural network method can effectively improve the prediction accuracy of saturated water conductivity of saline farmland soil in tidal flat.
【作者單位】： 土壤與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展國家重點實驗室/中國科學(xué)院南京土壤研究所;中國科學(xué)院南京分院東臺灘涂研究院;
【基金】：中國科學(xué)院南京土壤研究所“一三五”計劃和領(lǐng)域前沿項目(ISSASIP1633);中國科學(xué)院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計劃(STS計劃)課題(KFJ-SW-STS-141-2) 國家自然科學(xué)基金項目(41571223) 江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20141266) 江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金項目([CX(15)1005])
【分類號】：S152.7

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本文編號：2195088