發(fā)布時間：2018-11-02 07:34

【摘要】：土壤水動力學(xué)特性是土壤水分、溶質(zhì)運(yùn)移模擬研究中的重要參數(shù),而土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)(PTFs)的構(gòu)建及評價是土壤水動力學(xué)研究中的重要內(nèi)容之一。本文主要針對奧地利土壤觀測,結(jié)合采用多指標(biāo)綜合評價與BVTO(Bias/Vanriance Trade-Off)方法,對文獻(xiàn)中PTFs、Soilpar原有模型以及Rosetta、改進(jìn)Soilpar等改進(jìn)模型進(jìn)行模擬評價,比較得出預(yù)測效果最好的PTFs,并運(yùn)用多元線性回歸方法構(gòu)建及評價適合奧地利土壤的PTFs,主要結(jié)論如下:(1)對于文獻(xiàn)中PTFs模擬預(yù)測,分別從R2、RMSE、Slope來看,很難得出預(yù)測效果最好的模型。因此,將三種指標(biāo)綜合起來,并結(jié)合BVTO圖對模型進(jìn)行評價,得出RB為預(yù)測θ-100效果最好的模型;θ-300預(yù)測效果最好的模型為GL和RB;VDB和TB是預(yù)測θ-15000效果最好的模型。相似地,對于Soilpar模擬預(yù)測,將三種指標(biāo)綜合起來,并結(jié)合BVTO圖對模型進(jìn)行評價,得出預(yù)測θ-60效果最好的方法是BSST;BSSS和BSST是預(yù)測θ-100效果較好的模型;預(yù)測θ-300效果最好的模型是Brakensiek,BSSS對于預(yù)測θ-300也具有較好的預(yù)測效果;BSSS亦是預(yù)測θ-15000效果最好的模型。(2)對改進(jìn)模型進(jìn)行模擬評價,得出Rosetta對于預(yù)測θ-60具有較好的效果;預(yù)測θ-100效果最好的模型為ABSSS,Rosetta對于預(yù)測θ-100也具有較好的效果;ABrakensiek則為預(yù)測θ-300效果最好的模型;對于θ-15000,預(yù)測效果最好的是ABrakensiek和ABSST。通過比較改進(jìn)Soilpar與原Soilpar模擬預(yù)測結(jié)果,在預(yù)測θ-300時原Soilpar Huston預(yù)測效果比改進(jìn)的AHuston要好。另外,ABSSS和BSSS在預(yù)測θ-15000時預(yù)測效果均較好。其他改進(jìn)的Soilpar模型均比原Soilpar模型模擬預(yù)測效果好。原有及改進(jìn)模型中Rosetta和ABSSS分別是預(yù)測θ-60和θ-100效果最好的模型;預(yù)測θ-300效果最好的模型是ABrakensiek、Brakensiek和RB;ABSST和ABrakensiek是預(yù)測θ-15000效果最好的模型。(3)綜合來看,多元線性回歸方法構(gòu)建本研究區(qū)的PTFs較原有PTFs或軟件模型改進(jìn)了θ-60、θ-100和θ-15000對應(yīng)土壤含水量,盡管沒有大幅度改進(jìn),但是,與原有及改進(jìn)模型中最好模型相比較,多元線性回歸構(gòu)建的模型方程中θ-100和θ-15000自變量個數(shù)相對減少。而對于θ-300,構(gòu)建PTFs預(yù)測效果較原有PTFs及改進(jìn)PTFs(如ABrakensiek、Brakensiek和RB)稍遜。另外,雖然不同模型在不同基質(zhì)勢下模擬表現(xiàn)性能不一,但總體來看,NPTFs、Rosetta、BSST、BSSS、ABSSS、ABSST和ABrakensiek對于大部分基質(zhì)勢下土壤含水量模擬預(yù)測效果較好。通過土壤轉(zhuǎn)換函數(shù)來估算不同基質(zhì)勢下的土壤含水量,其結(jié)果對于研究土壤水分的滯留和運(yùn)移具有重要意義。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S152.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2305364