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黃土丘陵半干旱地區(qū)檸條林地土壤水分預(yù)測模型研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-04 02:45
【摘要】:黃土丘陵半干旱地區(qū)惡劣的地域氣候加上長期以來人類活動(dòng)對(duì)植被的破壞,導(dǎo)致其生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重不平衡,為了逐步恢復(fù)植被,從上世紀(jì)六七十年代,當(dāng)?shù)剡M(jìn)行了大規(guī)模的造林。檸條是當(dāng)?shù)氐闹饕炝謽浞N之一,其生長的主要限制因子為土壤水分,這也是半干旱地區(qū)植物生長的共同規(guī)律。人工檸條林地的土壤水分補(bǔ)給主要依靠降雨量,由于當(dāng)?shù)啬昃涤炅肯∩,且年?nèi)分配不均,如何合理利用有限的雨水資源,營造林草植被并維持生態(tài)系統(tǒng)健康,實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展,已成為當(dāng)前植被恢復(fù)的中心任務(wù)之一,因此預(yù)測林草地土壤水分對(duì)防治土壤旱化和可持續(xù)利用土壤水資源具有重要意義。 土壤含水量的非線性特征使得土壤水分預(yù)測難度增大,文中運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及時(shí)間序列自回歸模型與研究預(yù)測黃土丘陵半干旱地區(qū)檸條林地土壤水分,主要結(jié)論如下: 1.降雨和種植密度影響土壤含水量 觀察比較雨前雨后土層土壤含水量的值,發(fā)現(xiàn)降雨量對(duì)黃土丘陵半干旱區(qū)檸條林地土層土壤水分的影響強(qiáng)度隨土層深度增加逐漸降低,其中受到雨水影響較大的土層主要為5cm,20cm,40cm。不同種植密度檸條林地土壤儲(chǔ)水量各不相同,在生長季檸條儲(chǔ)水量變化較大,在非生長季各種植密度的檸條小區(qū)土壤儲(chǔ)水量由大到小排列為:對(duì)照區(qū)1.0小區(qū)0.5小區(qū)1.5小區(qū)2.0小區(qū),即對(duì)照區(qū)儲(chǔ)水量大于各種植密度小區(qū)的土壤儲(chǔ)水量,,說明檸條的種植密度對(duì)于該區(qū)土層土壤水分具有一定影響。 2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測土壤水分精度較高 運(yùn)用NARX遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究1.5小區(qū),1.0小區(qū)和對(duì)照區(qū)中5cm,20cm,100cm,200cm土層的土壤含水量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于訓(xùn)練集的擬合結(jié)果如下:三個(gè)小區(qū)目標(biāo)土層R2值均達(dá)到0.91以上,且均方根誤差都小于0.91,用驗(yàn)證集預(yù)測土壤含水量的均方根誤差都小于0.45,檢驗(yàn)集預(yù)測結(jié)果為三個(gè)小區(qū)目標(biāo)土層的R2值均達(dá)到0.92以上,均方根誤差都小于0.77。結(jié)果表明NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測該地區(qū)土壤含水量。由預(yù)測結(jié)果可以將該地區(qū)土壤水分動(dòng)態(tài)變化分為土壤水分虧缺期(4月-6月),變化范圍在3.55%-9.9%,土壤水分補(bǔ)充恢復(fù)期(7月-10月),土壤水分變化范圍為6.39%-13.601,土壤水分干旱區(qū)(11月-3月),水分變化范圍為4.19%-8.9%,為研究區(qū)水分的合理利用和土壤水分的預(yù)測提供依據(jù)。 3.時(shí)間序列自回歸模型預(yù)測土壤水分誤差較小 應(yīng)用時(shí)間序列自回歸模型研究種植密度為1.5kg小區(qū)的土壤水分變化規(guī)律。選取最大似然估計(jì)法估計(jì)模型中的參數(shù),AIC準(zhǔn)則確定模型的滯后階數(shù),所建立的三個(gè)模型為AR(1),AR(1),AR(2),卡方檢驗(yàn)的結(jié)果均大于Ljung-Box統(tǒng)計(jì)量的值,說明建立的時(shí)間序列自回歸擬合模型較好。用文中建立的模型預(yù)測2012年12月到2013年2月的數(shù)據(jù),三個(gè)模型中實(shí)測值與預(yù)測值的相對(duì)誤差均小于5%,均方根誤差分別為0.2966,0.1419,0.1811,結(jié)果表明在數(shù)據(jù)量少的時(shí)候時(shí)間序列自回歸模型可為預(yù)測該地區(qū)土壤水分提供理論依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】:西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:S714.2;TP183

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2695773

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