本文選題：土壤水分特征曲線　切入點(diǎn)：Gardner模型參數(shù)　出處：《太原理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：土壤非飽和帶又稱包氣帶,是處在大氣層和地下含水層之間進(jìn)行水分轉(zhuǎn)換的過渡帶,也是作物根系生長的主要區(qū)域。土壤水分特征曲線是研究包氣帶土壤持水性能的基本特性曲線之一,它描述了土壤水?dāng)?shù)量和能量之間的非線性關(guān)系。深入分析研究土壤水分特征曲線可為進(jìn)行科學(xué)的農(nóng)田灌溉,實(shí)現(xiàn)作物水分的高效利用提供借鑒,同時(shí)也可為推求土壤水分蒸發(fā)、入滲和溶質(zhì)運(yùn)移過程中的各種水分運(yùn)動(dòng)參數(shù)提供理論依據(jù)。針對(duì)土壤水分特征曲線試驗(yàn)方法操作技術(shù)難度大、耗時(shí)費(fèi)力等諸多缺陷,本文基于黃土高原包氣帶土壤的土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)和土壤基本理化參數(shù)的試驗(yàn)大樣本,選擇土壤水分特征曲線Gardner經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?借助土壤傳遞函數(shù)的方法,建立了Gardner經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)的非線性預(yù)報(bào)模型、灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型和支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型,對(duì)土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的解析和預(yù)測進(jìn)行了較為深入的研究。主要研究內(nèi)容包括:(1)Gardner模型參數(shù)和土壤基本理化參數(shù)的大樣本的建立。利用1500F型陶瓷壓力膜儀測定了不同類型黃土的土壤水分特征曲線,并配套測定了樣本土壤的質(zhì)地、體積質(zhì)量、有機(jī)質(zhì)含量和無機(jī)鹽含量等基本理化參數(shù),建立了黃土高原包氣帶土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)和土壤基本理化參數(shù)的大樣本。(2)Gardner模型參數(shù)的主要和次要影響因素分析。采用單因子分析法深入分析各基本理化參數(shù)對(duì)土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的影響及其機(jī)理,并求解定量函數(shù)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上通過灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算實(shí)現(xiàn)了各影響因子與模型參數(shù)關(guān)聯(lián)程度的大小排序,確定土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的主要和次要影響因素。(3)Gardner模型參數(shù)的預(yù)測模型的建立。基于相同的建模樣本,分別建立多元非線性預(yù)報(bào)模型、灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型以及支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型。通過實(shí)例檢驗(yàn),對(duì)三種預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了預(yù)測精度和結(jié)構(gòu)形式等方面的對(duì)比分析,推薦適用于黃土高原區(qū)土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)間接獲取的最優(yōu)土壤傳遞函數(shù)預(yù)報(bào)模型。本論文主要研究結(jié)論如下:(1)Gardner模型參數(shù)a、b的主要影響因素有:土壤黏粒含量、粉粒含量、土壤體積質(zhì)量、有機(jī)質(zhì)含量、含無機(jī)鹽含量等。土壤含黏粒量與Gardner模型參數(shù)a、b成對(duì)數(shù)關(guān)系,土壤含粉粒量與Gardner模型參數(shù)a、b成對(duì)數(shù)關(guān)系,土壤體積質(zhì)量與Gardner模型參數(shù)a、b成線性關(guān)系,土壤含有機(jī)質(zhì)量與Gardner模型參數(shù)a、b成對(duì)數(shù)關(guān)系,土壤含無機(jī)鹽量與Gardner模型參數(shù)a、b成對(duì)數(shù)關(guān)系。(2)影響土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)a和b的土壤基本理化參數(shù)灰色關(guān)聯(lián)排序相同,關(guān)聯(lián)度由大到小依次是土壤體積質(zhì)量土壤含黏粒量土壤含粉粒量土壤含砂粒量土壤含有機(jī)質(zhì)量土壤含無機(jī)鹽量。最后選擇土壤體積質(zhì)量、土壤含黏粒量和粉粒量、土壤含有機(jī)質(zhì)量和無機(jī)鹽量作為多元非線性預(yù)報(bào)模型、灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型和支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型的輸入因子。(3)基于土壤基本理化參數(shù)對(duì)Gardner模型參數(shù)a和b進(jìn)行預(yù)測是可行的。多元非線性預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)形式簡單,計(jì)算簡便,但是前期工作量大,需要擬合單因素方程和多次T值檢驗(yàn)才能確定模型結(jié)構(gòu)形式,預(yù)測精度相對(duì)較低,即2個(gè)參數(shù)的平均相對(duì)誤差在17%以內(nèi)。灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型和支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)形式較為復(fù)雜,需要借助計(jì)算機(jī)程序完成預(yù)報(bào)�；疑獴P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型和支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)精度相近,平均相對(duì)誤差控制在10%以內(nèi),但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在對(duì)樣本依賴大和容易陷入過擬合的缺陷,而針對(duì)支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型參數(shù)選取困難的問題,本論文探索了基于均方根誤差最小值的建模參數(shù)選取的新方法,合理確定了支持向量機(jī)模型參數(shù),保證了模型的預(yù)報(bào)精度。(4)支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型是推薦模型。文中所建三種預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)精度均可滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的基本要求,并可對(duì)黃土高原區(qū)田間土壤水分特征曲線模型Gardner模型參數(shù)的預(yù)報(bào)提供借鑒。從預(yù)報(bào)精度和結(jié)果可信度出發(fā),推薦采用支持向量機(jī)預(yù)報(bào)模型完成對(duì)土壤水分特征曲線Gardner模型參數(shù)的預(yù)報(bào)。存在問題與改進(jìn)意見:(1)本文的完成基于本人研究生學(xué)習(xí)階段所完成的試驗(yàn)樣本,由于時(shí)間和所取土樣代表性的限制,在建立預(yù)報(bào)模型過程中明顯感覺樣本數(shù)據(jù)的欠完善,因此,在今后的研究中應(yīng)強(qiáng)化對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擴(kuò)充。(2)在輸入因子的選擇方面僅是考慮了土壤水分特征曲線模型參數(shù)的主要影響因子,其他次要因子如土壤酸堿度、土壤溫度以及重金屬離子等本文均未考慮,在后續(xù)研究中需要更全面合理的確定影響因子,優(yōu)化模型微觀結(jié)構(gòu),進(jìn)一步提高模型的預(yù)報(bào)精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S152.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1713371