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基于采样密度不同土壤的水分特征参数的预测及误差分析

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【作者】 杨启红陈丽华王宇

【Author】 YANG Qi-hong et al(Key Laboratory of Soil and Water Conservation & Desertification Combating of Ministry of Education,School of Soil and Water Conservation of Beijing Forestry University,Beijing 100083)

【机构】 水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室北京林业大学水土保持学院

【摘要】 目前土壤水分特征曲线(h-θ曲线)的研究普遍采用van Genuchten模型(简称VG模型)。利用不同取样精度的土壤,将土壤质地(砂土、粘粒、粉粒含量)和容重作为输入值,探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0~20 cm表层土壤水分特征曲线参数,用甘肃称钩河流域小流域的土样进行了预测和误差分析。结果表明,使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距;BP神经网络预测饱和体积含水量的准确性比预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度,还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。

【基金】 国家“十一五”科技支撑项目(2006BAD09B02-03)
【所属期刊栏目】 资源与环境 (2009年27期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.27.052
  • 【分类号】S152.7
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】127
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