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SoilScope控制型蒸滲實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)應(yīng)用|土壤水分預(yù)測(cè)模型研究

更新時(shí)間:2022-11-25      點(diǎn)擊次數(shù):1192

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文獻(xiàn)摘要

準(zhǔn)確掌握土壤水分動(dòng)態(tài)變化,對(duì)精準(zhǔn)制定灌溉計(jì)劃至關(guān)重要。采用五道溝實(shí)驗(yàn)站20182019年蒸滲儀日土壤水和同期7個(gè)氣象要素(氣溫、降雨、水面蒸發(fā)、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、絕對(duì)濕度、地溫)資料,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立冬小麥生育期不同土層(10、30、50cm)的土壤水分預(yù)測(cè)模型,模型分別為BP(791)、BP(7121)BP(7141),并用遺傳算法優(yōu)化上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明:兩種模型均可用于冬小麥生育期土壤水分預(yù)測(cè),其中遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好提高預(yù)測(cè)精度,且隨著土層厚度增加,預(yù)測(cè)精度提高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土壤水分預(yù)測(cè)10、3050cm土層平均相對(duì)誤差分別為6.2%、4.0%2.9%;遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土壤水分預(yù)測(cè)10、3050cm土層平均相對(duì)誤差為3.8%、1.7%1.3%。

??? 實(shí)驗(yàn)概述

五道溝水文實(shí)驗(yàn)站地處安徽省蚌埠市固鎮(zhèn)縣新馬橋鎮(zhèn)原種場(chǎng)境內(nèi),屬暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,四季分明。多年平均降雨量為893mm,其中汛期(69)降雨量占62%,多年平均氣溫在14℃,地下水位變化范圍13m,屬于淺埋區(qū),種植農(nóng)作物主要有夏玉米、夏大豆和冬小麥。土壤類型主要由形狀、色澤如生姜的砂姜黑土組成,該土壤飽和含水率為38%40%,適宜作物生長(zhǎng)的土壤含水率區(qū)間為18%26%,滲透系數(shù)為24.2mm/h。實(shí)驗(yàn)站內(nèi)設(shè)有潛水蒸發(fā)、入滲和徑流、土壤水分、蒸散發(fā)、葉面積指數(shù)、氣象、徑流等觀測(cè)要素,有60余年長(zhǎng)系列實(shí)驗(yàn)觀測(cè)資料。

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??? 實(shí)驗(yàn)設(shè)施

選取五道溝實(shí)驗(yàn)站自動(dòng)稱重式蒸滲儀20181030日-2019531日逐日分層實(shí)測(cè)土壤水?dāng)?shù)據(jù),地下水位埋深設(shè)置為1 m。土壤含水率主要與降雨、氣溫、地溫、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、絕對(duì)濕度和水面蒸發(fā)等7個(gè)氣象因素有關(guān),選取同期氣象場(chǎng)實(shí)測(cè)7個(gè)氣象要素?cái)?shù)據(jù)建立土壤含水率預(yù)測(cè)模型。

本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法,以7個(gè)氣象因子作為輸入因子,不同土層土壤含水率分別作為輸出因子,建立關(guān)于土壤含水率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在此基礎(chǔ)上,引入具有全局搜索能力的遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別采用兩種方法建立預(yù)測(cè)模型。

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??? 結(jié)果與分析

本文從能量平衡原理入手,結(jié)合波文比的概念,引入地表凈輻射的修正參數(shù),建立了一種新的潛在蒸散發(fā)計(jì)算模型(LY-E模型),基于小型蒸滲儀觀測(cè)試驗(yàn)的土壤蒸發(fā)和草地覆被蒸散發(fā)能力實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了率定與驗(yàn)證,并進(jìn)一步對(duì)比分析了該模型與6種現(xiàn)有常見(jiàn)計(jì)算公式的模擬精度,以評(píng)價(jià)模型的適用性,

(1) 建立了1030、50cm不同土層冬小麥生育期BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,模型分別為BP(791)、BP(7121)BP(7141),10、3050cm土層模型預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差分別為6.2%、4.0%2.9%。

(2) 建立了10、30、50cm不同土層冬小麥生育期遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,1030、50cm土層模型預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差分別為3.8%1.7%1.3%。

兩種模型均可用于淮北地區(qū)冬小麥土壤水分預(yù)測(cè),其中遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好地提高預(yù)測(cè)精度,且隨著土層厚度增加,預(yù)測(cè)精度提高。本模型主要適用于淮北地區(qū)砂姜黑土區(qū)冬小麥生育期土壤水預(yù)測(cè),對(duì)其他地區(qū)不同土壤、不同作物土壤水分預(yù)測(cè)模型有待進(jìn)一步研究。



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