本文選題：土壤水分　切入點(diǎn)：生物炭　出處：《水土保持研究》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：生物炭作為土壤改良劑對(duì)半干旱區(qū)土壤水分有良好的吸持作用,為確定施加生物炭對(duì)土壤水分預(yù)測(cè)模型適用性的影響,依托黃土高原半干旱區(qū)固原生態(tài)站開展了小區(qū)定位試驗(yàn)。向土壤中施加不同種類及比例的生物炭,定期監(jiān)測(cè)土壤水分含量;考慮土壤含水量的非線性特征以及生物炭對(duì)土壤水分的影響,選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM支持向量機(jī)兩種模型,建立施加生物炭土壤水分預(yù)測(cè)模型。計(jì)算預(yù)測(cè)值,并與實(shí)測(cè)值對(duì)比,分析相對(duì)誤差;利用RMSE、MRE、MAE和R2評(píng)估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM模型的精度。結(jié)果表明;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值的平均相對(duì)誤差為3.78%,最大誤差為13.14%;SVM模型的平均相對(duì)誤差為0.56%,最大誤差為2.42%。SVM模型的RMSE、MRE、MAE值(分別為0.34~0.17,0.07,0.56~1.27)均小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的(分別為1.04~1.16,0.47~0.68,3.78~4.57),且決定系數(shù)R2值SVM模型(0.96~0.99)大于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(0.56~0.64)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM模型均能很好地預(yù)測(cè)施加生物炭的土壤水分,但SVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果更加穩(wěn)定,精度較高,更適于施加生物炭土壤水分的預(yù)測(cè)。該研究可為半干旱地區(qū)生物炭還田土壤水分的預(yù)測(cè)及管理提供理論依據(jù)。
[Abstract]:Biochar, as a soil modifier, has a good absorption effect on soil moisture in semi-arid area. In order to determine the effect of biochar on the applicability of soil moisture prediction model, Based on the ecological station of Guyuan in the semi-arid region of the Loess Plateau, the plot location test was carried out. Different kinds and proportions of biochar were applied to the soil, and the soil moisture content was monitored regularly. Considering the nonlinear characteristics of soil water content and the effect of biochar on soil moisture, two models, BP neural network and SVM support vector machine, are selected to establish the prediction model of soil moisture with biological carbon. The predicted values are calculated and compared with the measured values. Analysis of relative error; The accuracy of BP neural network and SVM model is evaluated by RMSE MREMAE and R2. The results show that the average relative error of BP neural network prediction value is 3.78, the maximum error is 13.14 and the average relative error of SVM model is 0.56 and the maximum error is 2.42.SVM model RMSEMREMAE (. The values of 0.34 ~ 0.17 ~ 0.07 ~ (0.56) ~ (1.27) are smaller than those of BP neural network (1.04 ~ (1.16) ~ 0.47 ~ (0.68) ~ (0.68) ~ (0.78) ~ (3.78) ~ (4.57)) respectively, and the R ~ (2) value of SVM model is 0.96 ~ 0.99), which is larger than that of BP neural network (0.56 ~ 0.64 ~ 0.64). BP neural network and SVM model can predict soil moisture of biochar well. However, the prediction results of SVM model are more stable and accurate, so it is more suitable for the prediction of soil moisture in biochar. This study can provide a theoretical basis for the prediction and management of soil moisture in semi-arid areas.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;陜西省農(nóng)業(yè)廳;西北農(nóng)林科技大學(xué)理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金“生物炭對(duì)黃土高原不同質(zhì)地土壤水文過程影響及機(jī)理的定位研究”(41571225)
【分類號(hào)】：S152.7

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本文編號(hào)：1558664