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基于不同土壤转换函数的土壤水分运移模拟对比研究: 2024年; 土壤水力参数是土壤水分运移模拟的关键输入。在野外应用中,土壤水力参数一般由土壤转换函数(PTF)基于土壤质地信息估计获取。为了对比分析不同PTF对土壤水分运移模拟的影响,本文选取了八个常用的PTF,基于七个FLUXNET中的站点,利用HYDRUS-1D软件开展了土壤水分运移的模拟。结果表明,使用不同的PTF会导致预测结果的显著差异。对于VGM模型,Rosetta3是最稳定的PTF;对于BC模型,Cosby2是最稳定的PTF。基于本文的模拟结果,不同PTF应该在模型中比较使用,以避免由于PTF的选择而带来的不确定性。; 陈思源王云权齐鹏飞孙自永; 关键词：土壤水分运移土壤转换函数 HYDRUS-1D

基于单一和集合土壤转换函数模型对土壤含水量的模拟性能分析被引量：2: 2023年; 以海河流域3个实验场地(密云站、大兴站、馆陶站)为研究区,采用7种常用的单一土壤转换函数(soil pedotransfer function,PTF)模型预测土壤水力参数作为HYDRUS-1D的模型参数,求解Richards方程获得土壤含水量,并与实测土壤含水量进行比较,评价了常用单一PTF模型预测的土壤水力参数对土壤含水量的模拟性能。此外,采用3种方法构建集合PTF模型,评价了集合PTF模型对土壤含水量的模拟性能。结果表明:基于van Genuchten方程构建的单一PTF作为模型参数模拟土壤含水量的均方根误差最小;而其中Rosetta3模型表现更优。在集合PTF模型中,基于贝叶斯平均法构建的模型表现最好。集合PTF模型预测土壤水力参数可以较好地捕捉多个单一PTF预测土壤水力参数的整体趋势,弥补单一PTF在某些情况下模拟误差较大的不足。; 李奇陈文娟陈文娟孙少波张永根; 关键词：土壤转换函数土壤水力参数 HYDRUS-1D

旱作区阳离子交换量土壤转换函数的研究: 2023年; 为减少大范围测定阳离子交换量(cation exchange capacity, CEC)工作量,探寻一种利用较容易测定的土壤理化性质预测CEC简单、高效的方法。本文基于旱作区152个表层0~10 cm土壤的pH、质地、有机质等数据,建立BP神经网络、支持向量机、多元线性回归3种CEC土壤转换函数,并比较分析了各方法的预测精度和敏感性。结果表明,CEC主要受有机质、黏粒的影响且呈明显的正相关关系;支持向量机预测精度最高,其决定系数(R2 = 0.58)、效率系数(E = 0.57)均高于BP神经网络和多元线性回归,均方根误差(RMSE = 5.41)均低于其他模型,多元线性回归模型预测精度最低。支持向量机方法在旱作区内能够较好地预测阳离子交换量。; 郭孝理曹梦; 关键词：旱作区阳离子交换量 BP神经网络支持向量机多元线性回归

基于集合土壤转换函数模型的土壤水力参数评价方法: 本发明公开了一种基于集合土壤转换函数模型的土壤水力参数评价方法，包括如下步骤：确定需要的预测因子和多个压力水头，从全球土壤基本属性数据库NCSS中提取对应压力水头下的实测土壤含水量数据和预测因子；将压力水头与相对应的土壤...; 张永根李奇

新型土壤水分特征曲线模型和土壤转换函数的构建及应用: 农业水肥管理、流域产汇流计算、水利工程渗漏预防、水土污染修复等,都离不开土壤水分状态的描述与运动过程的刻画。而土壤水力特性的准确描述与刻画,对于土壤水分状态的描述与过程的刻画具有重要意义。为了准确表征土壤水力特性,本研究...; 左炳昕; 关键词：土壤水力特性土壤转换函数

基于机器学习方法的土壤转换函数模型比较被引量：5: 2021年; 土壤水分状态及运动过程的准确描述与预测需要精确的土壤水力参数,而使用土壤转换函数的方法可以方便省时省力地获得土壤水力参数。对于不同的建模方法,在模型预测精度、运行效率等方面有所差异。【目的】探究不同机器学习方法建立土壤转换函数模型的优劣。【方法】使用UNSODA全球土壤水力性质数据库,对比分析了人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、K-最近邻居法(KNN)对于van Genuchten模型参数的预测精度,并使用土壤样本的含水率-负压实测数据,从土壤质地的角度评价了各模型的预测效果。【结果】SVM模型对样本的预测效果最好,ANN次之,KNN模型受边缘效应影响预测效果稍逊。在训练模型时,ANN模型用时最长,KNN模型用时最短。然而,在预测过程中,ANN模型用时最短,KNN模型用时最长。【结论】本研究推荐在小数据集上建立土壤转换函数模型时使用SVM,而在更大型的数据集上要综合考虑计算成本、预测精度等方面合理选取建模方法。; 左炳昕查元源; 关键词：土壤转换函数人工神经网络支持向量机

土壤性质相似性对土壤转换函数模拟性能及不确定性的影响: 当应用土壤转换函数对土壤水力特性进行估算时，土壤水力特性预测值受主观和客观因素的影响而存在较大的不确定性，且该不确定性往往容易被忽视。为了有针对性地减少这种不确定性，并进一步提高土壤转换函数的实际应用能力，基于土壤属性相...; 王旭; 关键词：土壤转换函数不确定性田间持水量凋萎含水量; 文献传递

土壤性质相似性对土壤转换函数模拟性能及不确定性的影响——以奥地利农区土壤样本为例被引量：1: 2020年; 【目的】探究土壤属性不相似性对于土壤转换函数预测的不确定性及误差的影响,并识别土壤转换函数预测的不确定成分的主要来源。【方法】以田间持水率(θ-300)和凋萎含水率(θ-15000)为研究对象,基于不同性质(相似或不相似)的数据集对土壤转换函数的不确定性进行分析;并采用拉丁超立方抽样和Bootstrap方法对不确定性来源贡献进行分析。【结果】无论θ-300或θ-15000,基于相似数据集建立的PTFs模型模拟性能有所提升,但效果较不明显。从不确定成分的主要贡献来看,对于θ-300,无论是基于相似还是不相似数据集,模型输入引起的不确定性贡献较大;但对于θ-15000,基于不相似数据集建立的PTFs则相反,即模型参数不确定性对模拟预测结果的影响占比较大,原因主要在于θ-15000往往具有较小的空间变异特征,因此其输入不确定性通常都较小。【结论】在针对农区构建PTFs预测田间持水率这一常数特征时,控制土壤样本理化性质的相似性有助于减少构建模型模拟结果的不确定性;而构建PTFs预测凋萎含水率时,则样本采集对模拟结果不确定性无明显影响,模拟结果的不确定性主要由构建模型的模型参数控制。; 王旭王旭STRAUSS Peter张浩王盛萍; 关键词：不确定性 BOOTSTRAP

基于颗粒级配参数描述砂土持水及非饱和强度特性的土壤转换函数被引量：6: 2020年; 以van Genuchten模型为基础,将砂土的基本物理特征与统计分析相结合,构建土壤转换函数以预测砂土持水曲线。首先,在土壤转换函数中引入控制粒径d60和不均匀系数Cu这两个典型颗粒级配参数,并满足完全均匀和完全分散的两种理想颗粒材料条件;其次,结合非饱和土水力特性数据库(UNSODA)与4种颗粒级配分布较均匀的砂土持水曲线补充试验,通过量纲分析和回归分析,将控制持水曲线进气值和减湿率的参数a和n分别表示为d60和lgCu的反比例型转换函数,结果表明:这两种转换函数对参数a和n的预测效果优于已有转换函数;最后,将这两种转换函数引入非饱和强度公式,利用已有文献中的非饱和强度试验结果验证了提出的土壤转换函数在表征砂土毛细黏聚力与抗拉强度随基质吸力变化规律的有效性,相应的理论计算结果表明:砂土的毛细黏聚力随其控制粒径减小或均匀程度降低而增高。; 张昭程靖轩刘奉银齐吉琳; 关键词：砂土土壤转换函数

基于土壤转换函数(PTF)预测不同初始孔隙比土的土–水特征曲线被引量：3: 2018年; 提出了预测van Genuchten(VG)模型参数n的一个土壤转换函数(pedotransfer function, PTF),该函数是一个非线性回归方程,结合VG模型参数?与初始孔隙比e0的回归方程,来预测不同初始孔隙比土的土–水特征曲线(SWCC)。n和?回归方程中的拟合参数(a,b和A,B)只需通过3组常规的SWCC试验数据即可校正。将选取的具有代表性的各个文献中的试验数据均分成两部分:一部分用于校正拟合参数(a,b和A,B),另一部分用于验证基于PTF预测SWCC方法的准确性。结果表明,基于PTF所预测得SWCC与文献中的试验数据具有很好的一致性。PTF只需引入一个预测变量即初始孔隙比e0;它不仅适用于变形土,也适用于非变形土。; 叶云雪邹维列袁斐刘家国; 关键词：土壤转换函数土水特征曲线

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