统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍了统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,该模型是基于时段降水量和土壤初始含水量以及二者的交互作用项建立的,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,以及2015年的数据进行验证。结果表明:统计法模型诊断和预测合格率较高,合格率达到85%以上;相邻墒情监测日的时间间隔有时不固定将导致异常值的出现,这是影响模型预测合格率的主要原因;逐日模型法可以实现逐日土壤墒情的预测。本研究表明,统计法模型可以单独作为墒情诊断模型使用。     

比值统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍了研发的基于时段降水量和土壤初始含水量的比值统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:比值统计法诊断模型的预测精度较高,达到80%以上;比值统计法诊断和预测合格率较高的主要原因是模型参数都是数据挖掘的结果而非人为确定;逐日模型法可以实现逐日土壤墒情的预测。研究表明,比值统计法模型可以单独作为墒情诊断模型使用。     

墒情诊断模型的应用条件

对墒情诊断模型应用的下垫面条件进行了综合分析,这些条件包括气候区、监测点距气象站距离、土壤质地、监测时间、熟制、作物种类和模型参数。结果表明:平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立诊断模型和综合模型具有普遍适应性;模型普遍适应性的外在原因是建模时只考虑3个独立的具有普遍性的变量(土壤含水量、时段降水量、2次土壤含水量测定的间隔天数),模型普遍适应性的内在原因是按监测点建模和确定参数;多年平均降水量是影响模型预测合格率的主要因素之一,其值越小模型预测合格率越高。6个独立诊断模型和综合模型的应用不受下垫面因素影响,模型通用变量为3个独立变量。     

移动统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍了基于土壤初始含水量和时段每日平均降水量所建立的移动统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。移动统计法墒情诊断模型分为时段模型和逐日模型。结果表明:时段模型预测的合格率为90%左右,逐日模型预测的合格率为70%左右;时段模型优于逐日模型。移动统计法模型单独作为墒情诊断模型,使用时需要进一步完善,可以在土壤初始含水量分段的基础上应用其他5个独立模型进行尝试。     

间隔天数统计法土壤墒情诊断模型

本文介绍所建立的基于时段降水量、土壤初始含水量和两次监测时段天数的间隔天数统计法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:间隔天数统计法模型诊断和预测精度高达到90%以上;间隔天数统计法模型诊断和预测合格率高,其原因是增加了间隔天数变量,有效地解决了测定间隔天数不固定的问题;逐日模型法可以实现逐日土壤墒情的预测。初步结论是:间隔天数统计法模型可以单独作为墒情诊断模型使用。     

平衡法土壤墒情诊断模型

本文首先介绍传统水量平衡法利弊,重点介绍了所建立的基于土壤初始含水量、时段降水量和时段"蒸渗流项"的平衡法土壤墒情诊断模型的原理和建模方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:平衡法模型诊断和预测合格率只有50%左右;模型合格率不高的主要原因是基于降水量和土壤含水量之和的分段预测时数据量少,导致参数确定依据不足。所建立的平衡法模型作为墒情诊断模型使用还需进一步研究。     

土壤墒情诊断理论和方法

本文对土壤墒情诊断理论和方法进行了简述,并介绍了国内墒情监测、诊断和预报现状。重点介绍了所建立的平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立的墒情诊断模型及其联合应用的综合诊断模型。应用2012—2014年7省23个县87个监测点的数据建模,并应用2015年的数据进行了验证。结果表明:所有模型构建简单,参数获得容易;综合模型优于6个独立模型。所建立的6个独立模型和综合模型适用于基于降水量的土壤墒情诊断和预测。     

综合模型法土壤墒情诊断模型

本文介绍了将平衡法、统计法、差减统计法、比值统计法、间隔天数统计法、移动统计法6个独立模型综合应用的墒情综合模型法的原理和方法,并应用7个省23个县87个监测点2012—2014年的数据建模,应用2015年的数据进行了验证。结果表明:综合模型诊断和预测合格率高,为97%以上。综合模型的优点:6个独立模型的参数在不同气候、下垫面和管理措施下的取值不同,因此,6个独立模型即使按点统计也不通用;而在同一次预测时,6个模型预测结果中总有一个预测精度较高的结果,这个结果与时段降水量和初始土壤含水量之和高度相关;通过对6个模型的适应性优选后,从概率上选择水分来源数量对应的预测结果。     

基于东北区吉林省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

综合诊断模型是土壤墒情监测、诊断与预报的新方法,它包括6个独立模型和基于水分来源数量对土壤含水量判断的一些逻辑关系,6个独立模型分别基于墒情监测数据与邻近气象站降水量之间的定量关系诊断或预报土壤含水量。本文应用吉林省4个县/市的6个墒情监测点的数据验证综合诊断模型在东北半干旱和半湿润地区的应用精度和适应性,建模使用2013—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。为了模型更好地应用于实际,本文对每个监测点的模型参数均进行了校正。结果表明:按监测点建模情况下,不同气候和下垫面条件下的模型和参数不同;模型在东北区吉林省半干旱和半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为88%以上;降水量少的监测点的模型预测合格率高。墒情综合诊断模型在吉林省半干旱和半湿润地区应用精度较高,为模型在该地区应用提供了研究案例。     

基于华北区河北省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用河北省3个市县的14个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华北半湿润地区的适应性,建模使用2011—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在河北省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为76.92%~100%;不同降水量区域模型参数不同;降水越少的地区模型预测合格率越高;唐山市滦南县和唐山市乐亭县属于沿海地区,降水分布与另外2个内陆县不同,因此合格率偏低;墒情综合诊断模型可以应用于华北半湿润地区。     

基于华中区河南省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用河南省3个市县的7个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华中区半湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在华中区河南省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为80%以上;同一气候区,季节降水量的不同对模型预测合格率的影响可能更大,这为今后提高模型预测合格率指明了新的研究内容;墒情综合诊断模型可以应用于华中半湿润地区。     

基于西北区甘肃省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用甘肃省2个市区的13个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在西北区半湿润和半干旱地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在西北区甘肃省半湿润和半干旱地区具有较好的适应性,验证合格率分别为半湿润地区80%以上和半干旱地区90%以上;不同降水量区域模型参数不同;降水越少的地区模型预测合格率越高。本研究表明,墒情综合诊断模型可以应用于西北半湿润和半干旱地区。     

基于华北区山西省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用山西省2个市县的16个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华北区半湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在山西省半湿润地区具有较好的适应性,验证合格率为90%以上;由于2个监测县降水量接近,模型预测合格率与纬度、经度之间没有明显的规律。本研究表明,墒情综合诊断模型建模数据量大,数据范围涵盖了作物整个生长季的数据,相对于其他模型有一定的优势,可以应用于华北半湿润地区。     

基于内蒙古自治区监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用内蒙古自治区5个旗/县的19个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在内蒙古区半干旱地区的适用性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在内蒙古自治区半干旱地区具有较好的适应性,验证合格率为94%以上;模型预测合格率与纬度、经度之间没有显著的相关关系,这是因为所有监测点都位于半干旱地区,降水量差异较小。墒情综合诊断模型可以应用于内蒙古境内半干旱地区。     

墒情诊断模型的理论分析、综合评价和展望

本文基于专栏论文的全部研究结果,对墒情诊断模型进行了理论分析、综合评价和展望,目的是建立更实用的墒情诊断模型。研究结果如下:(1)87个墒情监测点的降水量数据可以用就近气象站的降水量代替;(2)分别就87个墒情监测点所建立的6个独立模型和1个综合模型(分时段诊断和逐日诊断2类)的诊断合格率都达到75%以上;(3)综合模型优于6个独立模型的单独使用;(4)所有模型和参数都是按监测点建立和确定的,不存在下垫面因素的影响;(5)所有模型简单、使用3个独立变量(前期土壤含水量、时段降水量之和和2次监测之间的天数)、参数容易获得,只要有系列性的土壤含水量监测数据和对应的降水量(监测点降水量或就近气象站降水量)数据就可建模。     

基于华中区湖南省监测数据的土壤墒情综合诊断模型验证

本文应用湖南省4个市县的12个墒情监测点的数据验证土壤墒情综合诊断模型在华中湿润地区的适应性,建模使用2012—2014年的数据,模型验证使用2015年的数据。结果表明:模型在湖南省湿润地区具有较好的适应性,验证合格率平均为85%以上,模型合格率呈现随多年平均降水量减少而提高的趋势。     

墒情诊断模型的评价

对6个模型进行系统评价的目的是为模型优选提供理论、方法和参数依据。采用优选模型比例、验证方法指标、验证方式指标和异常值指标4项指标对6个独立墒情诊断模型进行了综合评价。结果是:模型优先顺序为差减统计模型、间隔天数统计模型移动统计模型比值统计模型统计模型平衡模型;逐日模型好于时段模型。合格率高的模型包括4个特征,即自变量数量不超过3个、自变量相对独立、模型能处理不固定监测天数、人为不决定参数。按监测点建模的6个独立模型都可以单独使用,解决了模型不通用的问题;可以实现逐日诊断和预测,方便与遥感信息、作物长势信息等实时匹配;差减统计模型和间隔天数统计模型精度最高,前者是基于质量守恒定律的统计模型,后者有效地解决了间隔天数不固定所带来的预测误差。     

温室甜瓜营养生长期日蒸腾量估算模型

建立了基于温室环境参数、甜瓜生长发育参数和土壤水分参数的温室甜瓜日蒸腾量估算模型,以研究温室条件下甜瓜蒸腾量的估算方法.根据温室内特定环境对Penman-Monteith方程中空气动力项进行修正,推导出了适于计算温室条件下参考作物蒸腾量的温室环境因子子模型;以甜瓜叶面积指数为自变量构建了作物因子子模型,模型形式为线性函数;以土壤相对有效含水量为自变量构建了土壤水分因子子模型,模型形式为对数函数.采用分期播种法,根据周年不同播期实测数据对模型参数进行估计和分析.采用土壤相对含水量分别为80%、70%、60%的实测蒸腾数据,对模型在充分灌溉和节水灌溉条件下的预测精度进行了检验,模拟值的平均相对误差分别为11.5%、16.2%、16.9%.所建蒸腾模型是对Penman-Monteith公式在温室环境和节水灌溉条件下的有益探索,具有重要推广应用价值.     

基于熵准则的鲁棒的RBF谷胱甘肽发酵建模

在谷胱甘肽的发酵过程建模中, 当试验数据含有噪音时, 往往会导致模型预测精度和泛化能力的下降。针对该问题, 提出了一种新的基于熵准则的RBF神经网络建模方法。与传统的基于MSE准则函数的建模方法相比, 新方法能从训练样本的整体分布结构来进行模型参数学习, 有效地避免了传统的基于MSE准则的RBF网络的过学习和泛化能力差的缺陷。将该模型应用到实际的谷胱甘肽发酵过程建模中, 实验结果表明: 该方法具有较高的预测精度、泛化能力和良好的鲁棒性, 从而对谷胱甘肽的发酵建模有潜在的应用价值。     

内蒙古半干旱草原土壤水分对降水格局变化的响应

在全球气候变化背景下, 未来我国北方半干旱地区的降水格局将呈现出季节与年际间降水波动增强和极端降水事件增加的趋势。水分是半干旱草原的主要限制因子, 降水格局变化导致的土壤水分状况的改变必然对生态系统的结构和功能产生显著的影响。该研究选取内蒙古多伦和锡林浩特两个典型半干旱草原群落, 通过分析2006-2013年的降水和多层次土壤(0-10 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm和50 cm)含水量连续观测数据, 研究降水格局变化对土壤水分状况及其垂直分布的影响, 特别是土壤水分对降水事件的脉冲响应过程。结果表明: 两个站点的土壤含水量均呈现显著的季节及年际间波动, 其中土壤表层 0-10 cm水分波动更剧烈。锡林浩特50 cm处土壤含水量波动较大, 主要由于春季融雪的影响。年际间多伦和锡林浩特生长季土壤表层0-10 cm土壤含水量与降水量存在显著的正相关关系, 下层(10-50 cm)土壤含水量与降水量相关性不显著。研究发现小至2 mm的降水事件就能够引起两个站点表层0-10 cm土壤含水量的升高, 即该地区有效降水为日降水量> 2 mm。表层0-10 cm土壤含水量对独立降水事件的脉冲响应可通过指数方程很好地拟合。降水事件的大小决定了降水后表层0-10 cm土壤含水量的最大增量和持续时间, 同时这个脉冲响应过程还受到降水前土壤含水量的影响, 但该过程中并未发现植被因子(叶面积指数)的显著影响。降水后水分下渗深度及该深度的土壤含水量增量主要由降水事件的大小主导, 同时受到降水前土壤含水量的影响。在多伦和锡林浩特, 平均每增加1 mm降水, 下渗深度分别增加1.06和0.79 cm。由此作者认为, 在内蒙古半干旱草原, 降水事件大小和降水前土壤干湿状况是影响土壤水分对降水响应的主要因素, 而植被因子的影响较小。