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摘要:
为改良和改善盐碱地提供土壤入渗参数技术支撑,基于在山西省北部盐碱地进行的野外系列入渗试验,获取了累积入渗量与入渗历时的数据样本,并计算回归了kostiakov二参数入渗模型的入渗系数k与入渗指数α,建立了盐碱土壤基本理化参数与入渗参数之间的数据样本,利用BP神经网络的方法,建立了以土壤含水率、容重、质地、有机质、全盐量以及pH为输入变量,kostiakov入渗参数为输出变量的预报模型.结果表明:盐碱地土壤条件下,以土壤基本理化参数为输入变量,kostiakov入渗模型参数为输出变量的BP预报是可行的,入渗系数k的相对平均误差为0.29%、入渗指数α的相对平均误差为1.28%,以及根据两个入渗参数计算得到90 min累积入渗量的相对平均误差为2.37%,对所建立的模型进行检验时,以上三个参数检验误差的平均值均能控制在3%以下,确定所建立的BP预测模型能获得较好的效果.
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文献信息
篇名 盐碱土壤Kostiakov入渗模型参数的BP预报模型
来源期刊 中国农村水利水电 学科 农学
关键词 盐碱土壤 Kostiakov二参数模型参数 土壤基本理化参数 BP神经网络 水分入渗
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 农田水利
研究方向 页码范围 49-53,58
页数 6页 分类号 S152.7|TV93
字数 5075字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 樊贵盛 太原理工大学水利科学与工程学院 152 1928 18.0 40.0
2 李昊哲 太原理工大学水利科学与工程学院 5 18 4.0 4.0
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研究主题发展历程
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盐碱土壤
Kostiakov二参数模型参数
土壤基本理化参数
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水分入渗
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