土壤热导率影响因素及模型评估研究

• 作者: 王卫华 蔡礼良 龚一丹
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤热导率 影响因素 预测模型 模型评估
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 页码范围: 124-132
• 页数: 9页
• 分类号: S152
• 字数: 8857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201912006

摘要

[目的]通过对预测模型的评估,综合考虑各方面因素,使各模型在适用条件范围内扬长避短、发挥优势,简洁、快速、精确地获取土壤热导率的预测值,以实现复杂程度上的定量化研究.[方法]对前人提出的16种土壤热导率模型的优势和劣势及应用条件、影响因素进行分析总结,将其中14种模型的预测数据与从文献中收集的实测数据进行比较,通过线性回归分析与均方根误差分析,实现模型评估.[结果]含水率和石英含量对土壤热导率有很大影响,石英的热导率约为7.9 W·m-1·K-1,是所有土壤矿物中最高的,在湿润状态下的土壤热导率远高于干燥状态下的;常温下,Wiener的模型回归系数为0.133和2.208,模型决定系数为0.393和0.820,与其他模型相比偏差明显;而Geo-Mean模型显示出最低回归系数0.668,最高均方根误差0.598,模型的预测值与实测值偏差显著;Zhang等的模型、Chen的模型和Haigh的模型回归系数分别为0.994、0.919和0.891,均方根误差为0.280、0.315和0.394,表现出相对较高的预测精度;Lu等模型的回归系数为0.850,决定系数为0.976,土壤热导率的预测精度一般,而基于Lu等模型改进的苏李君等模型显示最高回归系数(0.997)和决定系数(0.980),表现出最优的性能.[结论]在需要考虑土壤类型的情况下,推荐使用苏李君等的模型,该模型能够更加详细描述土壤物理基本参数对土壤热导率的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王卫华	昆明理工大学农业与食品学院	40	273	9.0	15.0
2	龚一丹	昆明理工大学农业与食品学院	2	0	0.0	0.0
3	蔡礼良	昆明理工大学农业与食品学院	1	0	0.0	0.0