坡面措施蓄水拦沙指标神经网络模型研究

Study on Neural Network Model of Impounding Indexes for Slope Measures

建立具有通用性和实效性的水土保持坡面措施蓄水拦沙指标计算模型,是准确评价水土保持蓄水拦沙效益的基础。依据以往对大量小区试验资料的整理分析结果,运用神经网络技术来映射影响蓄水拦沙指标的各变量间的复杂关系,建立了以区域降雨径流泥沙子模型和林草盖度子模型等为基础的基于BP神经网络的坡面措施蓄水拦沙指标模型,并在黄土高原水土保持世行贷款项目蓄水保土效益评价中进行了应用和验证。结果表明:①神经网络模型能以较高的精度映射不同区域降雨产流产沙、水土保持措施质量与蓄水拦沙量间的复杂关系;②神经网络模型突破并消除了对降雨、植被盖度等因子进行人为分组的局限及其对计算精度产生的影响;③随着监测数据的增加,模型将不断得到泛化。