土壤水力参数的单一参数模型

以甘肃省河西走廊石羊河流域为例,在78个土壤样品试验数据的基础上,建立了土壤水分特征曲线、土壤水分扩散率和土壤导水率的单一参数模型,并对模型中的参数特征进行了分析。研究表明,单一参数模型具有一定的拟合精度,模型中的唯一参数能够描述土壤水力参数曲线,可以作为描述这些参数空间变异的变异系数,是进行大尺度区域土壤水力参数空间变异研究中比较理想的模型。

甘肃南小河流域土壤水分扩散率单一参数模型的建立及应用

非饱和土壤的水力性质是进行土壤中水分与污染物运移模拟的物理参数,其中土壤水分扩散率是定量模拟土壤水分流动和溶质运移的最重要的参数之一。通过对甘肃省南小河沟流域不同地貌、不同土地利用方式的土壤分层取样,采用水平土柱吸渗法测定各地类的非饱和土壤水分扩散率;运用土壤水分扩散率的单对数模型和双对数模型对试验结果进行分析。结果表明:单对数模型参数具有明显的线性相关,可以建立表征描述南小河沟各地类的土壤水分扩散率的单一参数的单对数模型;进一步从全流域及划分地类后得到的模型参数B与A的关系分析表明它们具有较好的线性关系,可对模型进一步简化为单一参数模型。分析单一参数模型B的统计特征表明:参数B随着地貌类型的变化具有一定的变化特征,可作为土壤水分扩散率空间变异的变异系数。因此,可以用参数B作为反映地貌类型的指标,应用于区域土壤水分扩散率的估计中。

基于主成分分析土壤水分扩散率单一参数模型的BP神经网络模型

应用水平土柱法测定了杨凌地区典型粘壤土的水分扩散率,利用土壤水分扩散率的单对数模型和双对数模型对其进行了拟合,建立了土壤水分扩散率单一参数模型,基于主成分分析建立了单一参数模型中参数B的BP神经网络模型。结果表明:利用主成分分析可将研究区域土壤容重、有机质含量、粘粒含量、粗粉粒含量和砂粒含量综合成3个主成分;基于主成分分析建立的BP神经网络模型拟合的单一参数模型参数B的均方根误差RMSE为0.308 2;将拟合得到的参数B代入单一参数模型中对土壤水分扩散率进行预测,除去其中较大值的预测结果偏低外,其余土壤水分扩散率预测结果都比较接近实测值,预测结果的均方根误差RMSE为0.257 8,可利用基于主成分分析建立的BP神经网络模型预测单一参数模型中的参数B。

土壤水分扩散率单一参数模型的土壤转换函数

采用水平土柱法测定了杨凌地区典型粘壤土的水分扩散率,利用土壤水分扩散率的单对数模型进行了拟合,拟合效果比较好,通过分析模型中的参数A和B,发现单对数模型的参数A和B具有很好的线性关系,利用这一关系,可以将单对数模型简化为单一参数模型。对参数B和土壤物理特性进行相关性分析,结果表明参数B与土壤有机质含量的相关性最强,与土壤粘粒含量和砂粒含量的相关性次之,与土壤容重和粗粉粒含量的相关性最弱。利用参数B与土壤物理特性的相关关系,建立了参数B的土壤转换函数,土壤转换函数简单并且有较强的理论基础,简化了区域土壤水分扩散率测定费时费力的问题。

土壤水分扩散率单一参数模型空间变异及尺度效应的多重分形

在试验的基础上,建立了杨凌及其周边地区0~20 cm土层和20~40 cm土层非饱和土壤水分扩散率的单一参数模型,并运用统计学原理和多重分形方法对不同土层单一参数模型中参数S的空间变异规律和尺度效应进行了分析。结果表明：0~20 cm土层和20~40 cm土层参数S都属于中等变异程度;0~20 cm土层和20~40 cm土层参数S的空间分布格局的多重分形特征都比较明显,但0~20 cm土层参数S在空间上的变化更加复杂;0~20 cm土层和20~40 cm土层参数S的多重分形谱的宽度分别为0.2667和0.2158,都呈现不同程度的左偏,说明不同土层参数S的空间变异性比较强,且都主要是由高值分布引起的。多重分形分析能够揭示出研究区域内不同土层参数S分布的较多局部信息。

两种模型对土壤水分特征曲线拟合的比较分析

土壤水分特征曲线可以表示出土壤水的能量和数量之间的关系。以鹫峰国家森林公园土壤为例,用Van-Genuchten模型和土壤水分特征曲线单一参数模型拟合土壤水分特征曲线,结果表明:Van-Genuchten模型拟合的精度高,参数的物理意义明确,但工作量大;单一参数模型拟合精度比Van-Genuchten模型拟合精度约低一个数量级,但也能较准确地拟合土壤水分特征曲线,并且其参数可反映空间变异性,以及工作量小。两个模型均可用于拟合鹫峰国家森林公园土壤水分特征曲线,可根据不同情况选用。

基于主成分分析单一参数入渗模型的BP神经网络模型

利用标定理论建立较大尺度上的单一参数入渗模型,在此基础上基于主成分分析建立其BP神经网络模型。结果表明:利用主成分分析可将研究区域土壤容重、有机质含量、砂粒含量、粗粉粒含量和粘粒含量综合成3个主成分;基于主成分分析建立的BP神经网络模型预测的标定因子的RMSE为0.4186,除偏大或偏小的标定因子,利用预测的标定因子预测的累积入渗量与实测值比较接近,可利用所建模型对较大尺度上的单一参数入渗模型进行预测。