基于van Genuchten模型土壤水分特征曲线的vanfit和MATLAB软件模拟研究

研究了土壤水分特征曲线对探讨土壤水分运动机理及溶质运移动力学机制具有重要科学意义。由于测定土壤水分特征曲线的长历时性和时间限制,在从相关参考文献中提取土壤水分特征曲线测定数据的基础上,建立土壤水分特征曲线的资料库,采用van Genuchten模型对土壤水分特征曲线进行描述,分别应用vanfit软件和MATLAB软件下的lsqcurvefit函数2种方法对土壤进行van Genuchten模型下的4个参数拟合分析。结果表明,2个程序拟合结果大体相近且优良,均方差较小,拟合曲线大致相同,且土壤质地不同,其土壤水分特征曲线差别较大。

土壤持水曲线van Genuchten模型求参的Matlab实现

土壤持水曲线是研究土壤水力学性质必不可少的 ,在已经建立的众多数学模型中 ,vanGenuchten模型是目前运用最广泛的模型 ,而运用该模型的关键是其 4个参数的求解。为此 ,本文对同一组东北褐土的土壤水吸力和对应的土壤含水量数据较详细地介绍了Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数的运用 ,得出了该土壤vanGenuchten模型的 4个参数值 ,分别建立了该土壤的vanGenuchten模型 ,并利用Mat lab强大的绘图功能对它们进行了直观比较。最后运用方差分析和残差分析对该模型的计算值与实测数据进行了分析 ,结果表明 :非线性拟合和非线性回归函数求参结果的显著水平均达到p<0 0 0 0 1,残差平方和均小于 0 0 0 0 5 ,其中非线性回归函数的求参结果较非线性拟合好。因此 ,运用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数对土壤持水曲线的vanGenuchten模型进行求参是切实可行的 ,从而为土壤学工作者寻求出了一条运用数值计算方法的新途径。

Van Genuchten模型在土壤水分特征曲线拟合分析中的应用

利用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数,对传统耕作和免耕耕作两种方式下土壤水分特征曲线进行分析,建立相应的Van Genuchten模型,并对模型进行检验和应用。结果表明,非线性回归较非线性拟合适应性高;Van Genuchten模型适应性好,可以应用于不同耕作条件下的土壤水分分析。

基于van Genuchten模型的渭北苹果园土壤水分能量特征分析

针对渭北地区干旱缺水,果树生长发育受限的客观实际,开展了苹果树生育期0-150 cm土壤水吸力动态变化规律研究。依据渭北果园土壤剖面构型,将离心机法与水汽平衡法相结合,按照发生学土层,逐层测定了供试土壤水分特征曲线,并用van Genuchten模型拟合。基于该模型,将在幼龄果园、老龄果园以及农田定期逐层监测的土壤水分含量转化为土壤水吸力,以农田为对照,评价植果条件下土壤水分的胁迫状况。结果表明,van Genuchten模型能很好地拟合渭北果园耕层、农田耕层、黑垆土层及黄土母质层的水分特征曲线,拟合精度均达0.96以上。渭北地区农田受干旱胁迫较严重,3月中旬-7月初,0-100 cm土层均处于水吸力高于3.98的重度胁迫状态;受植被冠层覆盖及果树生育期的影响,干旱对果树的胁迫程度较农田小,对老龄果园胁迫程度比对幼龄果园的大,幼龄果园在3月中旬-5月初、5月底-7月初仅0-20 cm土层为高水吸力区,直至6月中旬-7月中旬高水吸力区才延伸到40-70 cm土层;老龄果园在3月中旬-4月底的0-40 cm土层、5月底-7月中旬的30-100 cm土层和7月中旬-8月底的0-20 cm土层为高水吸力区。可得出,渭北不同园龄苹果园在不同生育期的不同深度土层会间歇性地出现高水吸力的土壤水分胁迫区,但相对于农田而言,果园受到的干旱胁迫相对较轻,渭北地区植果有助于缓解干旱胁迫。

基于混合遗传算法估计van Genuchten方程参数

van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度。该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验。结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值。因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法。

利用MATLAB拟合van Genuchten方程参数的研究

选用MATLAB的lsqcurvefit、nlinfit、lsqnonlin、fminsearch、fminunc、fgoalattain、curvefit、nlintool等8个函数,分别拟合了van Genuchten方程参数,结果表明lsqcurvefit、nlinfit、curvefit和nlintool等4个函数拟合效果较好,具有源代码短、收敛性好等特点,特别是在实测数据较少的情况下,MATLAB的拟合结果甚至优于RETC和REDT。

修正Van Genuchten模型拟合干旱、半干旱地区遗址土颗分曲线的可靠性研究

不均匀系数、曲率系数在土力学中的应用很广,但对精确求解d_(10)、d_(30)、d_(60) 3个参数的方法研究较少。提出了一种修正Van Genuchten(MVG)方程描述颗分曲线。以Matlab编程语言中的cftool为拟合工具,以青海黄土、青海遗址土、甘肃遗址土和新疆遗址土等33组土为研究对象,对比拟合方程描述遗址土颗分曲线的效果,分析MVG模型中3个参数a、m、n对曲线的影响。结果表明:MVG模型在拟合33组土的颗分曲线时均具有较好的效果,相关系数2R(29)0.98;参数a导致曲线偏移并可以推测土粒中的最大粒径,参数m影响土中的各颗粒组分的比例,参数n影响曲线的斜率。提出的MVG方程能够精确地求解d_(10)、d_(30)、d_(60) 3个参数。

差异演化算法在Van Genuchten方程参数优化估计中的应用

描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程是一非线性方程,采用传统的方法对方程参数进行估计往往因为计算复杂而使估计结果带有较大的误差。差异演化算法是一种简单、有效的新智能进化算法,因此,文章用该算法对Van Genuchten方程的参数进行优化估计;结果表明,差异演化算法在Van Genuchten方程参数估计应用中,表现出求解速度快、计算精度和自动化程度高、通用性强等优点,可作为计算Van Genu-chten方程参数的一种新方法。

基于随机粒子群算法的Van Genuchten方程参数优化求解

使用随机粒子群算法拟合土壤水分特征曲线并以此求解出V an G enuch ten方程参数。通过算例与其他优化算法比较,结果表明:随机粒子群算法具有运算速度快,编程简单,初值无关性,全局收敛和计算精度高等优点,可以作为计算V an G enuch ten方程参数的新方法。

Van Genuchten模型参数变化对土壤入渗特性的影响分析

基于HYDRUS-1D模型,分析不同土壤条件下Van Genuchten模型参数θr、θs、α、n和Ks对入渗特性的影响,结果表明:湿润锋运移距离与n和Ks成正相关,与θs和α成负相关;累积入渗量与θs、n和Ks成正相关,与α成负相关;θr对土壤入渗特性基本无影响;随着土质由细变粗,α和n对入渗特性影响逐渐减小,Ks的影响逐渐增大,而θs对湿润锋的影响逐渐增大,对累积入渗量的影响逐渐减小;对于粉壤土,参数的影响程度为n>θs>Ks>α>θr;对于壤土,参数的影响程度为θs>n>Ks>α>θr;对于砂壤土,参数的影响程度为θs>Ks>n>α>θr;对于砂土,参数的影响程度为θs>Ks>n>α>θr。因此,在推求VG模型参数时应优先保证θs、n和Ks准确。

改进的萤火虫优化算法求解Van Genuchten方程参数

Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群两个种群,两种群间隔一定的迭代次数相互交换部分萤火虫;淘汰宿主群中适应度较差的一半萤火虫,以体现"优胜劣汰"的生物进化法则。标准测试函数的仿真结果表明了GSOPB算法的有效性;对Van Genuchten方程参数的优化结果表明,GSOPB算法的求解精度优于其他方法,可以作为求解Van方程参数的新方法。

利用改进的和声搜索算法求解Van Genuchten方程参数

Van Genuchten方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,运用该方程的关键是4个参数的取值精度。为了精确地求解这些参数,引入和声搜索(HS)算法进行求解,提出一种基于全局信息的和声搜索优化计算方法——IGHS。IGHS算法具有如下特点:利用当前和声记忆库中的全局最优解产生新解,改变了和声搜索算法新解的产生方式;通过对和声记忆库中当前最优解的扰动避免算法早熟,增强算法的全局搜索能力;IGHS算法结构简单,容易实现。实验结果表明IGHS算法求解Van Genuchten方程参数的精度与随机微粒群结果相似,但其收敛速快、计算量小,因此可以作为计算Van Genuchten方程参数的新方法。

基于模式搜索算法的Van Genuchten方程参数优化

针对目前Van Genuchten方程参数优化方法的不足,本文通过理论分析得出Van Genuchten方程参数的单调函数,即为单极值函数。因此,可使用局部搜索能力较强的模式搜索算法识别Van Genuchten方程参数。算例及误差分析表明:模式搜索算法求解Van Genuchten方程参数算法实现简单、运算速度快、适用性强、计算精度高,为Van Genu-chten方程参数的求解提供了一条新途径。

用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数

描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程是一个非线性复杂方程,采用传统的方法对方程参数进行估计往往因为计算复杂和人为因素的影响,而使估计结果带有较大的误差。遗传算法是当前处理一般非线性数学模型优化的一种新的优秀方法。为此,采用实数编码多子种群遗传算法对方程的参数进行优化估计。算例结果表明用遗传算法优化估计Van Genuchten方程参数具有求解速度快、计算精度和自动化程度高、人为干扰因素小、通用性强等优点。因此,遗传算法可作为计算Van Genuchten方程参数的一种新方法。

利用Van Genuchten模型拟合土壤水分特征曲线

利用Van Genuchten模型对用砂性漏斗测量中砂的吸湿过程和脱湿过程土壤水分特征曲线进行拟合,结果表明实测曲线和拟合曲线吻合很好,并得出Van Genuchten模型中的残余含水量、特性参数α和n,模拟计算表明,中砂有αw=1.69αd的关系,为研究水分和污染物在非饱和土壤中运移问题提供土壤水分运动键参数。

微粒群优化求解van Genuchten方程参数

van Genuchten方程参数的求解是复杂的非线性拟合问题,用传统方法难以有效解决。应用微粒群优化目的在于找到一条求解van Genuchten方程参数新的有效途径。以粉壤土吸湿和脱湿实测数据为实验,利用VisualBasic.NET语言进行编程,首先建立目标函数,然后计算每个微粒的适应值,通过微粒的自动寻优过程,找到最小误差平方和,最后记录下与之对应的参数,即为方程所求得解。通过最小误差平方和与其他方法进行比较,表明微粒群优化程序设计简洁、运行时间短、拟合精度高,是一种求解van Genuchten方程参数的有效方法。

一种精确求解Van Genuchten方程参数的有效方法

Van Genuchten方程参数的求解属于复杂的非线性拟合问题,传统方法解决此类问题存在着诸多弊端。本文试图找到一种精确求解方程参数的有效方法,枚举法由于列出所有可能的组合,不存在陷入局部最优值,因此被本文采用求解方程参数。首先,通过实验对比,确定目标函数指数k的取值;然后,讨论有效数字位数对方程参数及拟合精度的影响,确定方程参数的有效数字位数;最后,将枚举法与其它方法通过实验进行比较。结果表明:在目标函数、有效数字位数等相同条件下,枚举法具有最高的拟合精度,是一种精确求解Van Genuchten方程参数的有效方法。

对优化算法求解Van Genuchten方程参数的敏感性分析

运用非线性阻尼最小二乘法和单纯形法分别构造了计算Van Genuchten方程参数的优化方法,并通过实验数据表明两种方法计算精度都较高。通过对方程参数的敏感性分析认为,α和n值对计算精度影响较大,在计算时应重点选择α和n值。

南北方粘质土壤密度对土壤水分特征van Genuchten模型的影响研究

以南北方典型粘质土壤红壤和塿土为试验土样,通过水平入渗试验进行了土壤密度变化对土壤水分特征van Genuchten模型参数的影响研究。研究结果表明,特征湿润长度、吸力、饱和含水量、滞留含水量、饱和导水率均随土壤密度增加而减小;土壤水分特征van Genuchten模型参数n随着土壤密度的增加而递增,而参数α随着土壤密度的增加而减小,与土壤密度成反比;参数n和参数α随土壤密度变化关系可用幂函数来描述。为建立吸力、土壤密度、质量含水率三变量的土壤水分特征曲面提供新的途径,有助于完善土壤水动力学理论。