不同海拔梯度对黄山松林土壤磷组分的影响 被引量：1

1

作者 刘雪 《中国林副特产》 2024年第1期21-23,共3页

分析不同海拔梯度对黄山松林土壤磷(P)组分的影响。将亚热带黄松山林作为研究的分析对象,选取海拔1300m和海拔1600m黄山松林,对比不同海拔梯度黄山松林淋溶层和淀积层的土壤基本理化性质和土壤磷组分情况。研究表明:土壤基本理化性质:海... 分析不同海拔梯度对黄山松林土壤磷(P)组分的影响。将亚热带黄松山林作为研究的分析对象,选取海拔1300m和海拔1600m黄山松林,对比不同海拔梯度黄山松林淋溶层和淀积层的土壤基本理化性质和土壤磷组分情况。研究表明:土壤基本理化性质:海拔1300m黄山松林地淋溶层土壤温度、总氮(TN)、有机碳(SOC)、硝态氮(NO_(3)^(-))含量高于海拔1600m(P<0.05);海拔1300m黄山松林淀积层pH值、含水率(M)、铵态氮(NH_(4)^(+)-N)、TN、SOC、NO_(3)^(-)含量高于海拔1600m林地;土壤磷组分:除淋溶层土壤Resin-P外,海拔1300m林地淋溶层、淀积层易分解态磷(NaHCO_(3)-Pi、Na HCO_(3)-Po)、中等易分解态磷(NaOH-Pi、NaOH-Po)、难分解态磷(Residual-P)、总磷(TP)所占比例均高于海拔1600m林地(P<0.05)。亚热带地区黄山松林土壤基本理化性质及土壤磷组分受海拔影响比较大,为黄山松林地土壤磷调控提供一定依据。 展开更多

关键词 土壤磷组分 土壤基本理化性质 黄山松 海拔梯度

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土壤入渗模型参数的多元线性预测模型精度的对比分析 被引量：14

2

作者 岳海晶 樊贵盛 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2016年第10期73-77,96,共6页

基于黄土高原大田耕作土壤的入渗试验数据,利用多元线性回归法建立了Kostiakov二参数、三参数以及Philip入渗模型参数的线性预测模型,进行了3种模型参数平均误差的比较以及给定时间的累积入渗量误差的比较,提出了便于应用又具有较高精... 基于黄土高原大田耕作土壤的入渗试验数据,利用多元线性回归法建立了Kostiakov二参数、三参数以及Philip入渗模型参数的线性预测模型,进行了3种模型参数平均误差的比较以及给定时间的累积入渗量误差的比较,提出了便于应用又具有较高精度的土壤水分入渗参数多元线性预报模型。结果表明,Kostiakov二参数模型的平均误差低于三参数入渗模型和Philip入渗模型,能将平均误差控制在15%以下,低于其他2种入渗模型。因此用Kostiakov二参数入渗模型对土壤水分入渗能力进行预测较好。 展开更多

关键词 Kostiakov入渗模型 Philip入渗模型 线性预测模型 误差分析 土壤理化参数

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基于支持向量机的土壤水分入渗参数预测研究 被引量：4

3

作者 雷国庆 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2015年第12期28-30,34,共4页

为解决土壤水分入渗能力的空间变异性问题,以方山、河津、泽州等地土壤入渗试验为背景,选用两参数Kostiakov入渗模型,建立以土壤密度、体积含水量、黏粒和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,土壤水分入渗参数为输出变量的土壤传递函... 为解决土壤水分入渗能力的空间变异性问题,以方山、河津、泽州等地土壤入渗试验为背景,选用两参数Kostiakov入渗模型,建立以土壤密度、体积含水量、黏粒和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,土壤水分入渗参数为输出变量的土壤传递函数。通过对入渗参数k、α的土壤理化参数影响因子分析,表明土壤理化参数与土壤入渗参数间存在着相关关系。在此基础上,运用支持向量机理论,将入渗参数的非线性回归问题转化为一个二次凸规划问题,建立了土壤入渗参数k、α的预测模型,通过对预测样本的误差分析,表明基于支持向量机土壤水分入渗参数预测模型的预测效果良好,可实现土壤传递函数的有效建立。 展开更多

关键词 土壤传递函数 土壤理化参数 土壤入渗参数 支持向量机

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土壤入渗传输函数输入变量分析 被引量：3

4

作者 冯锦萍 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2015年第2期1-4,共4页

依据土壤水分入渗参数与其相关土壤理化参数之间的相关性,从土壤学的角度用物理的方法分析应县土壤常规土壤理化参数对土壤入渗传输函数影响程度,进一步确定其土壤入渗传输函数的输入变量。并用大田耕作土壤水分入渗参数及其土壤理化参... 依据土壤水分入渗参数与其相关土壤理化参数之间的相关性,从土壤学的角度用物理的方法分析应县土壤常规土壤理化参数对土壤入渗传输函数影响程度,进一步确定其土壤入渗传输函数的输入变量。并用大田耕作土壤水分入渗参数及其土壤理化参数的实测资料,建立土壤入渗传输函数进行验证。 展开更多

关键词 土壤理化参数 入渗参数 土壤入渗传输函数

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备耕头水地土壤入渗参数的线性预报模型 被引量：5

5

作者 岳海晶 樊贵盛 《中国农村水利水电》 北大核心 2016年第2期21-26,共6页

为了提高备耕头水地的灌溉质量,基于黄土高原区大田备耕头水地土壤入渗试验数据样本,采用线性回归分析的方法,建立了是否考虑备耕头水地灌溉前后地表土壤结构变形条件下的Kostiakov三参数入渗模型参数的线性预报模型。最终研究出预测备... 为了提高备耕头水地的灌溉质量,基于黄土高原区大田备耕头水地土壤入渗试验数据样本,采用线性回归分析的方法,建立了是否考虑备耕头水地灌溉前后地表土壤结构变形条件下的Kostiakov三参数入渗模型参数的线性预报模型。最终研究出预测备耕地入渗参数的两种方案,将两种方案各参数预测值的平均误差以及给定时间下的土壤入渗率的平均误差进行比较,结果表明:两种方案均能进行备耕头水地入渗参数预测,直接预测法的平均误差低于间接推求法,能将平均误差控制在15%以下,在条件允许的情况下优先选用直接预测法较好。 展开更多

关键词 土壤结构变形 Kostiakov三参数入渗模型 线性预测模型 误差分析 土壤理化参数

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Kostiakov入渗模型参数的预测精度对比分析研究 被引量：4

6

作者 李昊哲 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2017年第11期27-30,共4页

基于黄土高原系列大田入渗试验数据,以土壤体积含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量为输入因子,采用支持向量机和BP神经网络两种算法,对Kostiakov二参数入渗模型参数进行预测,并对两种算法下预测结果的相对误差值进行分析,... 基于黄土高原系列大田入渗试验数据,以土壤体积含水率、干容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量为输入因子,采用支持向量机和BP神经网络两种算法,对Kostiakov二参数入渗模型参数进行预测,并对两种算法下预测结果的相对误差值进行分析,结果表明:采用支持向量机算法对入渗系数和入渗指数进行预测的结果相对误差最大值和平均值都比BP算法的预测结果要小,相对误差最小值比BP算法的预测结果要大;支持向量机算法比BP算法所得预测结果的稳定性好,精确度高。研究结果丰富了采用土壤传输函数获取入渗参数这一研究方向,同时为获取更高精度的入渗参数在方法的选取上提供一定的理论依据。 展开更多

关键词 支持向量机 BP神经网络 Kostiakov入渗模型 误差分析 土壤理化参数

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盐碱土壤Kostiakov入渗模型参数的BP预报模型 被引量：2

7

作者 李昊哲 樊贵盛 《中国农村水利水电》 北大核心 2017年第7期49-53,58,共6页

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... 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p H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。 展开更多

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

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基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型 被引量：6

8

作者 李彬楠 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2019年第1期108-111,117,共5页

在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密... 在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。 展开更多

关键词 土壤理化参数 土壤水分特征曲线 支持向量机 Van-Genuchten模型参数

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基于改进BP神经网络的水分入渗参数预测模型 被引量：2

9

作者 沈婧 樊贵盛 《人民黄河》 CAS 北大核心 2017年第8期137-142,共6页

基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为150组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,分别构建基于最值归一化法、联合归一化法的BP神经网络预测模型,其中模型的输入变量为土壤基本理化参数,输出变量为Philip入渗模... 基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为150组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,分别构建基于最值归一化法、联合归一化法的BP神经网络预测模型,其中模型的输入变量为土壤基本理化参数,输出变量为Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A,由两模型的预测结果发现,预测误差均小于6%,在建模误差允许范围之内,所建模型可靠;对比模型预报结果发现,联合归一化法处理过的输入数据更具代表性,且提高了网络收敛速度及预测精度。用实测资料对基于联合归一化法建立的模型进行精度检验,结果表明对入渗参数预测的相对误差均小于10%,模型预报精度较高,可满足实际应用的要求。 展开更多

关键词 BP神经网络 联合归一化法 预测 入渗参数 土壤理化参数 盐碱地

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基于灰色理论-支持向量机的Gardner模型参数的预报模型 被引量：3

10

作者 李浩然 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2018年第1期98-102,共5页

为探索获取土壤水分特征曲线模型参数新途径,以山西省黄土高原区农耕土壤为试验材料,进行了系列土壤水分特征曲线试验,拟合得到了Gardner模型参数a和b,同时测定了土壤基本理化参数,建立了由Gardner模型参数a、b和土壤基本理化参数组成... 为探索获取土壤水分特征曲线模型参数新途径,以山西省黄土高原区农耕土壤为试验材料,进行了系列土壤水分特征曲线试验,拟合得到了Gardner模型参数a和b,同时测定了土壤基本理化参数,建立了由Gardner模型参数a、b和土壤基本理化参数组成的数据样本。采用灰色关联理论,分析了土壤各基本理化参数与Gardner模型参数之间的关联度,基于支持向量机理论建立了以关联度较大的土壤容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量、全盐量为输入因子,以Gardner模型参数a和b为输出因子的预报模型。研究表明:以土壤容重、黏粒含量、粉粒含量、有机质含量、全盐量为输入因子,对Gardner模型参数a与b进行预报是可行的,参数a、b的实测值与预测值之间相对误差的平均值分别为3.96%、4.68%,吻合度高,预测效果好。该研究结果可为获取土壤水分特征曲线模型参数提供技术手段,同时可促进土壤传输函数理论的发展。 展开更多

关键词 土壤水分特征曲线 灰色关联分析 支持向量机 Gardner模型参数 土壤理化参数

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农田耕作土壤田间持水率的BP预测模型 被引量：4

11

作者 于浕 樊贵盛 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期108-112,共5页

为了合理确定疏松黄土的灌溉制度,基于黄土高原区农田耕作层土壤田间持水率的测试资料,建立了以土壤理化参数包括土壤体积质量、黏粒量、粉粒量、有机质量为输入变量,田间持水率为输出变量的BP预测模型。结果表明,预测值和实测值的相对... 为了合理确定疏松黄土的灌溉制度,基于黄土高原区农田耕作层土壤田间持水率的测试资料,建立了以土壤理化参数包括土壤体积质量、黏粒量、粉粒量、有机质量为输入变量,田间持水率为输出变量的BP预测模型。结果表明,预测值和实测值的相对误差控制在7%以内,在可接受的范围,表明利用土壤基本理化参数预报农田耕作土壤的田间持水率是可行的。研究结果可为黄土高原区耕作农田土壤水分调控和灌溉管理提供支撑。 展开更多

关键词 耕作土壤 田间持水率 BP模型 土壤理化参数 误差分析

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土壤水分特征曲线模型参数的非线性传输函数研究 被引量：2

12

作者 李彬楠 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2017年第12期8-12,共5页

以黄土高原区土壤为研究对象,通过土壤水分特征曲线与土壤基本理化参数系列试验,获得了Van-Genuchten模型参数的实测数据样本,建立了土壤基本理化参数与Van-Genuchten模型参数之间一一对应的关系,创建了以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重... 以黄土高原区土壤为研究对象,通过土壤水分特征曲线与土壤基本理化参数系列试验,获得了Van-Genuchten模型参数的实测数据样本,建立了土壤基本理化参数与Van-Genuchten模型参数之间一一对应的关系,创建了以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有机质含量、全盐量为输入变量,Van-Genuchten模型参数为输出变量的非线性传输函数预报模型。研究表明:以土壤黏粒含量、粉粒含量、容重、有机质含量、全盐量为输入变量,对Van-Genuchten模型参数进行非线性预报是可行的;所建立的非线性预报模型精度较高,预测样本下Van-Genuchten模型参数α的实测值与预测值的相对误差的平均值为9.66%,参数n的实测值与预测值的相对误差的平均值为6.83%,检验样本参数α的实测值与预测值的相对误差的平均值为7.34%,参数n的实测值与预测值的相对误差的平均值为5.45%。研究成果为黄土地区提供一种便捷获取土壤水分特征曲线的途径。 展开更多

关键词 黄土 土壤水分特征曲线 土壤基本理化参数 Van—Genuchten模型 非线性土壤传输函数

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基于BP神经网络的Gardner模型参数预测 被引量：3

13

作者 赵红光 樊贵盛 +1 位作者 于浕 舒凯民 《节水灌溉》 北大核心 2017年第10期22-25,30,共5页

为了准确推求包气带土壤的持水性能和水分运动参数,以黄土高原区田间耕作层土壤水分特征曲线的试验资料为数据样本,建立了以易于通过试验手段获取的土壤基本理化参数为输入变量,以土壤水分特征曲线Gardner模型参数为输出变量的BP预测模... 为了准确推求包气带土壤的持水性能和水分运动参数,以黄土高原区田间耕作层土壤水分特征曲线的试验资料为数据样本,建立了以易于通过试验手段获取的土壤基本理化参数为输入变量,以土壤水分特征曲线Gardner模型参数为输出变量的BP预测模型。所建立的预测模型对两参数预测值的平均相对误差在6%以下,在可接受的范围。研究结果表明:选取土壤体积质量、有机质量、黏粒量、粉粒量以及无机盐量等基本理化参数作为预报模型的输入因子是合理的,所建立的土壤水分特征曲线Gardner模型参数BP预报模型可靠。研究结果可为黄土高原区包气带土壤持水性能和水分运动参数的准确获取提供借鉴。 展开更多

关键词 土壤水分特征曲线 Gardner模型 土壤理化参数 BP模型 精度检验

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普洱咖啡土壤基本理化性质与咖啡感官品质的相关性分析 被引量：3

14

作者 张国忠 谢恩翰 +2 位作者 罗娅婷 熊雪娟 何晓雨 《安徽农业科学》 CAS 2021年第1期131-134,共4页

为了探究咖啡土壤基本理化性质与咖啡感官品质之间的关系,对云南普洱主要咖啡产区的土壤及咖啡生豆进行了采样分析,测定了土壤pH、有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量,并对咖啡豆的感官品质进行评定,分析了土壤基本理化性质各指标与感... 为了探究咖啡土壤基本理化性质与咖啡感官品质之间的关系,对云南普洱主要咖啡产区的土壤及咖啡生豆进行了采样分析,测定了土壤pH、有机质、碱解氮、速效磷和速效钾含量,并对咖啡豆的感官品质进行评定,分析了土壤基本理化性质各指标与感官品质之间的关系。结果表明,pH与碱解氮、速效磷相关性显著;有机质与碱解氮相关性极显著。酸质与风味、余韵回甘、醇厚度、平衡感相关性显著;醇厚度与风味、回味、平衡感、整体相关性极显著。平衡感与回味相关性显著。土壤速效钾与咖啡感官品质的平衡感相关性显著,而土壤pH、土壤有机质、土壤碱解氮、土壤速效磷与咖啡感官品质的相关性不显著。 展开更多

关键词 咖啡 感官品质 土壤基本理化性质 相关性分析

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基于主成分分析的土壤凋萎系数BP预测模型 被引量：1

15

作者 于浕 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2016年第10期51-54,共4页

基于黄土高原区农田耕作层土壤凋萎含水率的测试资料,建立了主成分分析与BP神经网络相结合土壤凋萎系数预测模型。通过主成分分析法减少了输入层神经元个数,优化了网络结构,提高了工作效率。预测值和实测值的相对误差平均值控制在5%以内... 基于黄土高原区农田耕作层土壤凋萎含水率的测试资料,建立了主成分分析与BP神经网络相结合土壤凋萎系数预测模型。通过主成分分析法减少了输入层神经元个数,优化了网络结构,提高了工作效率。预测值和实测值的相对误差平均值控制在5%以内,在可接受的范围,表明利用土壤基本理化参数预报农田耕作土壤的凋萎含水率是可行的。研究结果在提高传统神经网络的预测精度和收敛速度的同时,可为黄土高原区耕作农田作物用水管理以及促进土壤生产潜力的发挥提供强有力的理论支撑。 展开更多

关键词 主成分分析 凋萎系数 BP模型 土壤理化参数 误差分析

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基于人工神经网络的比水容量模型参数预测模型研究 被引量：1

16

作者 李浩然 樊贵盛 《中国农村水利水电》 北大核心 2018年第10期197-201,210,共6页

为了探索获取比水容量的简便方式,以山西省黄土高原区农耕土壤为实验对象,进行了土壤水分特征曲线与比水容量的相关试验,拟合得到比水容量模型参数,并配套测定了相关的土壤基本理化参数。在研究分析各个土壤基本理化参数与比水容量模型... 为了探索获取比水容量的简便方式,以山西省黄土高原区农耕土壤为实验对象,进行了土壤水分特征曲线与比水容量的相关试验,拟合得到比水容量模型参数,并配套测定了相关的土壤基本理化参数。在研究分析各个土壤基本理化参数与比水容量模型参数的影响关系的基础上,建立了关于土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量的BP神经网络预报模型。研究表明:以土壤质地、土壤容重、土壤有机质含量、土壤无机盐含量为输入因子的BP神经网络预报模型是可行的,比水容量模型参数实测值与预测值之间的平均相对误差均低于10%,预测效果较好,精度较高。该研究结果为黄土高原地区获取比水容量提供了理论与技术上的支持,同时可促进土壤传输函数理论的发展。 展开更多

关键词 人工神经网络 比水容量模型参数 Gardner经验模型 土壤基本理化参数

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