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基于Gash修正模型与神经网络优化模型的刺槐冠层截留模拟
被引量：
1
1
作者
马军
韩磊
+3 位作者
周鹏
柳利利
王娜娜
马云蕾
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2024年第4期188-196,共9页
[目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudo...
[目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为研究对象,定位观测了树干茎流和穿透雨并计算得到冠层截留,采用修正后的Gash模型与神经网络模型对刺槐林林冠截留量进行了模拟。[结果](1)研究区刺槐人工林的穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量分别为154.19,5.61,16.5 mm,产生穿透雨和树干茎流的阈值分别为1.37,2.17 mm。(2)Gash修正模型和优化后的神经网络模型均能较好地模拟刺槐冠层截留量,Gash修正模型的绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为0.20%,0.06%,0.24%,52.43%,模拟结果拟合精度达到83%;与Gash修正模型相比,采用麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法模型(SSA-BP),均方误差降低了61.48%,平均绝对误差降低了40.39%,均方根误差降低了37.93%,平均绝对百分比误差降低了50.52%,决定系数提高了1.2%。[结论]在林木冠层截留模拟研究方面,加入麻雀搜索算法后的BP神经网络模型具有较好的可靠性,可以有效降低模拟误差,提高模型的预测精度。
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关键词
冠层截留
修正后gash模型
神经网络
模型
麻雀搜索算法
刺槐林
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职称材料
题名
基于Gash修正模型与神经网络优化模型的刺槐冠层截留模拟
被引量：
1
1
作者
马军
韩磊
周鹏
柳利利
王娜娜
马云蕾
机构
宁夏大学林业与草业学院
宁夏大学地理科学与规划学院
中阿旱区特色资源与环境治理国际合作联合实验室
宁夏旱区资源评价与环境调控重点实验室
出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2024年第4期188-196,共9页
基金
宁夏自然科学基金(2023AAC03056)
国家自然科学基金(31760236)
宁夏大学研究生创新项目(CXXM2023-06)。
文摘
[目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为研究对象,定位观测了树干茎流和穿透雨并计算得到冠层截留,采用修正后的Gash模型与神经网络模型对刺槐林林冠截留量进行了模拟。[结果](1)研究区刺槐人工林的穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量分别为154.19,5.61,16.5 mm,产生穿透雨和树干茎流的阈值分别为1.37,2.17 mm。(2)Gash修正模型和优化后的神经网络模型均能较好地模拟刺槐冠层截留量,Gash修正模型的绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为0.20%,0.06%,0.24%,52.43%,模拟结果拟合精度达到83%;与Gash修正模型相比,采用麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法模型(SSA-BP),均方误差降低了61.48%,平均绝对误差降低了40.39%,均方根误差降低了37.93%,平均绝对百分比误差降低了50.52%,决定系数提高了1.2%。[结论]在林木冠层截留模拟研究方面,加入麻雀搜索算法后的BP神经网络模型具有较好的可靠性,可以有效降低模拟误差,提高模型的预测精度。
关键词
冠层截留
修正后gash模型
神经网络
模型
麻雀搜索算法
刺槐林
Keywords
canopy interception
modified
gash
model
neural network model
sparrow search algorithm
Robinia pseudoacacia
分类号
S792.26 [农业科学—林木遗传育种]
S715.2 [农业科学—林学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Gash修正模型与神经网络优化模型的刺槐冠层截留模拟
马军
韩磊
周鹏
柳利利
王娜娜
马云蕾
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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参考文献
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