为有效识别基于APSIM模型籽粒生长参数中春小麦产量敏感性参数,快速并准确的估算当地模型参数。使用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村1971—2018年的气象数据和2000—2018年旱地春小麦大田试验数据,并利用EFAST方法对进行了5个增温梯...为有效识别基于APSIM模型籽粒生长参数中春小麦产量敏感性参数,快速并准确的估算当地模型参数。使用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村1971—2018年的气象数据和2000—2018年旱地春小麦大田试验数据,并利用EFAST方法对进行了5个增温梯度(0℃、0.5℃、1.0℃、1.5℃和2.0℃)下32个模型参数进行敏感性分析。粒子群算法对各个增温条件下均敏感的参数进行优化验证。结果表明:不同温度变化梯度下,对旱地春小麦产量影响最大的籽粒生长模型参数有9个,分别为消光系数、每克茎籽粒数量、穗粒数、单株最大籽粒质量、灌浆到成熟积温、出苗到拔节积温、株高、最大比叶面积和光合叶片老化的水分胁迫斜率。并且对产量敏感性强度有着显著的差异,其中消光系数和每克茎籽粒数量是对春小麦产量影响最大的参数,其他参数在不同温度下对春小麦产量的敏感性顺序存在差异。利用粒子群算法针对这9个参数进行优化,相较于优化前,优化后的春小麦产量、开花期和灌浆期籽粒干物质的均方根误差、归一化均方根误差和模型有效性指数均得到了显著改善,参数优化后开花期、灌浆期、成熟期产量的均方根误差平均值分别由13.50 kg hm-2减小到5.99 kg hm-2、183.17 kg hm-2减小到69.44 kg hm-2、141.69 kg hm-2减小到48.51 kg hm-2,归一化均方根误差平均值分别由4.94%减小到2.19%、10.92%减小到4.65%、8.39%减小到2.87%,模型有效性指数平均值分别由0.894提高到0.979、0.893提高到0.981、0.898提高到0.988。优化后的参数有效地提高了模型的预测精度。此研究为APSIM模型在当地应用和模型参数校准提供了科学依据。展开更多
小应变土体硬化(hardening soil model with small strain stiffness,HSS)模型能够反映土体小应变阶段的非线性特性和应力相关性,在深基坑工程领域已被广泛应用。但由于模型参数众多,目前对参数确定方法尚缺乏系统研究。分析了HSS模型...小应变土体硬化(hardening soil model with small strain stiffness,HSS)模型能够反映土体小应变阶段的非线性特性和应力相关性,在深基坑工程领域已被广泛应用。但由于模型参数众多,目前对参数确定方法尚缺乏系统研究。分析了HSS模型各参数的意义及常规确定方法,采用数值模拟方法开展了HSS模型参数的敏感性分析,基于统计的大量研究成果,建立了土体参数与孔隙比之间的非线性关系,进一步通过2处深基坑工程的变形分析进行验证。结果表明:在基坑数值分析中,参考动剪切模量G_(0)^(ref)的敏感性最高,参考切线模量E_(oed)^(ref)的敏感性最低,建立的非线性关系能够较好地反映土体模量与孔隙比的相关性,围护结构侧移的计算值及实测值较为吻合,验证了提出的参数确定方法的适用性,可为相关工程提供参考。展开更多
文摘为有效识别基于APSIM模型籽粒生长参数中春小麦产量敏感性参数,快速并准确的估算当地模型参数。使用甘肃省定西市安定区凤翔镇安家沟村1971—2018年的气象数据和2000—2018年旱地春小麦大田试验数据,并利用EFAST方法对进行了5个增温梯度(0℃、0.5℃、1.0℃、1.5℃和2.0℃)下32个模型参数进行敏感性分析。粒子群算法对各个增温条件下均敏感的参数进行优化验证。结果表明:不同温度变化梯度下,对旱地春小麦产量影响最大的籽粒生长模型参数有9个,分别为消光系数、每克茎籽粒数量、穗粒数、单株最大籽粒质量、灌浆到成熟积温、出苗到拔节积温、株高、最大比叶面积和光合叶片老化的水分胁迫斜率。并且对产量敏感性强度有着显著的差异,其中消光系数和每克茎籽粒数量是对春小麦产量影响最大的参数,其他参数在不同温度下对春小麦产量的敏感性顺序存在差异。利用粒子群算法针对这9个参数进行优化,相较于优化前,优化后的春小麦产量、开花期和灌浆期籽粒干物质的均方根误差、归一化均方根误差和模型有效性指数均得到了显著改善,参数优化后开花期、灌浆期、成熟期产量的均方根误差平均值分别由13.50 kg hm-2减小到5.99 kg hm-2、183.17 kg hm-2减小到69.44 kg hm-2、141.69 kg hm-2减小到48.51 kg hm-2,归一化均方根误差平均值分别由4.94%减小到2.19%、10.92%减小到4.65%、8.39%减小到2.87%,模型有效性指数平均值分别由0.894提高到0.979、0.893提高到0.981、0.898提高到0.988。优化后的参数有效地提高了模型的预测精度。此研究为APSIM模型在当地应用和模型参数校准提供了科学依据。
文摘小应变土体硬化(hardening soil model with small strain stiffness,HSS)模型能够反映土体小应变阶段的非线性特性和应力相关性,在深基坑工程领域已被广泛应用。但由于模型参数众多,目前对参数确定方法尚缺乏系统研究。分析了HSS模型各参数的意义及常规确定方法,采用数值模拟方法开展了HSS模型参数的敏感性分析,基于统计的大量研究成果,建立了土体参数与孔隙比之间的非线性关系,进一步通过2处深基坑工程的变形分析进行验证。结果表明:在基坑数值分析中,参考动剪切模量G_(0)^(ref)的敏感性最高,参考切线模量E_(oed)^(ref)的敏感性最低,建立的非线性关系能够较好地反映土体模量与孔隙比的相关性,围护结构侧移的计算值及实测值较为吻合,验证了提出的参数确定方法的适用性,可为相关工程提供参考。
