基于受旱试验和BP神经网络的淮北平原夏大豆旱灾脆弱性研究

发布时间：2020-05-11 21:26

【摘要】：旱灾自古以来都是中国和全球面临的重大自然灾害之一,随着全球气候变化以及人类活动加剧,旱灾带来的危害也呈现加重的趋势。旱灾的影响因素众多,旱灾自身的脆弱性是产生风险的关键。基于此,论文将旱灾风险评估的基本理论与实际应用相结合,确立试验指标,构建BP神经网络模型,定性的图表分析与定量的计算相结合,探讨基于BP神经网络的旱灾脆弱性研究方法。研究区域选取淮北平原,研究对象选择淮北平原夏大豆,建立基于BP神经网络的旱灾脆弱性研究方法并开展应用研究,取得如下结论:(1)根据安徽省淮河水利委员会水利科学研究院的蚌埠新马桥农水综合试验站夏大豆盆栽受旱试验的数据,统计和计算出试验指标,并将各指标与产量建立关系,制出关系图和表,进行相关性分析。结果表明:各生育期的干旱历时、干物质量、干旱强度指标与产量的相关性都较好。其中,干旱强度和产量的关系好,说明了干旱强度对受水分胁迫的大豆产量的影响很大。(2)用BP神经网络的方法建立模型,测算不同受旱条件下不同生育阶段的夏大豆产量。通过不同模型间对比,分析各指标在不同生育阶段对产量的影响程度,确立影响因子。结果表明:指标和产量的相关性较好,各生育期产量的影响因子均有干旱历时、干旱强度、干物质量,不同的是,前三个生育期的影响因子还包括叶面积指数,最后一个生育期的影响因子包括千粒重、实荚率。指标和产量相关性很好且拟合误差、验证误差较小。(3)通过BP神经网络模型求得产量的拟合值(预测值),与实测值一同建立轻旱、重旱减产率。结果表明:不管是在同生育期不同处理条件下,还是在不同生育期同处理条件下,轻旱、重旱的减产率预测值和实测值之间的相对误差不大,因此对于轻旱、重旱减产率的预测较为准确。(4)从灾害学与自然灾害风险形成机制的角度出发,研究干旱历时、干旱强度对夏大豆减产率(损失率)的影响以研究脆弱性,作出脆弱性曲线并进行相关性分析。同时,研究干旱历时、干旱强度对营养物质的影响,作关系图进行相关性分析,从另一角度研究脆弱性。结果表明:各生育期的干旱强度、干旱历时与干物质量、减产率的相关性都较好,即水分胁迫下的脆弱性显著。四个生育期的干旱强度和减产率的关系都很好,说明了受水分胁迫的大豆脆弱性里干旱强度的作用很大。(5)用BP神经网络的方法建立模型,测算不同干旱强度、干旱历时条件下的脆弱性和营养物质。不同模型间对比,研究脆弱性,还研究干旱强度、干旱历时对营养物质的影响。最终得出脆弱性显著,对减产的影响较大的结论;同时还发现脆弱性和全生育期营养物质的关系很好,误差也小的结论,也从侧面说明受水分胁迫下脆弱性显著。
【图文】：

研究生学位论文,专业硕士,合肥工业大学,苗期

苗期各指标各自与产量的关系图

产量,指标,苗期,分枝

(a) (b) (c)zhi(d) (e)图 3.2 苗期各指标各自与产量的关系图Fig. 3.2 The relationship between the respective indicators of seedlings and yield
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP183;S565.1;S423

【参考文献】