土壤入渗模型参数的分阶段非线性预报模型研究

发布时间：2017-03-30 23:07

  本文关键词：土壤入渗模型参数的分阶段非线性预报模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国是世界上干旱缺水最严重的国家之一,农业灌溉水量占到总用水量的60%以上,而农田灌溉水有效利用系数仅为0.5,远低于世界先进水平。农业灌溉水利用率低,主要是受到土地自然属性、种植结构、管理情况等多种因素的共同影响,但最根本的原因是不能按照合理的灌水技术参数进行灌溉,而土壤入渗参数决定着灌溉水转换为土壤水的速度和分布,进而影响着灌水质量和灌溉效果。所以,土壤入渗参数是各种灌水技术条件下确定合理灌水技术参数的依据,土壤入渗参数的研究是提高灌溉水利用率、改进地面灌水技术的关键。考虑到采取田间试验法获取土壤入渗参数存在费时、费力、繁杂等问题,本文采用土壤传递函数法,基于研究团队二十多年在山西八个地市、二十多个县区的室内试验和大田土壤入渗试验获得的大样本。利用1Stopt软件和MATLAB软件,分别建立了非冻土非盐碱土、冻结土和盐碱土的Kostiakov三参数累积入渗量模型参数与土壤常规理化参数之间的多元非线性传递函数,以及非冻土非盐碱土的Kostiakov二参数累积入渗量模型参数与土壤常规理化参数之间的多元非线性传递函数。经过传递函数自变量的显著性检验、函数整体的显著性检验、以及实测值与预测值之间相对误差的计算,实现了Kostiakov累积入渗量模型参数的分阶段多元非线性预报,并与线性预报和BP预报进行了比较分析。研究结果表明:(1)以多元非线性传递函数的方法对土壤入渗参数进行预报是可行的。对非冻土非盐碱土、冻结土和盐碱土的土壤入渗参数进行非线性预报都是可行的,各模型的自变量和模型整体均显著,各参数预测值与实测值之间的相对误差均在10%以下,在可接受范围。(2)不同阶段的土壤入渗参数非线性预报模型有不同的输入变量或影响因素。对于非冻土非盐碱土,其入渗参数主要影响因素包括土壤含水率、结构、质地和有机质;对于冻结土,其入渗参数的主要影响因素包括土壤含水率、结构、质地、有机质和地温;对于盐碱土,其入渗参数的主要影响因素包括土壤含水率、结构、质地、有机质和含盐量。(3)对比非冻土非盐碱土Kostiakov二、三参数累积入渗量模型参数的预报结果,发现二者的预报精度均满足预报要求,但二参数入渗模型的精度高于三参数入渗模型。因此,Kostiakov二参数累积入渗量模型适合于短历时的土壤入渗参数预测,Kostiakov三参数累积入渗量模型适合于长历时的土壤入渗参数预测。(4)经过多元非线性预报模型与线性预报模型、BP模型的对比分析,发现多元非线性模型的形式、算法较BP模型简单,预测精度较线性模型高、更接近实际。因此,拟推荐多元非线性模型为预测土壤入渗参数的预报模型。本文的主要创新点:(1)以1Stopt软件和MATLAB软件的结合,探索了实现多元非线性拟合的过程,构思和实现了多元非线性拟合的新方法。(2)实现了以不同土壤常规理化参数为输入变量,分别对冻结土和盐碱土Kostiakov三参数累积入渗量模型参数的多元非线性预报,误差达到了可接受程度。(3)首次考虑疏松土壤在灌水过程中的结构变形,并分别应用于不同参数的预测中,使入渗参数的预测结果更接近实际入渗过程。本文针对土壤入渗参数获取困难这一世界性难题,采用土壤传递函数法,以不同土壤理化参数作为输入参数,分别建立了非冻土非盐碱土、冻结土、盐碱土入渗参数的多元非线性预报模型,实现了对土壤水分入渗参数的分阶段预测,为不同阶段入渗参数的获取提供了新途径。但由于问题的复杂性、变量的多元性和理化参数的层次性,入渗参数的预报有待进一步深入研究,以使得入渗参数预报模型的适用性更广泛,对于改进地面灌溉技术、提高灌溉水利用率、缓解水资源供需矛盾等具有重要的实际意义。
【关键词】：非线性预报模型 Kostiakov累积入渗量模型参数 非冻土非盐碱土 冻结土 盐碱土
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7
【目录】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 引言14-30
• 1.1 问题的提出与研究意义14-15
• 1.2 国内外研究动态15-26
• 1.2.1 入渗参数影响因素研究进展15-17
• 1.2.2 入渗参数获取方法研究进展17-19
• 1.2.3 土壤传递函数法研究进展19-26
• 1.3 研究技术方案26-30
• 1.3.1 研究目标26
• 1.3.2 研究内容26-27
• 1.3.3 研究的技术路线27-30
• 第二章 模型数据获取的大田试验和室内试验30-42
• 2.1 试验区概况30-32
• 2.2 实验仪器与设备32-33
• 2.3 试验方案与方法33-36
• 2.3.1 试验方案33-34
• 2.3.2 试验方法34-35
• 2.3.3 入渗模型35-36
• 2.4 应用软件36-42
• 第三章 影响土壤水分入渗参数的主导因素及其数量关系42-74
• 3.1 土壤含水率对入渗参数的影响及其数量关系42-47
• 3.1.1 土壤含水率对土壤入渗模型参数的影响42-46
• 3.1.2 土壤入渗模型参数与土壤含水率的数量关系46-47
• 3.2 土壤结构对入渗参数的影响及其数量关系47-54
• 3.2.1 土壤结构对土壤入渗模型参数的影响47-53
• 3.2.2 土壤入渗模型参数与土壤结构的数量关系53-54
• 3.3 土壤质地对入渗参数的影响及其数量关系54-60
• 3.3.1 土壤质地对土壤入渗模型参数的影响55-59
• 3.3.2 土壤入渗模型参数与土壤质地的数量关系59-60
• 3.4 土壤温度对土壤入渗参数的影响及其数量关系60-63
• 3.4.1 土壤温度对土壤入渗模型参数的影响60-62
• 3.4.2 土壤入渗模型参数与土壤温度的数量关系62-63
• 3.5 土壤有机质对入渗参数的影响及其数量关系63-67
• 3.5.1 土壤有机质对土壤入渗模型参数的影响63-67
• 3.5.2 土壤入渗模型参数与土壤有机质的数量关系67
• 3.6 土壤含盐量对入渗参数的影响及其数量关系67-70
• 3.6.1 土壤含盐量对土壤入渗模型参数的影响67-69
• 3.6.2 土壤入渗模型参数与土壤含盐量的数量关系69-70
• 3.7 影响土壤入渗参数主导因素、次要因素分析70-74
• 3.7.1 影响土壤入渗参数的主导因素70-72
• 3.7.2 影响土壤入渗参数的次要因素72-74
• 第四章 不同类型状态土壤入渗模型参数的预报模型74-94
• 4.1 农业生产周期内各次灌溉的特点74-75
• 4.2 头水地土壤入渗模型参数预报75-85
• 4.2.1 土壤结构变形的考虑75-76
• 4.2.2 输出输入参数的分析与确定76-77
• 4.2.3 非线性模型结构77-85
• 4.3 非冻土非盐碱土入渗模型参数预报85-92
• 4.3.1 输出输入参数的分析与确定85-86
• 4.3.2 非线性模型结构86-92
• 4.4 非冻土非盐碱土二参数和三参数模型参数预报结果比较92-94
• 第五章 冻结土和盐碱土入渗模型参数的非线性预报94-110
• 5.1 冻结土三参数入渗模型参数的非线性模型94-100
• 5.1.1 输出输入参数的分析与确定94-95
• 5.1.2 非线性模型结构95-100
• 5.2 盐碱土三参数入渗模型参数的非线性模型100-110
• 5.2.1 输出输入参数的分析与确定101-102
• 5.2.2 非线性模型结构102-110
• 第六章 土壤入渗参数的非线性模型与线性模型和BP模型的比较分析110-116
• 6.1 模型形式110-111
• 6.2 相对误差111-113
• 6.3 平均相对误差113-116
• 第七章 入渗参数非线性预报模型的应用举例116-120
• 7.1 入渗参数非线性预报模型的输入理化参数的分析与获取116-117
• 7.2 入渗参数非线性预报模型应用实例117-118
• 7.3 本章小结118-120
• 第八章 结论与展望120-126
• 8.1 研究结论120-123
• 8.1.1 入渗参数的影响因素120-121
• 8.1.2 多元非线性预报模型121-123
• 8.2 研究展望123-126
• 参考文献126-130
• 致谢130-132
• 附录132

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本文编号：278292