江西省旱地土壤墒情预测分析及应用研究

发布时间：2017-04-04 15:26

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【摘要】：江西省干旱在近年来气候趋于极端化的情况下,其发生发展愈来愈频繁。旱地作为我国耕地主要利用类别之一,在江西省境内的分布广泛,但目前以旱地墒情为对象的研究较少,而土壤水分动态规律与农作物生长密切相关。本文根据以上原因开展了基于江西省旱地墒情模拟研究工作,并将其用于实际预测中,取得了一些成果,可以作为指导农业生产的基础工作成果。本文首先针对国内外墒情模拟模型进行分析概括,研究模型预测原理及墒情主要影响因子,同时介绍目前江西省境内水资源分布特征及土壤水分监测工作开展现状。其次,建立了基于BP算法的灰色神经网络组合模型和新安江模型用于分析预测墒情变化趋势,研究结果显示两个预测模型精度较好。灰色BP神经网络模型采用了降雨量、平均气温和前期土壤墒情这三个影响因素,作为模型的输入项,在对实际墒情监测资料进行合理性分析的基础之上,将其作为样本训练网络并预测第二日墒情值;新安江墒情预测模型主要是依据蓄满产流模式和三层蒸散发原理,模拟未来短期时间内土壤含水量变化。最后,在以上工作进行总结分析之上,对江西省未来墒情监测布设及模拟研究提出展望。
【关键词】：旱地 墒情预测 BP算法 灰色理论 新安江模型
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S152.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 引言7-19
• 1.1 研究目的及意义7-8
• 1.2 研究现状与问题8-19
• 1.2.1 确定性模型9-12
• 1.2.2 随机性模型12-16
• 1.2.3 墒情监测方法16-19
• 第2章 研究区域概况与方法19-26
• 2.1 区域概况19-21
• 2.1.1 水资源特点19
• 2.1.2 地形分布及气候19
• 2.1.3 干旱分布及成因19-21
• 2.2 研究内容与方法21-22
• 2.3 墒情监测22-26
• 2.3.1 墒情监测站点介绍22-23
• 2.3.2 墒情监测站点功能23
• 2.3.3 墒情监测现状23-26
• 第3章 基于BP算法的GNNM土壤墒情模拟26-43
• 3.1 灰色BP神经网络基本理论26-34
• 3.1.1 灰色BP神经网络结构和算法26-31
• 3.1.2 灰色BP神经网络设计31-34
• 3.2 灰色BP神经网络模型建立与应用34-41
• 3.2.1 模型参数确定34-37
• 3.2.2 样本合理性分析37-38
• 3.2.3 模型应用38-41
• 3.3 小结41-43
• 第4章 基于新安江模型的土壤墒情模拟43-60
• 4.1 新安江模型原理43-48
• 4.1.1 模型结构及参数43-44
• 4.1.2 蓄满产流模式44
• 4.1.3 蒸散发计算模式44-46
• 4.1.4 分水源计算结构46-48
• 4.2 基于新安江模型的墒情模拟48-59
• 4.2.1 参数率定48-51
• 4.2.2 旱地墒情预测新安江模型51-59
• 4.3 小结59-60
• 第5章 结论和展望60-62
• 5.1 研究结论60-61
• 5.2 展望61-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66

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本文编号：285755