Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| 黄土丘陵半干旱地区柠条林地土壤水分预测模型研究 | |
| 白冬妹 | |
| 出版年 | 2014 |
| 学位类型 | 硕士 |
| 导师 | 郭满才 ; 郭忠升 |
| 学位授予单位 | 西北农林科技大学 |
| 中文摘要 | 黄土丘陵半干旱地区恶劣的地域气候加上长期以来人类活动对植被的破坏，导致其生态环境严重不平衡，为了逐步恢复植被，从上世纪六七十年代，当地进行了大规模的造林。柠条是当地的主要造林树种之一，其生长的主要限制因子为土壤水分，这也是半干旱地区植物生长的共同规律。人工柠条林地的土壤水分补给主要依靠降雨量，由于当地年均降雨量稀少，且年内分配不均，如何合理利用有限的雨水资源，营造林草植被并维持生态系统健康，实现人与自然和谐发展，已成为当前植被恢复的中心任务之一，因此预测林草地土壤水分对防治土壤旱化和可持续利用土壤水资源具有重要意义。 土壤含水量的非线性特征使得土壤水分预测难度增大，文中运用神经网络及时间序列自回归模型与研究预测黄土丘陵半干旱地区柠条林地土壤水分，主要结论如下： 1.降雨和种植密度影响土壤含水量 观察比较雨前雨后土层土壤含水量的值，发现降雨量对黄土丘陵半干旱区柠条林地土层土壤水分的影响强度随土层深度增加逐渐降低，其中受到雨水影响较大的土层主要为5cm,20cm,40cm。不同种植密度柠条林地土壤储水量各不相同，在生长季柠条储水量变化较大，在非生长季各种植密度的柠条小区土壤储水量由大到小排列为：对照区>1.0小区>0.5小区>1.5小区>2.0小区，即对照区储水量大于各种植密度小区的土壤储水量，说明柠条的种植密度对于该区土层土壤水分具有一定影响。 2.神经网络模型预测土壤水分精度较高 运用NARX递归神经网络模型研究1.5小区，1.0小区和对照区中5cm,20cm,100cm,200cm土层的土壤含水量。神经网络对于训练集的拟合结果如下：三个小区目标土层R2值均达到0.91以上，且均方根误差都小于0.91，用验证集预测土壤含水量的均方根误差都小于0.45，检验集预测结果为三个小区目标土层的R2值均达到0.92以上，均方根误差都小于0.77。结果表明NARX神经网络可以预测该地区土壤含水量。由预测结果可以将该地区土壤水分动态变化分为土壤水分亏缺期（4月-6月），变化范围在3.55%-9.9%，土壤水分补充恢复期（7月-10月），土壤水分变化范围为6.39%-13.601，土壤水分干旱区（11月-3月），水分变化范围为4.19%-8.9%，为研究区水分的合理利用和土壤水分的预测提供依据。 3.时间序列自回归模型预测土壤水分误差较小 应用时间序列自回归模型研究种植密度为1.5kg小区的土壤水分变化规律。选取最大似然估计法估计模型中的参数，AIC准则确定模型的滞后阶数，所建立的三个模型为AR（1），AR（1），AR（2），卡方检验的结果均大于Ljung-Box统计量的值，说明建立的时间序列自回归拟合模型较好。用文中建立的模型预测2012年12月到2013年2月的数据，三个模型中实测值与预测值的相对误差均小于5%，均方根误差分别为0.2966,0.1419,0.1811，结果表明在数据量少的时候时间序列自回归模型可为预测该地区土壤水分提供理论依据。 |
| 中文关键词 | 黄土丘陵半干旱区 ; 柠条 ; 种植密度 ; 土壤水分 ; NARX递归神经网络 ; 时间序列自回归模型 ; 预测 |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| URL | http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=1014419962.nh&DbName=CMFD2015 |
| 来源机构 | 西北农林科技大学 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/255716 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 白冬妹. 黄土丘陵半干旱地区柠条林地土壤水分预测模型研究[D]. 西北农林科技大学,2014. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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