土地整治区典型林地土壤贮水量预测方法比较
2014-06-15分类号：S714.2
【部门】中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室 中国科学院大学 南京市国土资源局
【摘要】在长期田间试验基础上,分别利用数值模拟方法(Numerical Simulation,NS)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型构建江南平原土地整治区典型林地的土壤水分运动模型,并对土壤贮水量进行预测。NS模型校正结果表明,该模型虽能较好地预测林地土壤含水量动态变化,但是NS模型对训练期和验证期0~60cm土层贮水量预测的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为11.09和8.29mm,而ANN预测的RMSE分别为4.17和4.08mm,说明ANN的预测效果好于NS模型。最后,敏感性分析结果表明ANN预测精度对输入参...
【关键词】林地 土壤贮水量 数值模拟 神经网络 土地整治区
【基金】国家自然科学基金项目(41030745;41271109;41301234); 中国科学院南京地理与湖泊研究所"一三五"重点项目(NIGLAS2012135005); 中国博士后科学基金项目(2013M540470)
【所属期刊栏目】长江流域资源与环境
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