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基于支持向量機的凍融土壤入滲參數(shù)預(yù)測

2017-05-30 16:55:30李昊哲樊貴盛
人民黃河 2017年9期
關(guān)鍵詞:凍融土壤水分向量

李昊哲 樊貴盛

摘要:以提高凍融條件下農(nóng)田土壤灌溉水利用率為目的,基于汾河灌區(qū)凍融期內(nèi)土壤入滲試驗,運用支持向量機理論,建立了以凍融條件下土壤含水率、質(zhì)地、容重、地溫和灌溉水溫為輸入變量,Kostiakov入滲模型參數(shù)k、a為輸出變量的支持向量機回歸預(yù)測模型。預(yù)測模型誤差分析表明:入滲系數(shù)k與入滲指數(shù)a的訓(xùn)練樣本相對誤差與檢驗樣本相對誤差都控制在10%以內(nèi),將k與a代入Kostiakov入滲模型得到的90 min累計入滲量,Ian的相對誤差平均值為5.81%。說明凍融土壤條件下,基于支持向量機理論的Kostiakov入滲模型參數(shù)的預(yù)測是可行的。

關(guān)鍵詞:支持向量機;凍融土壤;Kostiakov入滲模型;土壤理化參數(shù)

土壤水分入滲是地表水轉(zhuǎn)化為土壤水的途徑,是自然界中降水、地表水、土壤水和地下水相互轉(zhuǎn)化過程中的一個重要環(huán)節(jié)。同時,對土壤入滲特性的分析也是農(nóng)田灌溉、地表產(chǎn)流和土壤改良等問題的研究核心。凍融土壤的水分入滲是指具有一定溫度的雨水、融雪水、灌溉水垂直向下進入凍融土壤的過程。據(jù)調(diào)查,我國北方大部分地區(qū)的春、冬季灌溉都是在土壤凍結(jié)的條件下進行的。很多專家學(xué)者對凍土進行過研究,如Thunholm等對凍結(jié)黏土的土壤水分人滲特性進行了研究分析:彭振陽等通過對季節(jié)性凍融土壤水分運動規(guī)律的研究,得出凍結(jié)期土壤水分向上運動的規(guī)律。凍土問題已經(jīng)成為當(dāng)前的一個研究熱點,凍融條件下土壤水分入滲的研究對于確定合理的灌水技術(shù)參數(shù)和科學(xué)利用水資源有著重要意義。

鑒于水分在土壤中運動的復(fù)雜性,人們試圖利用土壤傳輸函數(shù)法來預(yù)測土壤入滲參數(shù),突破了傳統(tǒng)獲取入滲參數(shù)的方法。土壤傳輸函數(shù)法通過建立以較易獲取的土壤常規(guī)理化參數(shù)為輸入變量,土壤入滲參數(shù)為輸出變量的模型,來預(yù)測土壤入滲參數(shù)。常用的土壤傳輸函數(shù)模型有分形機理模型、物理經(jīng)驗?zāi)P秃徒y(tǒng)計回歸模型。其中分形機理模型和物理經(jīng)驗?zāi)P投加幸欢ǖ木窒扌?。目前統(tǒng)計回歸模型已經(jīng)較為成熟,如Vereecken等與Rawls等利用土壤傳輸函數(shù)法,通過建立多元線性函數(shù),得到了土壤水分特征曲線。DUAN等通過對東北黑土的研究,建立了以土壤粉粒含量、黏粒含量、有機質(zhì)含量、容重為自變量的線性回歸模型,預(yù)測土壤田問持水量。武雯昱等利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對土壤水分入滲Kostiakov模型參數(shù)進行了預(yù)測。這些研究中所用到的模型以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性回歸擬合、非線性回歸擬合、分類回歸樹等為主,利用支持向量機對凍融土壤水分入滲參數(shù)進行預(yù)測的還未見報道。支持向量機(Support VectorMachine,簡稱SVM)是由Corinna Cortes和Vapnik等于1995年提出的,相比其他方法,支持向量機數(shù)學(xué)推導(dǎo)嚴(yán)密,有著堅實的理論基礎(chǔ),計算量也較小。筆者試圖采用支持向量機對凍融土壤Kostiakov入滲模型參數(shù)進行預(yù)測,以期為凍融土壤入滲參數(shù)的獲取提供技術(shù)支撐。

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