长江流域资源与环境 >> 2014, Vol. 23 >> Issue (06): 827-.doi: 10.11870/cjlyzyyhj201406012
李谦,廖凯华,杨桂山,朱青,郑锦森
LI Qian1,2,3,LIAO Kaihua1,YANG Guishan1,ZHU Qing1,ZHENG Jinsen1
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。[JP2]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0~60 cm[JP]土层贮水量预测的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1109和829 mm,而ANN预测的RMSE分别为417和408 mm,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预测精度对输入参数的敏感程度由高到低依次为:前期土壤贮水量>降水量>最高气温>最低气温
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