[1]郭豪,刘文祥,王超然,等.Matlab和神经网络法对土壤水分特征曲线VG模型的拟合比较[J].江苏农业科学,2019,47(03):232-235.
　Guo Hao,et al.Fitting and comparison of soil water characteristic curve VG model by Matlab and neural network method[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2019,47(03):232-235.
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Matlab和神经网络法对土壤水分特征曲线
VG模型的拟合比较()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第47卷
期数:
2019年第03期
页码:
232-235
栏目:
资源与环境
出版日期:
2019-02-02

文章信息/Info

Title:
Fitting and comparison of soil water characteristic curve VG model by Matlab and neural network method
作者:
郭豪1;  刘文祥2;  王超然1;  黄智刚1
1.广西大学农学院，广西南宁 530004； 2.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所，北京 100081
Author(s):
Guo Hao; et al
关键词:
土壤水分特征曲线; VG模型; Matlab; 神经网络预测
Keywords:
-
分类号:
S152.7
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
以山东荣成地区棕壤、风沙土为对象，测定分析土壤剖面不同层次的容重、质地、有机质含量、水势和含水量等状况；运用Matlab软件和神经网络法对土壤水分特征曲线van-Genuchten(简称VG)模型进行拟合，将2种拟合结果与实测数据进行对比分析。结果表明，研究土壤不同土层含水量均随着水吸力的增加呈“快速下降-缓慢下降-基本平稳”的变化趋势；由于受到土壤颗粒组成、容重等物理因素和有机质含量差异的影响，棕壤和风沙土不同土层的饱和含水量和残留含水量差异较大，其中棕壤60～70 cm和风沙土10～20 cm的土壤残留含水量最大；Matlab软件拟合的残差平方和比神经网络预测方法低几个数量级，说明采用Matlab对水分特征曲线VG模型拟合精度高，拟合效果较好。
Abstract:
-

参考文献/References:

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相似文献/References:

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　Hui Wang,et al.Sensitivity analysis of soil moisture feature curve high suction interval by infiltration simulation results[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(03):331.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-10-30
基金项目：国家科技重大专项(编号：2013ZX06002001)；广西自然科学基金(编号：2016JJA130212)；广西农业科学院基本科研业务费专项(编号：桂农科2015YM40)。
作者简介：郭豪(1992—)，男，河南郸城人，博士研究生，主要从事土壤学、水土保持学研究。E-mail：18269003212@163.com。
通信作者：黄智刚，博士，副教授，主要从事土壤质量空间变异等研究。E-mail：hzg@gxu.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2019-02-05