文献类型：期刊文章

作　　者：王慧[1] 李靖瑄[2] 刘小妮[3] 沈丽娟[1] 吴晓文[1] 鲁素芬[1]

WANG Hui;LI Jingxuan

机构地区：[1]山东省水文中心,山东济南250000 [2]昆明理工大学津桥学院建筑工程学院,云南昆明650106 [3]河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098

出　　处：《水利规划与设计》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2021YFC3201104);国家自然科学基金项目(52179013,U2240217)。

年　　份：2022

期　　号：11

起止页码：37-45

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：根据山西省1970—2012年土壤墒情和气象资料,构建了基于气象因子的多元线性回归、BP神经网络和多元非线性回归3种随机性模型,分析不同深度土层含水量的拟合效果,并采用相关系数与相对误差评估模型的模拟精度。结果表明:BP神经网络模型的模拟精度优于多元线性回归模型,均对10 cm土层拟合较好。可为研究土壤含水量资料同化提供一种新的借鉴,结合气象部门未来气象因子的中短期预报,对未来土壤含水量进行预报,以指导农作物灌溉管理。

关 键 词：土壤含水量 气象因子 多元线性回归 BP神经网络 多元非线性回归  山西省  

分 类 号：S152.7]