典型紅壤區(qū)土壤水分動態(tài)變化模擬及預測模型研究.pdf

1、土壤水分在水文、大氣和生物系統(tǒng)中其起著非常重要的作用。在地球水文系統(tǒng)中，雖然其數(shù)量僅為整個系統(tǒng)的0.001％，但它直接影響到地表蒸發(fā)、地面熱通量、植被生長和陸地系統(tǒng)的生物化學過程等。紅壤在我國的分布比較廣泛，約占整個國土面積的22.7％，但紅壤地區(qū)由于其土壤結(jié)構(gòu)性和水熱資源年內(nèi)分布不均勻等問題，使得該地區(qū)極易發(fā)生季節(jié)性干旱。目前，土壤水分原位實測方法有中子儀和TDR等方法。但獲取土壤水分的長期變化實測數(shù)據(jù)要投入大量的人力物力，且土壤水分

2、時空演變的復雜性使得監(jiān)測難度加大。所以尋求合理有效地土壤水分動態(tài)變化的模擬方法，對研究區(qū)土壤水分及時準確的預測預報有著重要的實際及理論意義。因此，本研究基于上述原因，建立了土壤水分動態(tài)模擬及預測系統(tǒng)。
　　 研究的主要內(nèi)容及結(jié)果如下：
　　 （1）應用小波分析對氣象因素的年變化規(guī)律進行研究發(fā)現(xiàn)：該區(qū)氣象因素普遍存在27-29年的主周期，在主周期尺度上除了最低氣溫，其它氣象因素存在“高值-低值-高值”的變化規(guī)律。同時，可以

3、推斷未來12-15年該區(qū)域除年最低氣溫有上升趨勢外，其它氣象因素都呈下降趨勢，降水量的相對下降速度大于蒸發(fā)量。
　　 （2）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對土壤水分與氣象因素進行敏感性分析探討在非線性的條件下土壤水分與氣象因素的相互關(guān)系。綜合局部及全局敏感性分析表明：土壤水分含量對降水量的敏感度最大，蒸發(fā)量次之，對地溫和相對濕度敏感度最小，在建模過程中可以不考慮或少考慮地溫和相對濕度對土壤水分的影響。與此同時，推斷了紅壤區(qū)未來12-15年土壤

4、含水量有可能有下降的趨勢，所以研究該區(qū)土壤水分動態(tài)變化，并建立模擬及預測預報體系具有實際意義。
　　 （3）在加入氣象因素的土壤水分動態(tài)隨機模型中，LS-SVM模型與ANFIS模型和BP-ANN模型相比，該模型的運行效率、穩(wěn)定程度、模擬性能和建模數(shù)學意義更具有較強優(yōu)越性和可靠性。應用LS-SVM對土壤水分動態(tài)日變化進行模擬，并采用bior3.3小波函數(shù)5層分解提取日變化趨勢圖的結(jié)果可以將研究區(qū)土壤水分動態(tài)變化分劃為四個階段：土壤

5、水分充盈期、土壤水分虧缺期、土壤水分補充恢復期和土壤水分干旱期。該結(jié)果可為研究區(qū)水分合理利用和土壤水分的預測預報提供科學依據(jù)。
　　 （4）混沌時間序列土壤水分預測模型中，原始信號、降噪信號和小波分解的趨勢部分應用C-C算法確定的最優(yōu)嵌入維數(shù)（m）及延滯時間（τ）將不會改變。M2模型應用啟發(fā)式閾值算法降噪會使信號失真，采用經(jīng)典時間序列預測方法預測結(jié)果不佳。M3模型應用自適應閾值算法降噪效果比較好，能去除原始信號的大部分白噪聲。但