导读:本文包含了水分入渗参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:入渗,参数,土壤,模型,水分,大田,函数。
水分入渗参数论文文献综述
孙娜[1]（2019）在《河套灌区畦田土壤水分入渗特性及入渗模型参数预测》一文中研究指出内蒙古河套灌区是中国最大的一首制灌区,地面灌溉是该地区的主要灌水方式,近年来,随着灌区节水改造实施和灌排系统完善,激光平地技术得到了当地农民的普遍认可,但是宽畦田、大田块、黄河水灌溉泥沙含量多,仍然是灌区特点,影响了灌区灌溉水利用系数的提高。当前黄河水资源紧缺形势下迫切要求改进地面灌溉技术,以提高灌溉水利用系数。因此,有必要对该地区土壤水分入渗特性、入渗模型参数等问题进行深入研究,为地面灌溉技术的改进提供基础理论依据。本文采用田间试验与模型模拟的方法,研究不同因素对土壤入渗的影响,揭示土壤入渗参数与土壤基本理化性质指标之间的关系,分析畦首、畦中和畦尾各生育期土壤水分入渗能力及入渗参数的变化,以及主要土壤特性指标(容重、含水率和灌溉水含沙量等)随时间和空间的动态变化趋势,利用灰色关联法研究影响土壤水分入渗特性时空变异的主导因子。在此基础上,运用支持向量机回归算法对畦田首中尾各生育阶段的土壤入渗模型参数进行了预测。主要研究成果如下:(1)电导率在播种初期处于较高水平,达到1.43ms/mm～2.21 ms/mm,而随着春季灌溉水的淋洗,土壤电导率呈减小趋势,到成熟期其电导率含量仅为0.51ms/mm～0.82 ms/mm。土壤容重从苗期(1.28g/cm3)到灌浆期(1.45 g/cm3)持续增大,而到了成熟期迅速减小。(2)土壤入渗能力在成熟期时90min累积入渗量最大,为48.9 cm～52.2cm,但其入渗过程最为紊乱。拔节期的入渗能力最小,为9.8 cm～12.3cm。但其入渗速率达到稳渗阶段较快。在生育期前期(苗期和拔节期)畦首、畦中和畦尾的入渗参数较为接近。根据方差分析显示畦首的入渗能力远远高于畦中和畦尾,其初始入渗速率分别是畦中、畦尾的1.42和1.81倍。(3)利用灰色关联度分析了造成土壤入渗变异性的主要因素,在生育期内各影响因素对累积入渗量I90、入渗系数K、入渗指数α和吸渗率51的影响程度排序是一致的,由大到小为土壤质地(物质性黏粒)>上壤初始含水率>土壤容重>灌溉水含沙量;(4)对生育期内入渗参数进行预测时,Kostiakov-Lewis模型的计算值和累积入渗量模拟值相关性最好,其拟合系数达到0.85。对畦首、畦中和畦尾的入渗参数进行预测时,Philip模型的计算值和累积入渗量模拟值相关性最好,其拟合系数达到0.92。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2019-06-01）
何靖,白丹[2]（2019）在《竖管灌水器技术参数对土壤水分入渗特性的影响》一文中研究指出地下灌溉竖管灌水技术是一种新型的灌水技术。研究压力水头和竖管直径对砂质壤土地下灌溉竖管入渗特性的影响,对研究竖管地下灌溉管网系统水力特性具有重要意义。采用竖管灌水器入渗试验装置,分别测定了不同时刻粉质壤土在0.5、1.0、1.5、2.0、2.5和3.0 m压力水头,以及竖管直径为4、8、12和16 mm条件下累积入渗量的变化过程。结果表明:压力水头对累积入渗量影响较大,随入渗时间延长,其影响程度减弱;竖管直径与累积入渗量呈显着的正相关关系,但随着管径的增大,对累积入渗量的影响程度减小;对构建的经验公式进行T检验、F检验和相关性系数R检验,表明压力水头和竖管管径对累积入渗量有显着性影响;压力水头、竖管直径作用下累积入渗量的试验值与经验公式计算值的相关系数分别为0.997和0.998,表明其能够较好地反映累积入渗量和影响因素之间的关系。研究结果对地下灌溉竖管入渗的进一步研究有一定的借鉴意义。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年07期）
武雯昱,樊贵盛[3]（2018）在《耕作后土壤水分入渗参数BP预报模型》一文中研究指出根据黄土高原区耕作后土壤水分入渗资料所建立的基于Kostiakov叁参数经验模型公式的BP神经网络预报模型,对土壤水分入渗参数进行预测。预测结果表明:利用土壤基本理化参数耕作层(0~20 cm)土壤含水率及其密度、砂粒含量、粉粒含量、有机质含量预报入渗模型参数具有可行性。入渗模型参数入渗指数α、入渗系数k的平均相对误差约为1%;稳渗率f_0的平均相对误差约为8%,在可接受范围内;90 min累计入渗量I_(90)的平均相对误差小于3%。模型整体预测精度较高,实现了利用土壤基本理化参数预报土壤水分入渗参数,可为黄土高原区耕作后土壤的灌水技术参数的确定提供理论与技术支撑。(本文来源于《人民黄河》期刊2018年02期）
沈婧,樊贵盛[4]（2017）在《基于改进BP神经网络的水分入渗参数预测模型》一文中研究指出基于晋北盐碱地土壤水分原位入渗试验,建立了容量为150组的盐碱地Philip入渗模型参数样本,借助MATLAB软件,分别构建基于最值归一化法、联合归一化法的BP神经网络预测模型,其中模型的输入变量为土壤基本理化参数,输出变量为Philip入渗模型参数吸渗率S和稳渗率A,由两模型的预测结果发现,预测误差均小于6%,在建模误差允许范围之内,所建模型可靠;对比模型预报结果发现,联合归一化法处理过的输入数据更具代表性,且提高了网络收敛速度及预测精度。用实测资料对基于联合归一化法建立的模型进行精度检验,结果表明对入渗参数预测的相对误差均小于10%,模型预报精度较高,可满足实际应用的要求。(本文来源于《人民黄河》期刊2017年08期）
郭华,樊贵盛[5]（2017）在《备耕头水地土壤水分入渗参数非线性预报模型》一文中研究指出以山西黄土高原区备耕头水地水分入渗试验为依据,考虑灌水过程中表层土壤结构的变形特性,建立了Kostiakov叁参数累计入渗量模型参数与土壤理化参数间的非线性关系模型。研究表明:常规土壤理化参数(土壤含水率、密度、黏粒含量、粉粒含量、沙粒含量和有机质含量)作为备耕头水地土壤入渗参数非线性预报模型的输入变量是合理的,所建立的非线性关系模型可靠,土壤入渗参数预测值相对误差可控制在10%以内;考虑到灌水过程中表层土壤结构由疏松变密实,对表层土壤结构进行修正能更加真实地反映备耕土壤水分的入渗过程,更加精准地对入渗模型的参数作出预报。(本文来源于《人民黄河》期刊2017年04期）
郭华,樊贵盛[6]（2016）在《土壤水分入渗参数的非线性预报模型》一文中研究指出以山西地区黄土高原区土壤为研究对象,通过实施大量大田耕作土壤水分入渗试验,获取了Kostiakov二参数入渗模型参数的实测大样本,建立了各个土壤水分入渗参数与土壤理化参数间的非线性关系模型;通过MATLAB软件,实现了Kostiakov入渗模型系数的求解。结果表明,常规土壤理化参数土壤含水率、体积质量、粉粒、砂粒和有机质质量分数作为非线性预报模型的输入参数是合理的,所建立的非线性关系模型高度相关,预测参数的实测值与预测值的相对误差可控制在8%以下。因此,用土壤常规理化参数对土壤水分入渗参数进行非线性预报是可行的。(本文来源于《灌溉排水学报》期刊2016年10期）
武雯昱,樊贵盛[7]（2016）在《冻融条件下土壤水分入渗参数BP预报模型研究》一文中研究指出为提高季节性冻土区冬季储水灌溉的灌水质量和效果,基于冬季冻土期的大量田间冻土入渗试验样本,建立了基于BP神经网络模型的Kostiakov叁参数入渗模型参数的预测模型,实现了利用土壤基本理化参数地表土壤容重、含水率及冻结土壤特有参数冻土层厚度、灌溉水温、土壤温度对入渗模型参数的预报。通过BP神经网络对数据样本和入渗参数进行的非线性逼近训练和误差分析,得到其平均相对误差都小于5%,在可接受范围内。这表明基于基本理化参数及特有影响参数建立的Kostiakov土壤入渗经验模型的叁参数预报模型是可行的。研究结果对于冬季冻融土壤灌溉技术参数的确定有重要的支撑作用。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2016年02期）
雷国庆,樊贵盛[8]（2015）在《基于支持向量机的土壤水分入渗参数预测研究》一文中研究指出为解决土壤水分入渗能力的空间变异性问题,以方山、河津、泽州等地土壤入渗试验为背景,选用两参数Kostiakov入渗模型,建立以土壤密度、体积含水量、黏粒和有机质含量等土壤理化参数为输入变量,土壤水分入渗参数为输出变量的土壤传递函数。通过对入渗参数k、α的土壤理化参数影响因子分析,表明土壤理化参数与土壤入渗参数间存在着相关关系。在此基础上,运用支持向量机理论,将入渗参数的非线性回归问题转化为一个二次凸规划问题,建立了土壤入渗参数k、α的预测模型,通过对预测样本的误差分析,表明基于支持向量机土壤水分入渗参数预测模型的预测效果良好,可实现土壤传递函数的有效建立。(本文来源于《节水灌溉》期刊2015年12期）
武雯昱,樊贵盛[9]（2015）在《基于Philip入渗模型的土壤水分入渗参数BP预报模型》一文中研究指出基于黄土高原区大量大田土壤入渗实测资料,借助BP神经网络模型建立了基于Philip土壤入渗模型参数的预报模型,并分别讨论了BP神经网络土壤水分入渗参数稳渗率预报模型、土壤水分入渗参数稳渗率预报模型和Philip模型的90min累积入渗量预测的单项和综合误差。结果表明:基于常规土壤理化参数土壤含水率、容重、黏粒含量、粉粒含量以及有机质等建立BP神经网络模型对Philip土壤入渗半经验半理论模型参数吸渗率S和稳渗率A进行预测是可行的。预测参数A和S以及Philip模型的90min累积入渗量的预测值与实际值的相对误差分别为2.074 60%、3.079 98%和2.037 56%,都在可接受的范围内;研究结果可为世界范围内大量实用的地面灌溉技术参数优化提供强有力的依据支撑。(本文来源于《节水灌溉》期刊2015年10期）
金建新,张新民,徐宝山,王文娟,张吉孝[10]（2014）在《基于SRFR软件垄沟灌土壤水分入渗参数反推方法评价》一文中研究指出以民勤绿洲沟灌水流推进试验实测资料为依据,建立了垄作沟灌土壤水分入渗Kostiakov模型,并利用WinSRFR数值模拟软件反向率定沟灌Kostiakov入渗模型中入渗系数k和入渗指数α,模拟分析不同沟底宽灌水沟裸地条件下水流推进和消退过程,并通过实测与模拟的水流推进过程相匹配来反向率定在动水头影响下的土壤入渗参数。结果表明,通过相对误差K、均方根误差RMSE以及不同灌水沟在30 cm处的水深变化过程来评价得到的入渗参数的精确度,表明利用大田实测与WinSRFR模型反推的入渗参数模拟的水流推进和消退过程较为一致。WinSRFR软件反推法求得的沟灌土壤水分入渗参数模拟结果满足试验精度要求,大大减小了入渗参数确定的工作量。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2014年04期）
水分入渗参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地下灌溉竖管灌水技术是一种新型的灌水技术。研究压力水头和竖管直径对砂质壤土地下灌溉竖管入渗特性的影响,对研究竖管地下灌溉管网系统水力特性具有重要意义。采用竖管灌水器入渗试验装置,分别测定了不同时刻粉质壤土在0.5、1.0、1.5、2.0、2.5和3.0 m压力水头,以及竖管直径为4、8、12和16 mm条件下累积入渗量的变化过程。结果表明:压力水头对累积入渗量影响较大,随入渗时间延长,其影响程度减弱;竖管直径与累积入渗量呈显着的正相关关系,但随着管径的增大,对累积入渗量的影响程度减小;对构建的经验公式进行T检验、F检验和相关性系数R检验,表明压力水头和竖管管径对累积入渗量有显着性影响;压力水头、竖管直径作用下累积入渗量的试验值与经验公式计算值的相关系数分别为0.997和0.998,表明其能够较好地反映累积入渗量和影响因素之间的关系。研究结果对地下灌溉竖管入渗的进一步研究有一定的借鉴意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水分入渗参数论文参考文献
[1].孙娜.河套灌区畦田土壤水分入渗特性及入渗模型参数预测[D].内蒙古农业大学.2019
[2].何靖,白丹.竖管灌水器技术参数对土壤水分入渗特性的影响[J].生态学杂志.2019
[3].武雯昱,樊贵盛.耕作后土壤水分入渗参数BP预报模型[J].人民黄河.2018
[4].沈婧,樊贵盛.基于改进BP神经网络的水分入渗参数预测模型[J].人民黄河.2017
[5].郭华,樊贵盛.备耕头水地土壤水分入渗参数非线性预报模型[J].人民黄河.2017
[6].郭华,樊贵盛.土壤水分入渗参数的非线性预报模型[J].灌溉排水学报.2016
[7].武雯昱,樊贵盛.冻融条件下土壤水分入渗参数BP预报模型研究[J].中国农村水利水电.2016
[8].雷国庆,樊贵盛.基于支持向量机的土壤水分入渗参数预测研究[J].节水灌溉.2015
[9].武雯昱,樊贵盛.基于Philip入渗模型的土壤水分入渗参数BP预报模型[J].节水灌溉.2015
[10].金建新,张新民,徐宝山,王文娟,张吉孝.基于SRFR软件垄沟灌土壤水分入渗参数反推方法评价[J].干旱地区农业研究.2014
论文知识图
