基于人工神经网络的坡面土壤侵蚀研究.pdf

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1、第2卷 第3期中国水土保持科学Vol.2No.32004年9月ScienceofSoilandWaterConservationSep.2004基于人工神经网络的坡面土壤侵蚀研究11,2•1,21,22赵西宁 吴普特 冯 浩 王万忠 吴发启(11中国科学院水利部水土保持研究所;21西北农林科技大学资源环境学院:712100,陕西杨凌)摘 要 基于坡面土壤侵蚀产沙的复杂非线性特性,引用3层前馈型BP网络建模方法,对不同耕作措施坡面土壤侵蚀产沙进行模拟,模型输入层变量数为5个,分别代表降雨强度、坡度、坡

2、长、土壤前期含水率和土壤容重,输出层变量为次降雨土壤侵蚀产沙量,并利用野外人工模拟降雨试验所得到的不同耕作措施(等高耕作、人工掏挖、人工锄耕和直线坡)坡面土壤侵蚀产沙实测资料,对网络进行模拟训练和预测,取得了较好的结果。该模型的建立与求解,为复杂坡面土壤侵蚀规律的研究提供了一条新途径。关键词 坡面土壤侵蚀;耕作措施;侵蚀产沙量;BP神经网络  土壤侵蚀作为危及人类生存与发展的主要环境流域多年平均气温918℃,1月均温413℃,7月均温问题之一,已得到世界各国普遍重视。土壤侵蚀模2311℃,无霜期18

3、3d,≥10℃活动积温3281℃,太2型,是进行水土流失监测和预报、指导水土保持措施阳年辐射总量504135kJ/cm。多年平均降水量合理配置、优化水土资源高效利用的有效工具。多60016mm,7—9月降水量占50%以上,暴雨频率高,年来,国内外学者对此进行了大量研究,建立了一系强度大,产生强烈水土流失,侵蚀模数为4000~[12]2列经验性统计模型和物理成因性理论模型5000t/(km·a),尤以坡地严重。土壤为黄土母质上[34]等。以上模型复杂性及适用性各异,如经验性发育的幼年侵蚀土壤黄 土和呈

4、点状分布的地带性统计模型,主要是通过试验观测资料和数理统计技黑垆土,自然植被存在于沟坡,多为草本和灌木,塬术,选定影响土壤侵蚀的相关因素,得出计算土壤流面基本为人工植被。失量方程式,一般比较简单,便于应用,但模型中经2 研究内容及方法验参数的适用范围有限,模拟精度难以控制;物理成[10]因性理论模型,主要以土壤侵蚀物理过程为基础,利采用有压给水针头式模拟人工降雨装置进用水文学、水力学、土壤学及其他相关学科基本原行坡面模拟降雨试验。降雨量观测、产流量和产沙理,根据降雨、径流条件,来描述土壤侵蚀过程,预

5、报量收集,均按《水土保持技术规范》要求进行;土壤含给定时段内的土壤侵蚀量,具有一定的通用性,但其水量和土壤容重,采用烘干法测定。坡度参数设计限制因素较多,应用不便。人工神经网络(ANN)中为5°、10°和15°,坡长设计为1m和2m;降雨强度参的BP网络模型,具有较强的自学习能力和处理非数设计为015mm/min、110mm/min和115mm/min,线性问题能力,近年来已在有关工程领域得到广泛降雨历时为40min;按照当地农耕习惯,布设等高耕[59]应用。笔者以陕西淳化县泥河沟流域坡地为作、人工

6、掏挖、人工锄耕和直线坡面等常见耕作措例,引入这一新的定量研究方法,对坡面土壤侵蚀规施。具体设计:等高耕作是在坡面上沿等高线,垂直律进行研究。于坡面走向,进行横向耕作,形成沟和垄,垄高10cm,垄距33cm;人工掏挖是在选定的样地上,用镢头1 研究区概况挖地,并使地面保持掏挖后的原始状态;人工锄耕是泥河沟流域地处黄土高原沟壑区,面积为9148用锄头以常规方式,对坡耕地进行锄挖;直线坡面是2km,流域北高南低,呈长条状。坡塬占5912%,平为耙平的平整坡面。各种试验均设1次重复,共计均坡度在5°以上,沟

7、壑占4018%,坡度多在25°以上,36×4=144场降雨,其中等高耕作、人工掏挖、人工收稿日期:20040108修回日期:20040526项目名称:国家863计划项目(2002AA2Z4051)作者简介:赵西宁(1976—),男,在读博士。主要从事水土资源高效利用及其效益评价方面的研究。E2mail:xiningzhao@yahoo.com.cn•责任作者:吴普特(1963—),男,研究员,博士生导师。主要从事水土保持与节水农业研究。 第3期赵西宁等:基于人工神经网络的坡面土壤侵蚀研究33锄耕、直

8、线坡面分别为36场降雨。式中:αΔpwji(t)为动量项,α和η分别为冲量因子和学习率,取0~1之间的数,t为训练次数。3BP网络模型4 结果与分析本文采用典型3层前馈型BP网络模型,对不同耕作措施下的坡面土壤侵蚀产沙进行模拟。设输入411 输入变量及输出变量确定层节点数为n,隐含层节点数为q,输出层节点数为坡面侵蚀产沙影响因素众多,主要有降雨、地m,任一节点的输出以O表示。设有M组学习样形、土壤、植被和水土保持措施等5个方面。其中,本,对于第p组样本,在训练过程中,

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