【摘 要】
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为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初
【机 构】
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沈阳农业大学水利学院; 北京农业信息技术研究中心; 北京市水文总站; 云南省科学技术情报研究院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0403102);科技创新能力建设专项(KJCX20170204);国家公益性行业(农业)科研专项(201303125);国家自然科学基金项目(51609137);国家留学基金资助项目(201308210026);北京市博士后工作经费资助项目;辽宁省教育厅项目(2009A630)
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为实现实时准确的墒情预报,以北京市延庆区为例,利用在该地区获取的2012—2016年5年的系列土壤墒情和气象数据,对土壤墒情预测模型进行了对比研究。通过相关性分析选取时段初墒值W0、降雨、湿度、气温、气压、地温和蒸发7种影响因子,对土壤墒情分别建立线性回归方程、基于主成分分析的径向基函数（PCA-RBF）神经网络和误差反向传导（BP）神经网络3种预测模型,并对3种模型预测结果进行了对比分析。结果显示:PCARBF神经网络模型精度最高,平均精度达到96.8%,线性回归模型和BP神经网络模型分别为94.6%和95.7%。研究认为,PCA-RBF神经网络具有稳定性好、精度高的特点,可以很好的实现土壤墒情预测。
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