土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化
农业现代化智能种植技术与大数据应用开发方案
农业现代化智能种植技术与大数据应用开发方案第1章引言 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 研究目标与内容 (3)第2章农业现代化发展概述 (4)2.1 农业现代化的基本概念 (4)2.2 国际农业现代化发展现状与趋势 (4)2.3 我国农业现代化发展现状与挑战 (4)第3章智能种植技术 (5)3.1 智能种植技术概述 (5)3.2 智能监测与控制系统 (5)3.3 智能灌溉技术 (5)3.4 智能植保技术 (5)第4章大数据在农业中的应用 (5)4.1 大数据概述 (6)4.2 农业大数据的获取与处理 (6)4.3 农业大数据分析技术 (6)4.4 农业大数据应用案例 (6)第5章智能种植技术与大数据融合 (7)5.1 融合模式与架构 (7)5.1.1 融合模式 (7)5.1.2 融合架构 (7)5.2 数据采集与传输技术 (7)5.2.1 数据采集技术 (7)5.2.2 数据传输技术 (7)5.3 数据处理与分析技术 (7)5.3.1 数据预处理 (7)5.3.2 数据分析方法 (8)5.4 智能决策与优化技术 (8)5.4.1 智能决策技术 (8)5.4.2 优化技术 (8)5.4.3 应用案例 (8)第6章智能种植关键技术研究 (8)6.1 土壤环境监测技术 (8)6.2 植物生长模型构建 (8)6.3 智能控制系统设计 (8)6.4 农业技术 (9)第7章大数据应用开发技术 (9)7.1 数据挖掘与知识发觉 (9)7.2 农业预测与评估模型 (9)7.3 农业电子商务平台 (9)7.4 农业信息管理系统 (10)第8章智能种植技术与大数据应用案例 (10)8.1 案例一：设施农业智能种植 (10)8.1.1 背景介绍 (10)8.1.2 技术应用 (10)8.1.3 效果分析 (11)8.2 案例二：粮食作物智能种植 (11)8.2.1 背景介绍 (11)8.2.2 技术应用 (11)8.2.3 效果分析 (11)8.3 案例三：特色农产品智能种植 (11)8.3.1 背景介绍 (11)8.3.2 技术应用 (11)8.3.3 效果分析 (12)8.4 案例四：农业产业链大数据应用 (12)8.4.1 背景介绍 (12)8.4.2 技术应用 (12)8.4.3 效果分析 (12)第9章技术推广与政策建议 (12)9.1 技术推广策略 (12)9.1.1 建立多元化技术推广平台 (12)9.1.2 强化农业科技示范基地建设 (13)9.1.3 创新技术推广模式 (13)9.2 政策建议与支持措施 (13)9.2.1 加大政策扶持力度 (13)9.2.2 完善农业科技创新体系 (13)9.2.3 加强农业信息化基础设施建设 (13)9.2.4 推动农业产业链协同发展 (13)9.3 农业现代化人才培养与培训 (13)9.3.1 建立健全农业人才培养体系 (13)9.3.2 加强农业人才培训基地建设 (13)9.3.3 创新农业人才培训模式 (14)9.3.4 激发农业人才创新活力 (14)第10章总结与展望 (14)10.1 研究成果总结 (14)10.2 存在问题与挑战 (14)10.3 未来发展趋势与展望 (15)第1章引言1.1 背景与意义全球经济的快速发展和人口增长的不断加剧，我国农业面临着前所未有的挑战。
土壤污染物迁移扩散模拟与评价方法
土壤污染物迁移扩散模拟与评价方法土壤污染是当今环境保护领域中的一大挑战。
土壤污染物的迁移和扩散对环境和人类健康造成了严重的威胁。
为了更好地评估土壤污染状况和采取有效的治理措施，土壤污染物迁移扩散模拟与评价方法的研究变得至关重要。
土壤污染物迁移是指污染物在土壤中由高浓度区域向低浓度区域传播的过程。
首先，我们需要收集相关的土壤和污染物数据，包括土壤类型、污染物类型和浓度等信息。
对于已有的数据，我们可以通过采样和分析来获取。
此外，我们还可以使用遥感和地理信息系统等技术手段，快速获取大范围内的土壤和污染物数据。
在进行土壤污染物迁移扩散模拟之前，我们需要建立一个合适的模型。
常用的模型包括物理模型、统计模型和数学模型等。
物理模型是基于土壤物理和化学原理建立的，可以考虑土壤孔隙、土壤水分和渗透等因素，准确地模拟土壤污染物的迁移和扩散过程。
统计模型则是通过对已有数据的统计分析，建立统计关系来预测土壤污染物的迁移和扩散。
数学模型可以通过方程组来描述土壤污染物迁移扩散过程，并通过数值计算来模拟实际情况。
土壤污染物迁移扩散模拟与评价方法需要考虑多种因素。
首先，我们需要考虑土壤类型和土壤物理性质。
不同类型的土壤对污染物的迁移和扩散有不同的影响。
在模拟过程中，我们需要确定土壤的渗透性、孔隙度、含水量等参数，并结合实际情况对其进行修正。
其次，我们还需要考虑污染物的特性，如分子量、溶解度、活动性等。
这些特性将直接影响污染物在土壤中的迁移和扩散速度。
最后，我们还需要考虑环境条件，如温度、湿度、气候等。
这些条件会影响土壤湿度和渗透性，从而影响污染物的迁移和扩散。
评价土壤污染物迁移扩散模拟的方法有多种。
首先，我们可以通过与实测数据的对比来评估模拟结果的准确性。
如果模拟结果与实测数据相符，则说明模型的预测能力较好。
其次，我们还可以通过敏感性分析来评价模型的可靠性。
敏感性分析可以确定模型中各个参数对模拟结果的影响程度，从而确定模型的准确性和稳定性。
土壤温度因子及改良措施
31 设施 10-02 引言：土壤温度与空气温度是影响生物生命活动的主要环境因子。温度的空间分布以及
随时间的变化， 一方面通过对风、 水分等农业气象要素的作用， 间接地影响植物的生长发育; 另一方面，温度直接影响植物的生长发育、分布界限和种植制度。
一、 影响土壤温度的因子
度变化小，最高、最低温度出现的时间向后延迟。 某些土壤， 由于湿度而引起的热容量变化能达到 50%， 而别的因素的影响， 则明显较小。 加以土壤蒸发需要大量的汽化潜热，所以，在影响土壤温度的各项因子中，土壤湿度是极其 重要的。 此外，凡是影响地面辐射差额以及热量平衡各分量的因子，也都能影响土壤温度。 （三）物质的热交换方式 物体内部或物体间的能量交换方式主要有分子传导、 辐射热转移、 流体热转移性以及潜 热交换等形式。 （1） 分子传导 物体依靠分子碰撞把热量由高温处传到温度较低处的现象称为分子传导。 （2）辐射热转移 地球上物体的温度都高于温标零度，每时每刻都在以辐射的形式向外 放射能量，同时也接收其他物体的辐射能。这样，物体之间就可以在无介质的情况下交换能 量，这种能量交换方式为辐射热转移。物体表面的温度越高，辐射热转移也越快。 （3）流体热转移 空气、水体等流体在流动时，其本身携带的能量会随着流体本身的流 动而转移。流体热转移包括：乱流、对流和平流三种方式。 （4）潜热交换 由于水的相态发生变化而产生的热量交换称为潜热交换。水在汽化的过 程中，带走了蒸发面的热量，使水体的温度下降；气态水在凝结或凝华时会放出热量，使附 近空气温度降低较慢。 气象上研究的地面与大气之间的热交换方式主要是辐射热转移、流体热转移和潜热交换。
二、环境温度的调控措施
目前，人类还不能根据人类自身的意愿长时期、大范围地改变农业生物的环境温度，但 理论和实践都以证明，在局部范围内、短时间地改善环境温度是可行的。根据温度调节的原 理，可以归纳为以下几个方面： 1. 通过改变土壤的热特性，调节浅层土壤与近地气层的温度 土壤的孔隙度、 湿度直接影响土壤的物理属性， 从而影响浅层土壤及近地气层的温度变 化。人们可以通过镇压土壤和中耕松土等农业技术措施改变土壤的孔隙度，调节土壤温度。 通过土壤灌溉或干涸改变土壤湿度，达到调节土壤及近地气层的目的。值得注意的是，在不 同季节、不同天气的条件下，各种农技措施产生的效果使不同的。例如，灌溉在暖季可以起 到降温的作用而在寒冷季节可以起到增温的作用。 在不加温的栽培设施中，为保持土壤温度，灌溉时间尽量把握在晴天的上午，避免下午 灌溉。 土壤增温剂是一种覆盖物，可以抑制土壤水分蒸发，减少蒸发耗热，具有保护、增温等 多种作用，主要用于早春育苗苗床。 2. 改变土壤表面的辐射状况，调节浅层土壤与近地气层的温度 太阳辐射与大气逆辐射是地面的辐射收入，其大小影响地面的温度条件。利用遮阳网、 秸秆、无纺布等不透明的覆盖物覆盖土壤，白天可以降低地面温度，夜间可以提供保护范围 内的地面温度与气温。 发生辐射霜冻时， 进行地面熏烟同样也可以起到提高地面温度的效果。 地面的颜色直接影响地面对太阳辐射的吸收。 通过喷洒或施用黑色物质如草木灰、 泥炭 等，使地面更多的吸收太阳辐射而增温；施用浅色物质如石灰、高岭土等，可反射太阳辐射 而降温并缓和温度的日变化。 3. 利用保护地设施直接调节地面温度与气温 目前，生产中广泛推广的保护地设施主要有：大型温室、节能型日光温室、塑料大棚、 中小拱棚、地膜覆盖、风障、阳畦等。可以直接提供保护地内的温度、湿度。
基于遥感及气象数据的土壤侵蚀敏感性评价的解决方案
基于遥感及气象数据的土壤侵蚀敏感性评价的解决方案土壤侵蚀是指土壤或成土母质在外力（水、风）作用下被破坏剥蚀、搬运和沉积的过程。
土壤侵蚀是全球环境的灾难，他不仅影响了人们的生存和社会发展，更限制了全球经济的可持续发展。
三江源地区由于特定的自然环境和脆弱的生态系统，其水土流失问题的研究具有重要意义。
土壤侵蚀敏感性评价是三江源地区生态环境评价的重要部分，它能够为该地区生态保护和建设提供科学依据。
本方案通过对三江源地区土壤侵蚀敏感性的评价来识别容易形成土壤侵蚀的区域并进行分级。
评价主要基于三江源地区自1990 年以来生态环境数据积累，包括用于土壤侵蚀敏感性评价的各项自然指标数据。
在对该地区的生态状况进行全面调查的基础上，制定了较为合理的技术路线。
根据三江源地区土壤侵蚀类型和特点，本次评价将分水蚀区域和风蚀区域分别进行评价，然后进行综合制图。
1、数据准备及预处理土壤水蚀的影响因素有降雨侵蚀力（R）、土壤质地、土壤可蚀性、地形起伏度和植被状况。
其中降雨侵蚀力和植被状况指标随时间发生变化，分别有1990、2004 和2009 年三期数据。
土壤风蚀敏感性的指标主要有土壤质地、土壤可蚀性、地形起伏度、植被状况、风场强度和土壤表层湿度，对各因子分别评价，然后进行综合。
本次评价中植被状况、风场强度和土壤表层湿度三项指标随时间而发生变化，分别为1990、2004和2009年三期的数据。
2、研究方法2.1 地形起伏度利用三江源地区100m 分辨率dem 数据，采用ArcMap 中的空间分析(SpatialAnalyst) 模块中的邻域分析(Neighborhood Statistic)工具，以n×n像元的圆形为模板算子，对整个研究区进行移动计算, 先计算出n×n像元内的格网最大值maximum，然后计算出其领域最小值minimum，再利用模块中的栅格计算工具(Raster Calculator) 计算最大值与最小值高程差,就得到了该n×n窗口的地势起伏度结果值。
土壤水力性质参数估计的响应界面和敏感度分析
式中：β是参数矢量；eij是参数βj(βj是参数矢量β中的一个参数)10%变化所引起的辅助变量qi的变化； ej是第j个单位矢量。 即表示在对第j个参数βj做敏感性分析时，其值增加10%，而其它的参数保持原值不变。然后把变化的 参数代入水流运动模型，求解出相应的水流变量(如累计出流量，压力水头等)，与原水流变化的绝对偏差
2 材料与方法
为了评价数值反演方法在确定土壤水力性质中的可行性，我们在中国科学院封丘生态农业实验站采取 3 了土样，质地为砂土，容重为1.42g/cm 。先用压力膜法测其水分特征曲线，然后用美国盐土实验室开发的 [8] -1 RETC 进行拟合，最后参数值为θr=0，θs=0.522，α=0.007cm ，n=1.44，Ks=0.106 7cm/min。然后把土 3 样按容重1.42g/cm 装入直径为8.2cm,长为10cm的土柱中，土柱中含有0.57cm厚的陶瓷盘。分别在距顶部 1.5cm和8.5cm处水平安装张力计，张力计前端的陶土杯长为 32mm，直径为12mm。土柱底部有一出流孔，用橡皮管将其与一 三通管结构的玻璃量管相连，该玻璃量管用来计量出流量。玻 璃量管另外两个开口底端封闭，顶端与负压装置相连。负压装 置通过真空泵来控制。整个装置如图1所示。先把土样按容重 装填好，然后用0.01M的CaCl2从底部注入，饱和土柱以减少扩 散。待土柱饱和后，用盖子密封土柱顶部，然后从土柱下部分 别施加300cm、400cm和600cm的负压，并同时记录下随时间变 化的出流量(指累积出流量， 下同)及两个位置处的压力水头读 数。
表明有不同的参数组合能达到最优值比较难以确定和rm压力下以出流量为目标函数的响应界面当施加4平面中较低的值和较高的n值区域内出现了较好定义的最优值但是在取值为0平面中较低的值和较低的n值区域内出现了较好定义的最优值不过在较高的值上出现了几处局部最优
土壤水分运移模拟研究进展
土壤水分运移模拟研究进展【摘要】本文主要探讨了土壤水分运移模拟研究的重要性、背景和研究意义。
首先介绍了土壤水分运移模拟模型的发展历程，从而揭示了数值模拟方法在土壤水分运移研究中的重要应用。
然后重点分析了不同地区土壤水分运移差异的模拟研究以及气候变化对土壤水分运移的影响。
最后探讨了土壤水分运移模拟研究在农业生产中的应用，指出了未来发展方向和与实地观测结合的研究方法。
结论部分强调了土壤水分运移模拟研究对可持续发展的重要性，为推动农业生产效率和生态环境的保护提供了科学支持。
通过本文的研究，将有助于深入了解土壤水分运移机理，并为未来的研究和实践提供有益启示。
【关键词】土壤水分运移模拟研究, 土壤水分, 模型, 数值模拟, 地区差异, 气候变化, 农业生产, 可持续发展, 发展方向, 实地观测, 研究方法, 研究意义1. 引言1.1 土壤水分运移模拟研究进展的重要性土壤水分运移模拟研究是农田水管理和土壤保护的重要领域，在农业生产和生态环境保护中具有重要意义。
随着气候变化和人类活动的影响，土壤水分运移状况对农作物生长和土壤水分利用效率产生直接影响。
通过模拟研究土壤水分运移过程，可以更准确地了解土壤水分变化规律，为合理施肥、灌溉和田间水分管理提供科学依据。
土壤水分运移模拟研究还可以帮助预测土壤水分时空分布情况，为制定有效的土壤保护政策和水资源管理措施提供支持。
通过模拟分析不同气象条件下土壤水分运移的变化规律，可以更好地应对极端气候事件的发生，保障农作物生长和生态系统健康。
土壤水分运移模拟研究是建立可持续农业生产和生态环境保护的基础，具有重要的现实意义和应用价值。
通过深入研究土壤水分运移过程，可以为提高农业生产效率、降低灌溉水耗、改善土壤质量和推动农业可持续发展提供重要科学依据。
1.2 土壤水分运移模拟研究的背景土壤水分运移模拟研究的背景可以追溯到20世纪初，随着计算机技术和数值模拟方法的不断发展，人们开始尝试使用数学模型来描述和预测土壤中水分的运移过程。
CoLM模拟土壤温度和湿度最敏感参数的研究
大
气
科
学
Ｖ＿ ｏ １ ．３ ７ ．ＮＯ ．４ Ｊ ｕ１ ．２０１ ３
Ｃｈｉ ｎｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｔ ｍｏｓ ｐｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ｓ
李剑 铎 ， 段 青云 ，戴永 久 ，等． ２ ０ １ ３ ． Ｃ ｏ Ｌ Ｍ 模拟 土壤 温 度和湿 度 最敏 感参 数 的研 究 ［ Ｊ ］ ． 大 气科 学， ３ ７（ ４ ） ： ８ ４ １ — ８ ５ １ ， ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ — ９ ８ ９ ５ ． ２ ０ １ ２ ．
的敏 感性分析，旨在针对 目标变量 找出最敏感的参数，从而实现在 有限计算 机资源条件下，对参数进行合理估计 。 本文 以 Ｃ ｏ ｍｍｏ ｎ Ｌ ａ ｎ ｄ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ（ Ｃ ｏ Ｌ Ｍ）为研 究对 象，利用 Ｍｏ ｒ ｒ ｉ ｓ 方法定性地从 ４ ０ 个参 数中筛选 出影 响土 壤温度 和土壤湿度 的敏感参数 ， 并通过 Ｓ ｏ ｂ ｏ ｌ 方 法从敏感性顺序和各敏感参数 的累积贡献率两个方面 ， 对 Ｍｏ ｒ ｒ ｉ ｓ 方法分 析结果进行验证 。在此基础上 ，本研究还利用 Ｓ ｏ ｂ ｏ ｌ 方法对 已筛选 的参数做定量敏感性分析，最 终确 定参数 的主 效应 、交互效应和 总效应 。研 究结果表 明，Ｍｏ ｒ ｉ ｓ方法 可 以基于少量 样本实现 复杂的陆面模式 的参 数筛选 ，而 Ｓ ｏ ｂ ｏ ｌ 方法的结果又从定量 的角度描述 了每个敏 感参数对模型响应的影响程度 ，并且两种方法结论一致 。
Ｄ Ｉ Ｚ ｈ ｅ ｎ ｈ ｕ ａ ． ａ ｎ ｄ Ｇ Ａ Ｎ Ｙ ａ ｎ ｊ ｕ ｎ
星载GNSSR反演土壤湿度
模型优化与更新
根据实际应用效果和最新研究成果，不断优化和更新模型。
06
结论与展望
研究结论
星载GNSSR能够反演土壤湿度
研究结果表明，利用星载GNSSR数据可以有效地反演土壤湿度，为农业、水文等领域提 供有价值的信息。
反演算法的可靠性
已开发的算法能够利用GNSSR数据可靠地反演土壤湿度，经过验证，反演结果具有较高 的精度和稳定性。
GNSSR技术可以提供高精度、高分辨率的定位和导航服务，广泛应用于交通、航 空、航海、公共安全等领域。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
GNSSR信号传播特性
GNSSR信号具有穿透性强、传播距离远、受天气影响小等优 点。
在土壤湿度方面，GNSSR信号能够穿透土壤表面，反映土壤 内部的湿度状况。
GNSSR反演土壤湿度的原理
01
通过接收GNSSR信号，并分析 其传播特性，可以推算出土壤 表面的反射系数。
实验设计
选取典型区域
选择具有不同土壤类型、气候条件和植被覆盖的典型区域进行实 验设计，以增加结果的普遍性和适用性。
仪器配置
使用高精度的星载GNSSR仪器，并确保其正常运行，以获取准确 的测量数据。
观测计划
制定合理的观测计划，包括观测时间、频率和周期等，以满足实 验需求和确保数据质量。
实验结果与分析
影响因素的分析
研究还探讨了影响GNSSR反演土壤湿度的主要因素，包括地表特征、大气条件等，为进 一步提高反演精度提供了参考。
研究不足与展望
数据源的限制
目前的研究主要基于实验室模拟数据和有限的实际观测数据，未来需要进一步利用实际观测数据来验证和完善反演算法。
SWAT模型参数自动率定的改进与应用
Abstract:LH 2OAT analysis module and SCE2UA auto calibration module have been added to SWAT 2005. During the p rocess of param eter sensitivity analysis and calibration, the computing time increases w ith the number of subbasins. For a watershed w ith an area of 16800 km2 , subbasins of 138 fo r B eijing, the tim e is about 1 m inute for a 5 yeas simu2 lation of SWAT model. Because the parameters auto calibration p rogram of SWAT model tries many times of different param eters, the model was rerun about 5000 times for 10 parameters used in B eijing, which w ill cost about 4 days. If any m istake occurs in this p rocess, it w ill need to redo the calibration work. Therefore this calibration method is ill2sui2 ted and unaccep table for large basins. An idea is put forwarded and realized in the paper, that is we can only sim ula2 tion som e subbasins, such as the only subbasins flow to target hydro station. Then w ith only sim ulation of these several subbasins, the tim e used for param eters auto calibration w ill be greatly reduced. W ith this method app lied in parameter calibration in B eijing Swat model, it takes no more than 30 m inutes to calibrate the five yearsπday runoff of Q ianx2 inzhuang hydro station and the results are p referably. The calibration of runoff p rocess for a num ber of hydro stations in distributed hydrological model can be rap idly done through the generalization of this method. Key words: LH 2OAT sensitivity analysis; SCE2UA parameter estimation; SWAT
基于STM32的智能水肥一体化控制系统的设计
基于STM32的智能水肥一体化控制系统的设计智能水肥一体化控制系统设计是指利用STM32芯片作为核心，实现对农田水肥供应的智能化控制和管理的系统。
本文将围绕智能水肥一体化控制系统的设计进行详细阐述。
一、系统结构设计智能水肥一体化控制系统主要由传感器、执行器、控制器和通信模块组成。
1.传感器：包括土壤湿度、土壤温度、空气温度、空气湿度等传感器，用于实时采集农田的水肥环境参数。
2.执行器：包括水泵、灌溉管道、施肥机等执行器，用于根据控制信号来进行灌溉和施肥操作。
3.控制器：基于STM32芯片的单片机控制器，用于处理传感器采集的数据，并根据预设的控制策略进行智能控制。
4.通信模块：用于与上位机或云平台进行通信，实现远程监控和控制。
二、系统功能设计1.实时监测：通过传感器实时监测土壤湿度、土壤温度、空气温度、空气湿度等参数，并将数据传输至控制器。
2.数据分析：根据传感器采集的数据，控制器进行数据分析，得出土壤湿度、温度等参数的变化趋势，并绘制相应的曲线图。
3.智能控制：控制器根据预设的控制策略，自动控制灌溉和施肥设备，实现对农田的智能化水肥供应。
4.水肥调控：根据不同农作物和生长阶段的需求，控制器可以自动调节灌溉和施肥的时间、量和频率，实现精准供水和施肥。
5.远程监控：通过通信模块，将实时数据传输至上位机或云平台，实现远程监控和远程控制。
三、关键技术设计1.传感器选择和数据采集：选择合适的土壤湿度、温度传感器和空气温湿度传感器，并通过模拟输入引脚采集传感器数据。
2.控制策略设计：根据农作物的生长需要和土壤环境的变化规律，对灌溉和施肥的控制策略进行合理设计。
3.控制算法设计：基于传感器数据和控制策略，设计合适的控制算法，实现智能控制。
4.通信模块选择和通信协议设计：选择合适的通信模块，并设计通信协议，实现与上位机或云平台的数据传输和控制。
四、系统优势与应用前景1.节能环保：通过精确的水肥供应控制，减少了农田的水肥浪费，达到节能环保的目的。
天天学农艺师培训课程测试题集
天天学农艺师培训章节测试题集第一二章第4节从事农业容易走的弯路第1题（单选题）做农业，首先应该把（）放在第一位。
种地赚钱食品安全☑宣传答案解析：正确答案为：C第2题（单选题）现代社会提倡从事农业相关的人员应该（）。
做新农人☑依照传统农业的“刀耕火种”不与其他人分享种植经验做农业只想着赚钱答案解析：正确答案为：A第3题（单选题）现代农业服务是指（）。
开展园区观光采摘服务开展旅游服务开展名俗活动现代农业的生产性服务☑答案解析：正确答案为：D第4题（单选题）从事农业容易走的弯路不包括（）。
盲目扩张不懂管理不读政策合理销售☑答案解析：正确答案为：D第5题（单选题）食品等级金字塔最顶端的是（）食品。
绿色有机☑无公害以上都不是答案解析：正确答案为：B第三章第4节农作物的种植流程第1题（单选题）下面哪种作物是禾谷类作物？土豆小麦☑红薯花生米答案解析：正确答案为：B第2题（单选题）（）可以抑制作物花芽分化。
低温☑水平生长植物生长调节剂磷、钾、硼肥答案解析：正确答案为：A第3题（单选题）农作物的生殖生长不包括（）开花结果形成种子长叶☑答案解析：正确答案为：D第4题（多选题）下面哪些是轻简化种植？水培☑秸秆粉碎烧毁水肥一体化☑一年多收☑答案解析：正确答案为：ACD第5题（单选题）播种需要考虑的工作不包括（）。
土壤湿度土壤温度修剪☑粪肥答案解析：正确答案为：C第四章第6节果树嫁接换种﹣以荔枝为例第1题（单选题）草莓育苗设施不包括（）。
遮阳网攀爬架☑塑料膜通风设备答案解析：正确答案为：B第2题（单选题）果树苗圃地不宜选择在（）的地方。
背阳☑交通运输方便有肥沃沙壤土地势平坦答案解析：正确答案为：A第3题（多选题）下面哪些是合格的柑橘苗木？没有检疫性病害☑品种纯正☑有1条分枝数高度＜20公分答案解析：正确答案为：AB第4题（单选题）（）不可以防治草莓苗期的螨虫。
联苯胼酯溴菌清☑阿维菌素乙螨唑答案解析：正确答案为：B第5题（单选题）蔬菜基质育苗的旧穴盘处理步骤不包括（）。
参数敏感性分析
流溪河模型云计算与服务平台中山大学水灾害管理与水利信息化实验室∙首页∙理论方法o理论方法o建模数据o参数敏感性o参数优选o单元分类o断面估算o参数分类∙应用案例o新安江水库o乐昌峡水库o长湖水库o流溪河流域∙论文论著∙科技团队∙大记事∙软件系统∙新手上路∙我的模型∙联系我们∙理论方法∙建模数据∙参数敏感性∙参数优选∙单元分类∙断面尺寸估算∙参数分类1、参数敏感性分析方法流溪河模型将参数分成高度敏感参数、敏感参数和不敏感参数。
由于流溪河模型的参数较多，那些参数是高度敏感参数，那些参数是敏感参数，那些参数是不敏感参数，就需要通过敏感性分析确定。
参数敏感性分析分参数逐个进行，一次仅进行一个参数的敏感性分析。
将当前进行敏感性分析的参数称为分析参数，其它参数称为非分析参数。
敏感性分析的具体方法是，固定所有非分析参数的值不变，对分析参数，以其现值为中心，上、下各取若干个值分别进行洪水模拟计算，求出洪水模拟结果的变化随参数值变化的规律，以此判断参数是否敏感，原则上，当参数的值变化时，模拟的洪水过程有剧烈变化或较大变化时，该参数为高度敏感参数；当参数的值变化时，模拟的洪水过程有明显变化时，该参数为敏感参数；当参数的值变化时，模拟的洪水过程有一定变化，但不明显时，该参数为不敏感参数。
对流溪河模型各可调参数，逐个进行敏感性分析，包括河道单元糙率、边坡单元糙率、土壤饱和含水率、田间持水率、凋萎含水率、饱和水力传导率、土壤层厚度、土壤特性参数b、蒸发系数、潜在蒸发率和地下径流消退系数共11个参数。
在进行模型可调参数的敏感性分析时，为了全面、深入的进行分析，得到较为合理的结论，一般要选择1-3场洪水进行敏感性分析。
如何对参数的敏感性进行评判，一般通过分析由于参数变化引起的模型模拟结果变化的程度来判别。
如当参数发生一定比例的变化时，引起的模型模拟计算结果的变化幅度较大，并且其变化幅度大于参数的变化幅度时，可认为该参数是敏感的，如引起的模型模拟计算结果的变化幅度特别大，则可认为该参数是高度敏感的。
土壤温度敏感性名词解释
土壤温度敏感性名词解释土壤温度敏感性是土壤特性的一项重要指标，它能够反映出土壤对温度变化的反应，指导土壤改良和肥料施用。
土壤温度敏感性，指的是土壤中颗粒间空隙内存在的热量，以及土壤颗粒表面积和表面特性，以及土壤吸收、储存和传递热量的能力等因素对温度变化的响应特性，可以通过测量土壤温度变化的温度敏感指数（TSI）来表示。
土壤温度敏感性可以根据土壤类型不同而有所不同。
敏感性强的土壤比敏感性弱的土壤，对温度变化有更强的反应，温度敏感指数（TSI）也更高。
土壤温度敏感性也有一定的时空分布特征。
在经济作物生长季，从深层土壤到表层土壤，土壤温度敏感性逐渐增加；不同地点或季节，土壤温度敏感性也有一定的差异。
因此，要全面反映土壤温度敏感性，应进行市、县、乡和地块多维度的测量。
土壤温度敏感性受土壤温度变化影响较大，因此，土壤改良和肥料施用都应首先考虑到土壤温度敏感性因素。
在考虑肥料施用方法和措施时，应考虑适宜土壤温度的时间和次数，以促进土壤肥力的恢复和发展。
另外，为了提高土壤温度敏感性，可采取土壤改良措施，如加砂、培肥、耕备等。
耕备深度的增加可以有效降低土壤的温度敏感性，从而改善作物生长环境。
利用土壤温度敏感性等信息，可以更有针对性地实施土壤改良和肥料施用，从而改善作物生长环境，提高土壤肥力，以达到有效增产的目的。
同时也可以作为指导研究利用气候变化对耕作系统的影响的参考指标。
总之，土壤温度敏感性是土壤特性的一项重要指标，能够反映出土壤对温度变化的响应特性，指导土壤改良和肥料施用，可以更有针对性地实施土壤改良和肥料施用，从而改善作物生长环境，提高土壤肥力，以达到有效增产的目的。
因此，要全面反映土壤温度敏感性，应进行市、县、乡和地块多维度的测量，以便更好地指导土壤管理与肥料施用。
土壤侵蚀模型的参数优化方法研究
土壤侵蚀模型的参数优化方法研究土壤侵蚀是全球面临的一个严峻问题，因此研究土壤侵蚀模型已经成为科学家们的重点。
通过建立土壤侵蚀模型，可以帮助人们更好地了解土壤侵蚀的机理和规律，从而提出更加有效的治理措施。
然而，模型精度的高低主要取决于参数的选择和优化。
因此，本文旨在探讨土壤侵蚀模型的参数优化方法。
参数优化方法首先需要对模型的参数进行选择。
模型参数选择的主要目的是通过考虑影响土壤侵蚀的所有因素来得出较为准确的结果。
模型参数通常包括水文和土壤特性、植被因素、地形信息等。
最常用的土壤侵蚀模型包括RUSLE、SWAT、WEPP等等。
RUSLE模型的参数包括地面裸露度、坡面长度和坡度等。
SWAT模型的参数包括土壤类型、坡度、水文数据等。
WEPP模型的参数包括降雨强度和降雨类型等。
参数的选择应该根据研究的实际问题和研究区土地的特性进行确定。
一旦确定了模型的参数，就需要通过优化参数来提高模型的准确度。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法都在不同情况下得到了广泛的应用。
在优化参数之前，应先进行数据的预处理和分析。
优化参数的主要目的是通过数据处理和算法确定参数的合理取值，从而提高土壤侵蚀模型的精度。
优化算法的选择应该根据具体的情况和数据的特点进行。
在优化参数之后，需要对优化结果进行分析和验证。
分析验证的主要目的是看模型的预测结果是否与现实的结果相符，并评估模型的性能。
这里需要注意的是，分析验证应该和参数的选取和优化一起进行。
可见，土壤侵蚀模型的参数优化是非常关键的。
在模型参数的选择、优化以及结果的验证中，都需要仔细地进行分析和研究。
只有这样，才能获得更加精确可靠的结果，为土地治理和环境保护提供更加有效的科学依据。
Lora技术在智能农业中的土壤湿度监测优化
Lora技术在智能农业中的土壤湿度监测优化引言：随着人们对食品安全和可持续发展的关注不断增加，智能农业技术被广泛应用于现代农业。
其中，土壤湿度监测是农业生产中非常重要的一项任务。
本文将探讨Lora技术在智能农业中的应用，特别是在土壤湿度监测方面的优化。
一、智能农业中的土壤湿度监测的意义1. 提高农业生产效率准确监测土壤湿度可以帮助农民合理管理水资源，有效节约灌溉水量，从而提高农作物生长的效率。
2. 保护环境合理的土壤湿度管理可以减少过度灌溉引起的水土流失以及农药和化肥的流失，从而减少对环境的污染。
3. 降低劳动强度传统的土壤湿度监测方式需要人工采样分析，耗费时间和精力。
而智能农业技术可以实现远程监测和自动化控制，减轻了农民的劳动压力。
二、Lora技术在土壤湿度监测中的应用1. Lora技术概述Lora技术是一种低功耗远程无线通信技术，具有长距离传输能力和强干扰抵抗能力。
其在智能农业中的应用潜力巨大。
2. 传感器节点设计与布局为了实现土壤湿度监测的高效性，合理设计传感器节点是至关重要的。
通过在土壤中安置传感器节点，可以及时、准确地监测到不同深度和不同位置的湿度信息。
3. 数据采集和处理Lora技术可以实现节点数据的无线采集和传输，并且可以将数据上传至云端进行实时监测和分析。
通过对大量数据的处理，可以得出土壤湿度的变化规律，为农民提供科学的决策依据。
4. 远程监测和控制借助Lora技术，农民可以通过手机或电脑等终端设备远程监测土壤湿度和作物生长的情况，并进行相应的灌溉控制。
这种远程监测和控制的方式不仅提高了农民的生产效率，还减轻了他们的劳动强度。
三、Lora技术在土壤湿度监测中的优化1. 信号传输距离优化Lora技术具有远距离传输的特点，但在农田等特定环境中，信号传输的距离可能受到一些干扰因素的影响。
因此，优化Lora技术的信号传输距离是提高土壤湿度监测效果的重要步骤。
2. 能耗控制优化Lora技术具有低功耗的特点，但在长时间工作过程中仍然需要供电。
20006213_张家口市坝上地区气温和地温的变化特征
地温是指地表面及其以下不同深度处土壤温度的统称,土壤与大气之间不断进行着能量交换,气候直接对地温产生影响[1~5]。
冻土是指0℃以下并含有冰的各种岩石和土壤,分为短时冻土、季节性冻土和多年冻土3种,张家口地区以季节性冻土为主。
季节或昼夜温度变化使得在土壤表层及一定深度土层形成反复的冻结—解冻过程,可显著改变土壤结构和水热运动规律[6]。
冻土具有流变性,在冻土区建造建筑物时必须考虑冻胀和冻土融沉的问题,因此,对土壤温度分布和变化进行研究十分必要。
国内外学者针对土壤温度变化展开了一系列研究工作。
Y ang K 等[7]利用热扩散方程得到土壤温度分布,然后根据土壤温度观测值与计算值之间的差异调整温度分布,通过整合土壤温度剖面获得土壤通量。
李飞[8]对松嫩平原地温和气温不对称增温现象进摘要:张家口市坝上地区的气候变化对于京津冀地区影响重大。
对张家口市坝上地区的气温和各深度土壤温度的变化特征进行分析,并拟合了土壤温度的计算公式。
结果表明:1960~2018年年平均气温呈显著上升趋势,在1990年发生突变;春季和冬季气温增速较快,且波动幅度较大;地表温度变化与气温变化具有较好的一致性,随着土壤深度增加,地温的季节变化和昼夜变化波动均减缓,滞后现象明显;春夏两季的地温随土壤深度的增加而降低,秋冬两季的地温随土壤深度的增加而增加;0~50cm 的年平均地温随土壤深度的增加而增大,80cm 以下的年平均地温基本不变;通过土壤温度计算公式得到的地温计算结果与试验的实际测定结果基本一致。
关键词:气温;地温;土壤深度;冻结深度;张家口坝上地区中图分类号:P421.1文献标识码:A 文章编号:1008-1631(2019)04-0077-06收稿日期:2019-07-24基金项目:国家自然科学基金项目(41701017);河北省重点研发计划项目(18397002D );河北省教育厅2019年度河北省高等学校科学研究课题科技指导项目(Z2019024);张家口市科技计划项目(1711027C ,1711052J )作者简介:王玉坤(1991-),男,河北唐山人,助教,硕士,主要从事火力发电厂单元机组运行优化研究。
VIC模型参数的敏感性分析
VIC模型参数的敏感性分析1张续军，吴志勇，陆桂华(河海大学水问题研究所，江苏 南京 210098）E-mail：zhwzxj@摘要：本文运用敏感度分析理论，采用中国湿润地区八个典型流域的实测资料，对大尺度分布式水文模型VIC（Variable Infiltration Capacity）模型七个主要参数的敏感性进行了分析。
结果表明，在这七个参数中，第二层土壤厚度对产流量相对较为敏感；入渗能力形状参数对出口断面流量过程吻合程度较为敏感，其他参数都不太敏感。
关键词：水文；VIC模型；模型参数；敏感度水文模型参数揭示了流域的水文特征[1]，是水文模型的重要组成部分，对于水文模型的模拟结果起到至关重要的作用。
随着水文模型的不断发展，尤其是分布式水文模型的出现，参数具有了更加明确的物理意义，反映了流域下垫面和气象因素的空间变化[2]。
不同参数对模拟结果的影响因其物理意义和模型结构的不同而有所差异，因此研究参数的敏感性对于水文模型的应用非常重要，是率定水文模型参数以及校正模拟结果的基础。
水文模型是包含多个参数的复杂系统，各个参数不仅自身对模型产生影响，而且参数之间还通过相互的作用共同对模型产生影响。
因此对参数的敏感性分析，在单独考虑每个参数的基础上，还应把所有参数作为整体来考虑。
本文基于中国湿润地区，对VIC 模型主要参数的敏感性进行了分析。
1．VIC模型及其参数VIC模型是一种基于SVATS（Surface Vegetation Atmospheric Transfer Schemes）思想的大尺度分布式水文模型，最初基于Wood等人的思想[3]、由Stamm等人[4]构建起来的VIC模型把土壤分为两层，称为VIC-2L模型[5]，Liang等人把土壤分为三层，模型改进为VIC-3L模型[6]。
该模型可同时对水循环过程中的能量平衡和水量平衡进行模拟。
模型定义地表由不同植被类型及裸土覆盖，覆盖类型由植物叶面面积指数(LAI) 、叶面气孔阻抗以及根系在不同土层之间的分配比例来确定。
土壤温度和土壤湿度的关系
土壤温度和土壤湿度的关系土壤温度和土壤湿度是生态系统中非常重要的两个因素，它们之间存在着密切的关系。
土壤温度和土壤湿度对于农作物生长发育和土壤生态系统的稳定性都有着重要的影响。
土壤温度和生态系统土壤温度是指土壤中各种微生物、植物和动物的活动的温度。
在土壤中，温度是控制生态系统的重要因素之一。
随着土壤温度的升高，土壤中的微生物活动也会增加，这会导致土壤有机质的分解和释放。
同时，土壤中的植物根系也会受到影响。
随着土壤温度的升高，植物根系的吸收能力也会增强，这对于植物的生长发育有着重要的影响。
然而，当土壤温度过高时，植物根系的吸收能力会下降，甚至造成植物的死亡。
因此，土壤温度对于植物的生长发育有着双重影响，需要保持适宜的温度以促进植物的健康生长。
土壤湿度和生态系统土壤湿度也是生态系统中非常重要的因素之一。
土壤湿度对于植物的生长发育和土壤中细菌、真菌和其他微生物的生长繁殖都有着重要的影响。
当土壤湿度过高时，土壤中的空气含量会下降，从而影响植物根系的呼吸和吸收能力。
此外，过高的土壤湿度也会导致土壤中的微生物过度繁殖，从而影响土壤中的氮、磷等营养元素的平衡。
当土壤湿度过低时，植物的根系难以吸收足够的水分，会导致植物的生长发育受到限制。
此外，过低的土壤湿度还会导致土壤中的细菌和真菌数量减少，从而影响土壤中的有机质分解和养分循环。
土壤温度和土壤湿度的关系土壤温度和土壤湿度之间存在着密切的关系。
当土壤温度升高时，土壤中的水分蒸发速度也会增加，从而导致土壤湿度下降。
此外，温度升高还会影响土壤中的微生物活动，从而影响土壤的水分循环。
相反，当土壤湿度升高时，土壤中的水分蒸发速度会减缓，从而导致土壤温度下降。
此外，土壤中的水分也会影响土壤中微生物的生长繁殖，从而影响土壤中的养分循环。
因此，土壤温度和土壤湿度之间的关系是相互影响的。
在生态系统中，需要保持适宜的土壤温度和湿度以促进植物的生长发育和土壤中微生物的繁殖，从而保持生态系统的平衡和稳定性。
土壤非饱和导水率模型中参数的敏感性分析
土壤非饱和导水率模型中参数的敏感性分析李 毅1,2,邵明安1,2,王文焰3,王全九3(1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101;2.中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌 712100;3.西安理工大学水资源研究所,陕西西安 710048)摘要:针对邵明安根据再分布过程得出的非饱和导水率模型,对其中参数的敏感性进行分析,通过实测资料计算非饱和导水率对不同参数的敏感度,对比参数对非饱和导水率的影响程度。
研究表明采用线性关系表示土壤湿润剖面的平均湿度和湿润锋处湿度之间的关系时,非饱和导水率对参数的敏感性比其他参数高得多。
关 键 词:土壤;非饱和导水率模型;敏感性分析;参数中图分类号:S152 文献标识码:A 文章编号:1001-6791(2003)05-593-05收稿日期:2002-06-10;修订日期:2002-10-20基金项目:国家自然科学基金重大研究计划(90102012);国家杰出青年科学基金资助项目(40025106);黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室基金资助项目(10501)作者简介:李 毅(1974-),女,陕西武功人,中国科学院地理科学与资源研究所博士后。
主要从事微观水土过程的研究。
E -mail :liyimm @土壤导水参数的推求目前已有不少方法,用入渗、蒸发及再分布过程均可求得土壤导水参数[1～4]。
邵明安[3]忽略滞后效应,假定土壤湿润剖面的平均湿度和湿润锋处湿度之间存在某种确定的函数关系且土壤水分运动参数只是含水率的函数,推求了垂直一维和水平一维再分布条件下的导水率函数。
经过不同非饱和导水率测定方法的对比,证明该方法不但具有一定的理论性,而且有较高的准确度,测定的范围也较宽[4]。
垂直一维再分布条件下的邵明安导水率模型表示为[3]k (θ)=-ΔθC (θ)V zθ z-C (θ)(1)图1 非饱和导水率的比较Fig .1Comparison of k (θ)邵明安采用3种函数形式表示了土壤湿润剖面的平均湿度和湿润锋处湿度之间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ Ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ Ｃａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓ ｏ ｉ ｌ
Ｔｅ ｍ ｐｅ ｒ ａ ｔ ｕｒ ｅ ａ ｎｄ Ｍ ｏ ｉ ｓ ｔ ｕｒ ｅ
第３ ９卷 第 ５期
２ ０ １ ５ 年 ９月 大来自气科学
、 ， ０ １ ．３ ９ ＮＯ ．５ Ｓ ｅ ｐ ｔ ．２ ０ １ ５
Ｃｈ ｉ ｎｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈｅ ｒ ｉ ｃ Ｓｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ ｓ
李 得勤 ，段 云 霞 ，张述 文 ，等． ２ ０ １ ５ ． 土壤 湿度 和 土壤温 度 模拟 中 的参数 敏感 性分 析和 优化 ［ Ｊ ］ ． 大气 科 学， ３ ９（ ５ ） ： ９ ９ １ — １ ０ １ ０ ．Ｌ ｉ Ｄ ｅ ｑ ｉ ｎ ， Ｄ ｕ ａ ｎ Ｙ ｕ ｎ ｘ ｉ ａ ， Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｕ ｗｅ ｎ ， ｅ ｔ ａ １ ． ２ ０ １ ５ ． Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｉ ｌ ｔ ｅ ｍ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｉ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅ ［ Ｊ ］ ＿ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ
２ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｓ ｅ ｍｉ － Ａｒ Ｍ Ｃ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｅ Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｙ ｒ ｏ ｆ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ０ ０
ＬＩ Ｄｅ ｑ ｉ ｎ 一， ＤＵＡＮ Ｙｕ ｎ ｘ ｉ ａ ， Ｚ ＨＡＮＧ Ｓ ｈ ｕ ｗｅ ｎ ２ａ ｎ ｄ Ｗ ＥＮ Ｘｉ ａ ｏ ｈ ａ ｎ ｇ
，
１ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａ ｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａＭｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ Ａ ｄ ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ １ １ ０ ０ １ ６
土壤湿度和 土壤温度模拟 中的参数 敏 感性 分析 和优 化
李 得勤 ２ 段云 霞 张述 文 ２ 文小航 ４
１中国气 象局 沈 阳大气 环境 研 究所 ，沈 阳 １ １ ０ １ ６ ６ ２兰 州大 学半 干旱 气候 变化 教育 部重 点 实验 室 ，兰 卅ｆ ７ ３ ０ ０ ０ ０ ３沈 阳市 气象 台 ，沈 阳 １ １ ０ １ ６ ８
４成 都信 息工 程学 院 ，成都 ６ １ ０ ２ ２ ５
摘
要
使用一种复杂洗牌算法 （ Ｓ Ｃ Ｅ — Ｕ Ａ， Ｓ ｈ ｕ ｆ ｌ ｅ ｄ Ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ Ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ）对 Ｎｏ ａ ｈ陆面模式 中的参数进行
敏感性分析和优化 ，其 中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式，侧重于研 究两种水文参数给 出方法对土壤 湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明：将土壤湿度和土壤温度作为判据，模式 中水文参数敏感性最高，水文参 数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度 的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后 ，可以改善土壤 湿度和土壤温 度的模拟 ，加入深层土壤湿度 同时作为判据后 ，优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的 参数 ，表层和 深层土壤湿度作为判据，优化 能够 同时改善土壤湿度和土壤温度 的模拟 。单独 使用土壤温度 作为判据 不能达到优化水文参数的 目的。将土壤成份作为优化的参数后 ，土壤湿度和土壤温度 的多判据优化效果最好 ，且减 少不敏感参数的个数后对优化 结果 的影响总体不大。基于 以上结果，将土壤成份作 为优化水文参数的方法能够更好 的考虑不同水文参数之间的约束关系，优化后的水文参数具有很好 的一致性，优化效果较直接优化水文参数更好 。 关键 词 土壤湿度 参数优化 敏感性分析 陆面过程
中图分类号 Ｐ ４ ０ ４ 文献标识码 Ａ 文 章 编 号 １ ０ ０ ６ ． ９ ８ ９ ５ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ － ０ ９ ９ １ — ２ ０
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ８ ７ ８ ￣ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ － ９ ８ ９ ５ ． １ ５ ０ ３ ． １ ４ ２ ７ ６
３Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙａ ｎ ｇＭｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇｉ ｃ ａ ｌ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ， Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙ ａ ｎ ｇ１ １ ０ ０ １ ６
４Ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｕＵ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙｏ ｆ ｌ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｄ ｕ ６ １ ０ ２ ２ ５
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ （ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ） ， ３ ９（ ５ ） ： ９ ９ １ — １ ０ １ ０ ， ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ ・ ９ ８ ９ ５ ． １ ５ ０ ３ ． １ ４ ２ ７ ６ ．