畦灌土壤入渗参数估算的线性回归法
备耕头水地土壤入渗参数的线性预报模型
备耕头水地土壤入渗参数的线性预报模型
岳海晶;樊贵盛
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2016(0)2
【摘要】为了提高备耕头水地的灌溉质量,基于黄土高原区大田备耕头水地土壤入渗试验数据样本,采用线性回归分析的方法,建立了是否考虑备耕头水地灌溉前后地表土壤结构变形条件下的Kostiakov三参数入渗模型参数的线性预报模型。
最终
研究出预测备耕地入渗参数的两种方案,将两种方案各参数预测值的平均误差以及
给定时间下的土壤入渗率的平均误差进行比较,结果表明:两种方案均能进行备耕头水地入渗参数预测,直接预测法的平均误差低于间接推求法,能将平均误差控制在15%以下,在条件允许的情况下优先选用直接预测法较好。
【总页数】6页(P21-26)
【关键词】土壤结构变形;Kostiakov三参数入渗模型;线性预测模型;误差分析;土壤理化参数
【作者】岳海晶;樊贵盛
【作者单位】太原理工大学水利科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】S152.72;TV93
【相关文献】
1.备耕头水地土壤水分入渗参数非线性预报模型 [J], 郭华;樊贵盛
2.考虑土壤结构变形的备耕地入渗参数线性预报模型 [J], 岳海晶;樊贵盛
3.考虑土壤结构变形的Kostiakov入渗模型参数非线性预报模型 [J], 郭华;樊贵盛
4.冻融土壤Kostiakov入渗模型参数的非线性预报模型 [J], 郭华;樊贵盛
5.盐碱土壤Philip入渗模型参数的非线性预报模型 [J], 沈婧;樊贵盛
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农田有效灌溉面积的预测方法及应用
农田有效灌溉面积的预测方法及应用摘要：以归一化处理后的1986-2010年河南省农田有效灌溉面积的统计数据作为样本数据，分别采用BP神经网络和支持向量机回归两种方法建立了农田有效灌溉面积的预测模型。
预测结果表明，支持向量机的预测方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力，预测误差仅为BP神经网络预测误差的11.8%，更适合进行农田有效灌溉面积的预测。
最后采用两种模型分别对河南省“十二五”期间的农田有效灌溉面积进行了预测，指出了其变化趋势。
关键词：农田有效灌溉面积；BP神经网络；支持向量机；预测农田有效灌溉面积指有固定水源、灌溉工程设施配套、土地平整、在一般年景下能够进行正常灌溉的耕地面积，包括机灌面积、电灌面积、自流灌溉面积和喷灌面积[1]。
它是反映农田水利建设和水利化的重要指标，也是我国各地区制定水利发展规划的重要指标之一。
对农田有效灌溉面积进行预测可以为了解未来农村水利基础设施的建设状况提供有价值的参考信息，同时也可为相关部门合理制定行业发展规划提供理论支持。
1 预测方案的确定与预测方法的选择1.1 预测方案的确定农田有效灌溉面积的变化受多方面因素的影响，比如政策、中央财政资金投入、地方财政资金投入、农民收入状况等。
这些因素并不是孤立地对农田有效灌溉面积产生影响，而是耦合在一起以非线性的方式影响农田有效灌溉面积的变化。
农田有效灌溉面积的预测有两大类方案：一种为结构式的预测方法，就是通过一定的方式建立起各主要影响因素与农田有效灌溉面积之间的关系，然后根据未来各影响因素的变化去预测相对应的农田有效灌溉面积；另一种为数据序列预测法，就是将各年度的农田有效灌溉面积数值作为连续的时间序列看待，可以认为农田有效灌溉面积的变化规律已经蕴含在数据序列之中，再采用合适的方法对该序列在未来的取值进行预测。
在第一种方案中，首先需要确定具体影响农田有效灌溉面积变化的因素种类及其影响规律，另外还需要对各因素的未来变化进行预测。
一种沟灌累积入渗量简化计算方法
一种沟灌累积入渗量简化计算方法嘿，大家知道吗？有一种超厉害的沟灌累积入渗量简化计算方法哦！比如说，你在种地的时候，每次灌溉就像是给土地喂饭一样，你得知道喂了多少合适呀，这可太重要啦！
想象一下，如果没有一个简单的方法来计算，那我们不就像是在黑暗中摸索吗？那多麻烦呀！但现在有了这种简化计算方法，就像是找到了一盏明灯指引我们。
哇塞，你看在农业中，如果能准确快速地算出沟灌累积入渗量，那岂不是能让灌溉工作变得轻松高效好多倍！就好比走路有了明确的方向，不再兜圈子啦！张伯伯就曾经遇到过计算不准确的问题，结果费了好多力气呢。
要是早点有这个方法，他就不用那么苦恼啦。
我觉得呀，这种沟灌累积入渗量简化计算方法真的是农业的一大助力，是我们农民朋友的好帮手呀！大家一定要去试试看哦！。
关于农业投入产出的线性回归模型
关于农业投入产出的线性回归模型农业投入产出是农业经济学中一个非常重要的问题，它直接关系到农业生产的效率和可持续发展。
为了深入了解农业投入产出的关系，可以使用线性回归模型来分析相关数据，从而预测农业生产的产出。
线性回归模型是一种统计模型，它可以用来描述自变量和因变量之间的线性关系。
在农业投入产出领域，我们可以将农业产出视为因变量，而农业投入则是自变量。
通过线性回归模型，我们可以了解农业投入对农业产出的影响，从而帮助农业生产者制定更有效的生产计划和资源配置。
我们需要收集相关的农业投入和产出数据。
农业投入包括土地、劳动力、肥料、农药等资源的投入，而农业产出可以用农作物产量、养殖业产量等指标来衡量。
这些数据可以通过调查和统计部门、农业生产企业、农户等途径来获取。
接下来，我们可以利用统计软件或编程语言来建立线性回归模型。
假设我们的数据集包括n组数据，每组数据包括农业产出Y和农业投入X。
线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X + εY表示农业产出，X表示农业投入，β0和β1是回归系数，ε是误差项。
通过拟合得到的回归系数，我们可以了解农业投入对农业产出的影响程度。
如果β1大于0，说明农业投入的增加会促进农业产出的增长；反之，如果β1小于0，说明农业投入的增加会抑制农业产出的增长。
我们还可以通过回归模型的显著性检验和模型拟合度来评估模型的可靠性。
在得到线性回归模型后，我们可以利用模型进行预测。
假设我们要预测未来某一年的农业产出，我们可以将该年的农业投入代入线性回归模型中，从而获得预测值。
这有助于农业生产者和政府部门制定相应的生产计划和政策。
需要注意的是，线性回归模型的建立和应用需要考虑到多种因素的综合影响。
农业生产受到天气、市场需求、技术进步等多种因素的影响，这些因素也需要纳入考虑范围。
线性回归模型也有一定的局限性，不能完全描述复杂的实际情况。
在建立线性回归模型的还需要综合考虑其他统计方法和实地调查等手段，从多个角度来分析农业投入产出的关系。
α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用
α-加权模糊线性回归模型在参考作物需水量预测中的应用孟丽丽;迟道才;崔屾;李帅莹;于淼
【期刊名称】《沈阳农业大学学报》
【年(卷),期】2008(039)005
【摘要】建立了一种回归系数为对称三角模糊数的α-加权模糊线性回归模型,以辽宁省锦州市为例.把该地区1957～1996年参考作物需水量作为历史样本,运用模型预测1997～2006年的参考作物需水量.与传统线性回归和模糊线性回归预测进行比较,结果表明:该模型能够实现历史数据"重近轻远"的预测效果,进一步提高预测精度,减小预测误差,为制定科学的节水灌溉制度和地区节水灌溉规划提供重要的科学依据.
【总页数】4页(P603-606)
【作者】孟丽丽;迟道才;崔屾;李帅莹;于淼
【作者单位】沈阳农业大学,水利学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,沈阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,沈
阳,110161;沈阳农业大学,水利学院,沈阳,110161
【正文语种】中文
【中图分类】O159
【相关文献】
1.参考作物蒸发蒸腾量的多元线性回归模型研究 [J], 李彦;陈祖森;张保;王建山
2.基于灰关联分析的多元线性回归模型在城市年需水量预测中的应用 [J], 谢敏萍;
王志良;王得利
3.α-加权和贴近度递变模糊线性回归模型及应用 [J], 刘玉邦;梁川
4.α-加权模糊线性回归模型及其在电力需求预测中的应用 [J], 靳忠伟;叶舟;陈康民;姚章涛;王桂华;李国祥
5.模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究 [J], 黄洪钟;关立文;吴海帆;于兰峰;邓斌
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关于农业投入产出的线性回归模型
关于农业投入产出的线性回归模型线性回归模型是一种常用的统计分析方法，它通过分析农业投入与产出之间的关系，来预测不同农业投入对农业产出的影响。
本文将从模型的基本原理、模型的建立方法以及模型的应用范围等方面进行阐述。
线性回归模型的基本原理是基于变量之间的线性关系。
它假设农业投入和产出之间存在着线性的关系，即农业产出可以通过一组线性方程来表达。
该模型最简单的形式是一元线性回归，它表示为Y=β0+β1X+ε，其中Y表示农业产出，X表示农业投入，β0和β1分别是截距和斜率，ε表示误差项。
建立线性回归模型的方法有多种，最常用的方法是最小二乘法。
最小二乘法的核心思想是寻找一组参数，使得模型预测值与实际观测值之间的差距最小。
具体而言，就是通过最小化误差平方和来求解参数的最优值。
这样可以得到最佳的拟合直线，用来描述农业投入与产出之间的关系。
线性回归模型的应用范围广泛。
在农业领域，可以利用线性回归模型来研究不同农业投入因素对产量的影响，如土壤肥力、气候条件、水资源利用等。
通过建立回归模型，可以评估各项农业投入对产量的贡献程度，为农业生产提供决策依据。
线性回归模型也可用于分析农产品价格与供需关系、农业经济增长与农业产值之间的关系等，对研究农业发展具有重要意义。
线性回归模型也存在一些限制。
该模型要求农业投入与产出之间的关系是线性的，如果存在非线性的关系，则线性回归模型无法很好地描述。
在建立模型时，需要保证数据的正态性、线性性、独立性和等方差性等前提条件，否则模型的效果可能会受到影响。
线性回归模型本质上是一种揭示现象的统计关系模型，无法直接解释产出背后的机制和原因。
线性回归模型是一种常用的农业投入产出分析方法。
通过建立线性回归模型，可以了解农业投入对产出的影响程度，为农业生产提供参考。
模型的适用范围受到一些限制，因此在实际应用中需要注意其前提条件及模型解释的局限性。
基于和的畦灌入渗参数与糙率系数优化反演模型
运动过程的数据包括 一次完整灌水过程中涉及的地表水流推进数据 地表水流消退数据以及地表水流
推进与消退组合数据
利用基于 与
模型构建的参数优化反演模型开展参数估值计算过程中 根据采用的约束
函数形式 确定灌溉过程模拟值与观测值间的许可误差 基于 优化算法的特点 设置优化计算跳转
条件 当仅使用地表水流推进数据时 若模拟的地表水流运动过程与田间观测值间的平均相对误差
于地表水流消退数据估算的参数虽可较好地模拟稳定状态下的水流消退过程 但用来模拟非稳定状态
下水流推进过程的精度却有所下降 不同水流运动过程中存在的水流运动特征差异是引起模拟精度差
别的主要影响因素 为此 只有采用基于地表水流推进与消退组合数据优化估算的参数 才可达到有效
改善畦灌地表水流运动过程模拟精度和获得较佳综合模拟效果的目的 基于 优化估算参数所模
系数进行畦灌地表水流运动过程模拟的效果 结果表明 利用基于地表水流推进数据估算的参数可很好地模拟非
稳定状态下的水流推进过程 但其模拟地表水流消退过程的效果却普遍较差 而采用基于地表水流消退数据估算
的参数虽可较好地模拟稳定状态下的水流消退过程 但用其模拟水流推进过程的精度却有所下降 只有采用基于
地表水流推进与消退组合数据估算的参数 才能获得较佳的综合模拟效果 与人工试算法和离散变量法估算的参
年月 文章编号
水利学报
第 卷第期
基于 和
的畦灌入渗参数与糙率系数优化反演模型
模型应用
章少辉 许迪 李益农 蔡林根
国家节水灌溉工程技术研究中心 北京 中国水利水电科学研究院 水利研究所 北京
摘要 利用作者开发的基于 和
模田间
灌溉实例条件下进行参数优化估值 分析评价依据地表水流推进 消退 数据估算得到的土壤入渗参数和田面糙率
由实灌观测资料确定土壤渗吸特征值的渐近法应用实例
由实灌观测资料确 定土壤渗 吸特 征值 的渐近 法应用实例
赵 文 源
（ 甘肃省水 利科 学研究 院 ， 肃 兰州 甘 ７００ ） ３ ００
摘要 ： 利用畦灌 中的观测 资料 ， 将不 同位 置不 同下渗历 时的资料 ， 用迭代渐近 法求 出代表畦 田的渗 吸特征 值 ｚ 分析 ， 中对 空间、 时间均未作 简化处理 。本法采用 简单 的电算程序 ， 可适 用于底坡 不规格 的畦田 ， 更实用方便 。并可检 验 ｚ
的可信度 ， 而求 出灌水的质量指标。经典型灌 区多组试验 ， 进 效果 良好 。 关键 词： 实灌； 土壤 渗吸 ； 征值 ； 特 渐近 法； 应用
中 图分 类 号 ：２ ５３ ￥７． １ 渐 近 法 简 要 说 明 文献标识码 ： Ｂ 数 据 再 回归 求 解 ， 出 ： 得 ｚ ＝ １ｔ Ｍ ・ 这 是第一次 的近似值 。 （） ３
Ｌ Ｂ・ ＝ ｔ ａ （） １
精 度要 求 ， 重复上述计算 ， 达到 满意精度 即为解答。设式 （ ） ４ 为解答 ， 将式 （ ） ４ 代人畦流到达 各等分 点的时间来计算 ， 求出 ｔｔ ： 、 ……ｔ的全畦平均 下渗值 即 Ｚ ，应分别 为观 测 的 Ｚ 、 ｉ ＾
… …
Ｚ３Ｋ３ Ｎ ＝ ￣ ｔ
一
的在理论 上更有依 据 的方 法（ 或称为迭代 逼近法 ） 简要说 明
如下 ： ，
（） ４
般计算至此 ， 一Ｋ 、 ， ２
， 可作 为解答 。 或确定某个
（ ）将 观测 到 的畦流输水 时间 （ １ 畦首进 水开 始计 时 ） 与推进 距离 厶 的数据 回归分 析 ， 出： 求
ｍ ｎ 畦首水深降为零时为 ８ ｉ。 ｉ； ５ ｍ ｎ 由每 １ ｆ 个观测点处 ０ ｒ一 ｌ
基于SRFR模型的畦灌入渗参数推求及模拟分析
文章编号：１００７－４９２９（２０１４）０２－０００１－０３基于ＳＲＦＲ模型的畦灌入渗参数推求及模拟分析李佳宝１，魏占民１，徐睿智１，李泽鸣１，王长生２，付小军２（１．内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院，呼和浩特０１００１８；２．解放闸灌域管理局沙壕渠水利试验站，内蒙古巴彦淖尔０１５０００） 摘 要：土壤入渗参数决定着灌溉水转换为土壤水的分布和速度，是确定地面节水灌溉灌水技术参数主要依据之一，它进而影响到地面灌溉的灌溉效果和灌水质量，因此，确定合理的土壤入渗参数是地面灌溉系统设计和管理必须解决的关键问题之一。
根据田间实测资料，利用ＷｉｎＳＲＦＲ４．１软件对畦灌条件下田间土壤入渗参数进行优化求解，并对水流特性进行了数学模拟。
结果表明，在通过ＷｉｎＳＲＦＲ４．１模型优化计算得到的土壤入渗参数和曼宁糙率系数下，采用该模型模拟的水流运动过程同实测值一致，两者吻合程度较高，因此计算土壤平均入渗参数和曼宁糙率值的方法不仅简便而且具有较高的可靠性。
关键词：畦灌；ＷｉｎＳＲＦＲ４．１模型；入渗参数 中图分类号：Ｓ２７４；Ｓ２８１ 文献标识码：ＡＢｏｒｄｅｒ Ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ Ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＲＦＲ ＭｏｄｅｌＬＩ Ｊｉａ－ｂａｏ１，ＷＥＩ Ｚｈａｎ－ｍｉｎ１，ＸＵ Ｒｕｉ－ｚｈｉ １，ＬＩ Ｚｅ－ｍｉｎｇ１，ＷＡＮＧ Ｃｈａｎｇ－ｓｈｅｎｇ２，ＦＵ Ｘｉａｏ－ｊｕｎ２（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ａｎｄ Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕｈｈｏｔ ０１００１８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｈａｈａｏｑｕ Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ Ｓｔａｔｉｏｎ，Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ Ｂｕｒｅａｕ ｏｆ Ｊｉｅｆａｎｇ Ｂｒａｋｅ ｏｆＨｅｔａｏ Ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ，Ｂａｙａｎｎａｏｅｒ ０１５０００，Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｏｉｌ ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｗａｔｅｒ ｔｏ ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ．Ｉｔ ｉｓ ｏｎｅｏｆ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｂａｓｅｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｏｕｎｄ ｗａｔｅｒ ｓａｖｉｎｇ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｅｆｆｅｃｔ ａｎｄｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｇｒｏｕｎｄ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ ｓｏｉｌ ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｉｒｒｉｇａ－ｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｄａｔａ，ｔｈｅ ＷｉｎＳＲＦＲ４．１ｓｏｆｔｗａｒｅ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅ ｓｏｉｌ ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｂｏｒｄｅｒ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｆｌｏｗ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｉｓ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔｔｈｅ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓｏｉｌ ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｂｙ ＷｉｎＳＲＦＲ４．１ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｔｈｅ Ｍａｎｎｉｎｇ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅ－ｓｕｌｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｆｌｏｗ ｉｓ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｏｎｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｔｃｈ ｄｅｇｒｅｅ ｉｓ ｈｉｇｈｅｒ．Ｓｏ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｏｒｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ａｖｅｒａｇｅ ｓｏｉｌ ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｍａｎｎｉｎｇ ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｓｉｍｐｌｅ，ｂｕｔ ａｌｓｏ ｈａｓ ｈｉｇｈ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｏｒｄｅｒ ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ；ＷｉｎＳＲＦＲ４．１ｍｏｄｅｌ；ｉｎｆｉｌｔｒａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ收稿日期：２０１３－０８－０８基金项目：“十二五”国家科技支撑计划项目（２０１１ＢＡＤ２９Ｂ０３－０２）。
线性回归分析方法在土工实验中的应用
线性回归分析方法在土工实验中的应用摘要：土工实验对报告的及时准确性提出了一定的要求，土工实验的数据也应遵循一定的数理关系，通过利用线性回归法处理实验中的众多数据，能有效简化土工实验的计算和作图过程，通过大量的剪切以及液塑限实验具体实践表明，其使用的结果也相对较为准确。
线性回归分析方法在土工实验中的应用提高了实验计算效率，具有较好的实际应用的价值。
关键字：线性回归；分析；土工实验；应用土工实验中，液塑限联合试验中圆锥下沉的深度和含水量的双对数遵循线性规律，呈现线性关系，而直接剪切实验中的剪应力τ与压力P也呈现线性关系。
由此可见，可通过线性回归计算，实现对粘聚力c、摩擦角φ、液限ωL、塑限ωp 的计算和求解。
相关的实验数据表明，直剪实验的相应系数r ≥ 0.95，而固结快剪系数r >0.998时能得到较为可靠的计算结果，否则还应仔细检查相关原因，而后重新确定实验点。
一、列出线性回归方程在通过对实验相关数值的确定和计算后，就能根据相应数值的变化规律列出线性回归计算方程式，例如，y=a+bx。
a为常数项。
b为回归系数。
线性方程中的r、x、y等相关系数的估计值计算表达式为：根据实际的试验可知，通过具体的试验实现了对若干组x、y值的测定，通过上述公式计算a、b和r的值。
二、线性回归分析法在直剪试验中的应用土工试验中，直接剪切试验是当前应用最为广泛的试验方法，其基本的原理根据库伦定理。
土工试验中，土抗剪强度τ与垂直压力P 呈现正比关系，并通过对同一土样取4个以上试样分别在不同的垂直压力下的抗剪强度值的测定，做出相应的曲线图，并根据土工试验方法标准GB / T50123 -1999确定试验中的粘聚力c 和摩擦角φ，粘聚力和摩擦角是从画出的曲线图中量取得来，而所画出的P-τ曲线图上的三个点往往不能连成一条直线，可使用作图法求近似直线代替。
作图法的主要缺陷在于操作较慢并且容易引发取值误差。
而线性回归的分析法则能有效解决作图法所引发的问题。
沟灌二维入渗参数的影响因素与计算模型研究
表 ４是土 壤 容重 １ ０／ｍ－ ． ｇ ３ 始 含水 量 分 别 ４ ｃ ，初 为 ８ １ ％、６ ， 渗 水 头为 ５５ １．、４５ ｍ 的 ％、２ １％ 入 ．、０５ １ ． ｃ
表 １
中 壤 土一 维 入 渗 参 数和 二 维 入 渗 参数 值 （ 渗 水头 ５５ ｍ） 入 ．ｃ
经 分析 研究 ．以土 壤 容重 为 变 量 的二维 人 渗 参 数 ｋ， 与一 维入 渗 参数 ｋ ， 比值符 合 以下 ２啦 ｌ 的 ａ
关 系
ｋ／ ＝ ｉｄ ２ Ａ ｋＩ Ｔ
婷
长春 １０ ２ ） ３ ０ ２
１ ０ ０ ；． ３ ４ ０ ２ 吉林 省 水文水 资 源局 ， 吉林
［ 摘要 ］ 简 化 沟 灌二 维入 渗 参 数 的 获取 ， 文 以 室 内入 渗 试 验 为 基 础 ， 为 本 分析 了土壤 容 重 、 始 含 水 量 、 渗 水 头 这 初 入 三个 因素 对 二 维 和 一 维入 渗 参 数 参 数 比 值 的影 响 ，初 步 建 立 了 由一 维 垂 直 入 渗 参 数 推 求 二 维 入 渗 参 数 的 多 因子
参 数 和一 维 入 渗参 数 之间 的 函数 关 系 ，通 过 测 定
田间 一 维人 渗 参数 。将 其 值代 人 由室 内试 验所 建 模 型 推求 田间 二维 入渗 参 数 ．再 结 合 大 田沟 灌 试 验 验 证所 求 二 维入 渗参 数 值 的 准确 性 ，检 验 由室
或 田问人 渗试 验 进行 测定 ， 内试验 易于 控 制 ， 室 但
利用winSRFR模拟畦灌入渗参数和灌水质量变化规律
2021年6月 灌溉排水学报第40卷 第6期 Jun. 2021Journal of Irrigation and Drainage No.6 V ol.4088文章编号：1672 - 3317（2021）06 - 0088 - 06利用winSRFR 模拟畦灌入渗参数和灌水质量变化规律刘 洋1,2，孙秀路1，孙 浩1，李金山1*（1.中国农业科学院 农田灌溉研究所/河南省节水农业重点实验室/农业农村部节水灌溉工程重点实验室，河南 新乡 453002；2.中国农业科学院 研究生院，北京 100081）摘 要：【目的】探究畦灌入渗参数及灌水质量变化规律及其与灌水历时的关系。
【方法】基于夏玉米-冬小麦轮作实测数据，采用winSRFR 模型模拟灌水过程，计算入渗参数和灌水均匀度。
【结果】水流推进与消退均方根误差介于0.05~0.41 h 和0.06~0.71 h ，占推进和消退时间1.23%~7.16%和1.21%~23.37%；冬小麦水流推进速率明显慢于夏玉米，平均多用时123.99%，冬小麦时期的土壤入渗系数较夏玉米时期平均增大1.05倍，土壤入渗指数较夏玉米时期平均小34.61%，糙率较夏玉米平均增大39.31%；通过拟合，入渗系数与灌水历时呈线性关系（R 2=0.903 6），可用于入渗系数估算。
【结论】winSRFR 模型模拟效果较好，随灌水次数增加，入渗系数和入渗指数均减小，地表入渗能力降低，有利于提升灌水质量，入渗系数与灌水历时呈线性关系。
关 键 词：winSRFR ；入渗系数；灌水质量；灌水历时中图分类号：S275.3 文献标志码：A doi ：10.13522/ki.ggps.2019402 OSID ： 刘洋, 孙秀路, 孙浩, 等. 利用winSRFR 模拟畦灌入渗参数和灌水质量变化规律[J]. 灌溉排水学报, 2021, 40(6): 88-93. LIU Y ang, SUN Xiulu, SUN Hao, et al. Using WinSRFR to Simulate Water flow and Infiltration under Border Irrigation[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(6): 88-93.0 引 言【研究意义】我国有86%的灌溉面积采用地面灌溉，其中尤以畦灌为主[1]。
灌溉回归系数
灌溉回归系数灌溉回归系数是统计学中常用的方法，用于分析自变量对因变量的影响程度。
它可以帮助我们确定变量之间的关系，并预测因变量的变化。
本文将对灌溉回归系数进行详细介绍。
我们需要了解回归分析的基本概念。
回归分析是一种统计方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。
在回归分析中，我们常常使用线性回归模型，其中因变量被假设为自变量的线性组合。
灌溉回归系数则是线性回归模型中的一个重要参数，用于衡量自变量对因变量的影响。
灌溉回归系数可以通过最小二乘法来估计。
最小二乘法是一种常用的参数估计方法，旨在寻找一条直线，使得该直线与实际观测数据的残差之和最小。
在线性回归模型中，我们可以通过最小二乘法来求解灌溉回归系数的值。
灌溉回归系数具有重要的统计意义。
一般而言，回归系数的绝对值越大，说明自变量对因变量的影响越大。
而回归系数的正负号则表示自变量的影响方向，正号表示正相关，负号表示负相关。
因此，通过灌溉回归系数，我们可以判断自变量对因变量的影响程度和方向。
在实际应用中，我们可以利用灌溉回归系数进行预测和决策。
通过观察回归系数的大小和方向，我们可以判断哪些自变量对因变量有重要影响，进而进行相应的调整和优化。
例如，在市场营销中，我们可以利用回归系数来确定哪些因素对销售额有重要影响，从而调整营销策略和资源配置。
然而，需要注意的是，灌溉回归系数只能用于描述自变量与因变量之间的相关关系，并不能确定因果关系。
因为回归分析只是通过观察数据来进行统计推断，并不能证明因果关系的存在。
因此，在解释灌溉回归系数时，需要谨慎并避免歧义。
灌溉回归系数的解释也需要结合实际背景和领域知识。
在不同的领域和问题中，灌溉回归系数的含义可能会有所不同。
因此，在解释灌溉回归系数时，我们需要了解相关领域的专业知识，并结合实际情况进行分析和解读。
灌溉回归系数是回归分析中的重要参数，用于衡量自变量对因变量的影响程度。
通过灌溉回归系数，我们可以判断自变量的影响方向和程度，进而进行预测和决策。
土工实验中的线性回归应用分析
土工实验中的线性回归应用分析摘要：随着我国建筑行业的逐渐发展，土木工程的数量与质量随之得到了提高。
在土木工程中，土木实验室对于工程质量的检测，因此土工试验报告的准确性对于整体工程质量起着重要的作用。
在处理报告时，不仅数据要准确及时，在处理时也应该遵循相应的数理关系，其中，应用广泛的一种分析方法是线性回归分析法。
线性回归法可以简化土工试验中所得数据的计算过程和作图过程，并且得到的结果准确性也较高，因此在实际工程中取得广泛应用。
本文从线性回归法的特点出发，探讨了它在土工试验中的具体应用方法。
关键词：土工试验数据分析与计算线性回归法应用方法引言：随着人们对于土木工程的质量要求逐渐提高，对于土工试验报告的及时准确性也提出了新的要求。
土工试验数据处理是通过计算与作图完成，要求数据及时准确，通过线性回归分析法可以使得杂乱的数据进行简化与分类，进一步进行后续的计算与作图过程。
通过对于实验数据的大量的分析与处理，所得到的实验数据是准确性很高的，使得后续的作图变得简单，也使工程可以得到及时的参考。
因此，线性回归分析法在土工试验中得到了广泛的应用。
一、土工试验的概述对于一个土木工程项目来说，在竣工时进行土工实验是极为重要的，也是衡量工程质量的唯一指标。
传统的土工试验数据是通过施工过程中的记录、后续的计算与图纸的绘制而间接计算出来的，这种方法任务量大，容易产生的误差大，人为造成的偏差无法避免。
随着时代的发展，传统的计算方法已经不能满足于现代工程的检验要求。
近些年来，在进行土工试验时，多采取线性回归处理法，在实际使用中也取得了良好的效果。
在土工试验中，圆锥下沉的深度和含水量的双对数具有线性规律，做出曲线来呈现出线性关系，可以依照这种线性关系来进行线性回归计算，按照曲线可以得到可靠的计算结果。
?二、线性回归方程的概述在土工试验过程中，运用线性回归分析法进行分析时，首先要列出线性回归方程。
在对于实验的相关数值进行确定后，可以列出相应的线性方程，这种方法计算准确也较为简便，根据数值的变化规律就可以总结出线性方程的回归方程式。
关于农业投入产出的线性回归模型
关于农业投入产出的线性回归模型农业投入产出是农业经济学领域的一个重要课题，农业投入产出的线性回归模型是研究农业生产效益的一种重要分析方法。
本文将就农业投入产出的线性回归模型进行详细的介绍和分析，希望能对读者有所帮助。
我们来解释一下什么是线性回归模型。
线性回归模型是一种用于研究变量之间线性关系的统计方法，它假设自变量（X）和因变量（Y）之间存在线性关系，可以用一条直线来描述这种关系。
线性回归模型的数学形式为Y = a + bX + e，其中a为截距，b为斜率，e 为误差项。
在农业投入产出的线性回归模型中，通常将农业产出作为因变量，而农业投入作为自变量。
农业产出可以用农产品的产量或者经济价值来表示，而农业投入则包括土地、劳动力、资金、投入品等各种投入要素。
通过建立农业投入产出的线性回归模型，我们可以分析不同投入要素对农业产出的影响程度，进而为农业生产提供科学的指导。
接着，我们来介绍一下如何建立农业投入产出的线性回归模型。
我们需要收集相关数据，包括不同地区、不同作物或畜禽的产量、投入要素的数量和价值等数据。
然后，我们可以利用统计软件进行回归分析，得到回归方程的参数估计值。
通过检验回归方程的拟合优度和参数的显著性，来判断回归模型的适用性和可信度。
在实际应用中，农业投入产出的线性回归模型可以帮助农业生产者和政策制定者做出合理的决策。
我们可以根据回归方程的斜率来分析不同投入要素对产出的影响程度，从而优化投入结构，提高产出效益。
我们还可以通过回归分析的结果来评估不同农业政策对产出的影响，为政策的制定和调整提供科学依据。
农业投入产出的线性回归模型还可以用于预测未来的产出水平，帮助农业生产者做出合理的生产规划和决策。
需要指出的是，农业投入产出的线性回归模型也存在一些局限性。
线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，但在现实中可能存在非线性关系。
当数据不符合线性回归模型的假设时，就需要采用其他回归模型进行分析。
第6讲 土壤水份入渗
6.1 土壤水入渗过程
（1）过程描述
入渗是指水分进入土壤的过程，这是自然 界水循环中的一个重要环节。
水文学中地表产流问题; 农田水利学中灌溉或降雨后土壤水分分布问题; 水资源评价中降雨对浅层地下水的补给问题; 农业及环境学中化肥、农药及污染物随水分迁 移的问题等。
水分入渗，可以是因降雨或灌溉从地表垂 直向下进入土壤，亦可以通过沟渠、坑塘 或用于灌溉的地下渗水管渗入到土壤中。 入渗类型：
θ(0, t)=θ0
6.2 入渗公式及讨论
θ方程（扩散型方程）：
引入扩散率D
D (θ ) = K (θ ) = K (θ C (θ )
)
dθ dψ m
dψ m ∂θ ∂ψ m ∂θ K (θ ) = K (θ ) = D(θ ) dθ ∂x ∂x ∂x
∂θ ∂ ⎡ ∂θ ⎤ ∂ ⎡ ∂θ ⎤ ∂ ⎡ ∂θ ⎤ ∂K (θ ) = D (θ ) ⎥ + ⎢ D (θ ) ⎥ + ⎢ D (θ ) ⎥ ± ∂t ∂x ⎢ ∂x ⎦ ∂y ⎣ ∂y ⎦ ∂z ⎣ ∂z ⎦ ∂z ⎣
Green and Ampt (1911)
K (H 0 + L − H c ) f = L
Where f = infiltration capacity L = depth of wetting front K = effective hydraulic conductivity Ho = depth of ponded water Hc= capillary suction at wetting front
描述土壤入渗过程的物理量：
入渗率i：单位时间内通过单位面积的入渗水 量（地表水通量），mm/min, mm/h, mm/d
基于精细水平畦灌技术的土壤入渗模型建立——以石羊河流域为例
基于精细水平畦灌技术的土壤入渗模型建立——以石羊河流
域为例
张爱萍;张永明
【期刊名称】《节水灌溉》
【年(卷),期】2011()9
【摘要】畦灌是地面灌溉技术中主要的灌水方法之一。
以石羊河流域为例,建立了土壤入渗模型,对5种常用的入渗模型进行模式寻优技术原理分析与入渗参数计算,并进行评价比较,最终得出精细水平畦灌技术中Collis-George模型与修正的Kostiakov模型能更好地描述土壤入渗性能,旨在为石羊河流域进行水平畦灌技术应用提供依据和参考。
【总页数】3页(P39-41)
【关键词】水平畦灌;石羊河;土壤入渗模型;入渗参数
【作者】张爱萍;张永明
【作者单位】甘肃省水利水电勘测设计研究院;甘肃省水利厅
【正文语种】中文
【中图分类】S275.3
【相关文献】
1.基于SGA和SRFR的畦灌入渗参数与糙率系数优化反演模型(Ⅰ)——模型建立[J], 章少辉;许迪;李益农;蔡林根
2.地下水浅埋下层状土壤波涌畦灌间歇入渗模型研究 [J],
3.石羊河新生——石羊河流域重点治理纪实报道：石羊河治理大事记 [J],
4.石羊河流域平原区土壤入渗特性空间变异的研究 [J], 贾宏伟;康绍忠;张富仓;佟玲;姚立民
5.石羊河尾闾黏土质夹层结构土壤对降雨入渗的响应 [J], 柴成武;徐先英;王方琳;唐卫东;王多泽
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耕作及种植方式对土壤入渗参数和畦灌水流运动的影响
旋耕+三密一稀的入渗系数和入渗指数均发生中等变异性，处理旋耕+等行距和旋耕+三密一稀发生弱变异性。4）在土壤
入渗参数的变异性影响下，2 次灌水过程中，不同处理水流运动时间均发生了变异性。5）基于土壤入渗参数变异性，确
定了 2 次灌水不同耕作及种植方式冬小麦畦灌条件下土壤入渗系数和入渗指数。研究结果可为畦灌系统设计和管理评价
1.24%和 1.57%，表明采用 2 种方法确定不同耕作和种植方式下土壤参数均可行；2）耕作和种植方式的不同会对土壤入
渗参数产生较大影响，前者影响更大。3）越冬期和拔节期灌水时入渗系数变异系数最高分别为 0.34 和 0.22，入渗指数
变异系数最高分别为 0.14 和 0.13。2 次灌水期间相同处理入渗参数也发生了时间变异性，处理深松+旋耕+等行距和深松+
doi ：
10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.011
0 引 言
华北平原区是中国粮食主产区之一，农业种植以小 麦-玉米两熟为主，连年旋耕导致耕层浅薄化、土壤紧实 化等问题逐渐显露[1-2]。由于旋耕深度较浅，坚硬的犁底 层阻碍了作物根系下移伸展，造成倒伏并引起早衰，制 约产量提高[3]。深松是一种保护性耕作方式，该方式不翻 土，打破坚硬犁底层，加厚松土层，形成疏松深厚的耕 作层。近年来国家十分重视并积极推广农机深松整地作 业措施。国内外学者也开展了大量相关研究工作。
soil infiltration parameters and water flow of border irrigation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
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作为 的估计值带入公式 重新计算得
到一系列的 及 值 根据式 进行第 次线性回归计算 结果见表 按照
和占
的控制精度判断 经过 次回归即达到迭代精度要求 于是 得到
入渗公式系数和指
数即
比较与分析 为了与其它算法相比较 利用该畦田的试验资料分别按 法
法和
法 进行计算 结果见表 由此可以看出 由线性回归法计算得到的入渗参数 计算结果与由
所以其测量结果往往代表性不强 国内外学者对估算土壤入渗参数进行了大量研究 提出了多种计算
方法
和
针对沟灌提出了估算土壤入渗参数的两点法 需要观测的数据少 计算简单 但
计算结果精度往往不够
提出的土壤入渗参数计算方法 以下简称 法 适用于任何入渗
模型 使用较为广泛 但计算工作量偏大 此外 两点法 法采用一个固定的地表储水形状系数 建议
关键词 入渗参数 畦灌 地表水深 线性回归法
中图分类号
文献标识码
土壤入渗特性是影响地面灌溉过程的重要因素 是地面灌溉设计的重要依据 土壤入渗参数是土
壤入渗性能的定量表示 因此其估算方法是地面灌溉研究的重要内容之一 早在 年
就提出
了利用筒测仪来测量土壤入渗参数 由于筒测仪的测量面积较小 而入渗性能的空间变异性很大
其中 为水流推进过程函数中的指数 即
式中 为水流推进过程函数中的系数 入渗参数计算 计算公式推导 用 代表 的观测值 则由式 有
式中 表示入渗水量的观测值 其它符号意义同前 地下入渗水量的观测值 可由入畦水量和地表储水量计算得到
储水量表达式 得到入渗水量的观测值
根据水量平衡方程式
地表
对式 两边取对数 并进行变量代换 得
畦田两侧从畦首起每隔 布置 个标杆 并在畦田中心线上沿畦长方向每隔 布置 个水位传感
器 共 个 用水表和秒表分别灌水流量 水流推进时间 用奥得赛电容式水位传感器
精
度
量程
记录距畦首
和 处的地表水深 采样时间间
隔设定为 直至灌水结束
本文采用 年 月 日进行的冬小麦第 水灌溉试验资料进行算法验证
水流推进过程及地表水深分布 观测到的水流推进过程见图 用幂函数拟合得到水流推进过程
方法无需涉及难以定值的地表储水形状系数 且计算简便 实例计算结果表明 地表水深沿畦长分布曲
线呈现显著的指数函数规律 与
法等相比 线性回归法的计算工作量较小 计算精度较高
参考文献
王文焰 波涌灌溉试验研究与应用 西安 西北工业大学出版社
费良军 王文焰 由波涌畦灌资料推求土壤入渗参数和减渗率系数 水利学报
对第
次和第 次线性回归得到的入渗参数
和
如果式 的 个条
件同时满足 则停止迭代 得到最终参数为
精度计算 入渗参数的计算精度用残差平方和 来评价 越小表示计算精度越高 为
式中 为由试验测得的水流推进到第 点时的单宽入渗水量
点时的单宽入渗水量
为观测点个数
为利用入渗参数计算得到的第
试验验证
试验区概况及试验方法 试验于 年在中国科学院南皮生态农业试验站进行 试验区位于河
法 这两种改进算法减少了一定的计算工作量
对于土壤入渗参数估算方法 计算精度和计算工作量是两个需要重点研究的问题 随着水位传感
器精度的提高和广泛应用 畦田地表水深的观测变得更加精确与方便 可以使得计算过程避开难以定值
的地表储水形状系数 从而提高入渗参数计算结果的精度 本文依据水位传感器观测的地表水深资料
缴锡云 王文焰 雷志栋 等 估பைடு நூலகம்土壤入渗参数的改进
法 水利学报
张新民 王根绪 胡想全 等 用畦灌试验资料推求土壤入渗参数的非线性回归法
水利学报
责任编辑 吕斌秀
理论分析
水量平衡原理 在畦灌地表水流推进过程中 对应于推进距离 地表水面线与入渗水量分布曲 线如图 所示 根据水量平衡原理有
式中 为入畦的单宽流量
为灌水历时
为水流推进至 处时 单位畦宽上的地表储水
量
为对应的单位畦宽上的入渗水量
地表储水量 大量实测资料表明 地表水深
图 畦灌地表水面线与入渗水量分布示意
模型
模
型
模型
模型
模型等 在我国的灌溉研究中
模型应用较为广泛
本文采用
入渗模型
式中 为某点处单位畦田面积上的累积入渗量 以水深表示
无量纲 为该点处的入渗历时
为灌水历时
根据 和
的推导 在假定入渗规律符合
关系符合幂函数的前提下 单位畦田宽度上的入渗水量为
为入渗系数
为入渗指数
为水流前锋推进至该点的时间
模型 水流推进距离与灌水历时之间
入渗系数 入渗指数 相关系数 假设检验
? 第一次回归
值 ?
法 法
前三者 线性回 法 的均值 归法
第二次回归
?
结论
对于土壤入渗参数估算方法 计算精度和计算工作量是两个需要重点研究的问题 本文根据水位
传感器精度逐渐提高 使用更加便捷的现实情况 在假定地表水深沿畦长分布曲线符合指数函数的情况
下 提出了利用灌溉水流推进过程及地表水深等试验资料进行土壤入渗参数估算的线性回归方法 该
地表水深沿畦长的分布 以及该分布随时间的变化 将畦灌地表水深与离畦首的距离之间的关系按指数函数进行
非线性最小二乘拟合 并根据水量平衡原理提出了估算土壤入渗参数的线性回归法 避开了难以定值的地表储水
形状系数 实例计算表明 地表水深与离畦首的距离之间呈现较好的指数函数关系 线性回归法估算土壤入渗参
数的计算工作量较小 计算精度较高
将地表水深与离畦首的距离之间的关系按指数函数最小二乘拟合 通过积分来求地表储水量 进而依据
水量平衡原理提出了畦灌土壤入渗参数估算的线性回归法 降低了计算工作量 提高了计算精度
收稿日期
基金项目 国家自然科学基金资助项目
河海大学科技创新基金资助项目
作者简介 王维汉
男 河南南阳人 博士生 从事节水灌溉理论与技术研究
分别为线性回归的截距和斜率 对 和 进行线性回归 便可得到入渗参数的第 次回归值 记为
和
迭代 用第 次回归结果 代替 重复步骤 的计算过程 可得到入渗参数的第 次回
归值 记为 和 如此进行 次迭代直至符合迭代精度 便可得到入渗参数的回归值
误差控制 误差控制式为
式中 和 分别为参数 和 的计算允许误差 其它符号意义同前
推进距离 ?
灌水历时 ?
畦首水深 ? 拟合系数 ?
拟合指数
相关系数
假设检验 值
注 为在 水平下显著 为在 水平下显著 为在
水平下显著
图 田面水流推进过程曲线
图 地表水深沿畦长的分布曲线
计算结果 取初值 为 对表 中的数据按照式 计算 得到一系列的 及 值 根据式
进行线性回归计算 结果见表 将第 次回归值
北省沧州市南约
地处北纬
东经
该地区多年平均降水量
平均日照时间
水面蒸发
地下水埋深
耕地土壤为轻质壤土 种植作物为冬小麦 灌前测定
试验地土层 内的土壤含水量
土壤干容重
试验畦田的宽 长为
纵向平均坡度为
入畦单宽流量为
灌溉水源
来自机井抽取的浅层地下水 灌溉试验逐畦进行 为了方便观测地表水流的推进过程和地表水深 在
值为
来计算地表储水量 但该系数并不稳定而是随着水流推进在不断变化 计算误差有时
较大
提出了估算土壤入渗参数的一点法 它只适用于
入渗模型 从而使其应用受到一
定的限制
提出的土壤入渗参数估算方法 计算精度较高 但与 法一样仍然存在计算工作
量较大的问题 国内学者也提出了许多估算土壤入渗参数的计算方法 王文焰 提出了利用 个畦田
式中的 计算式如下
于是 根据灌溉水流推进过程中的流量 地表水深沿畦长的分布等资料 可以计算得到对应不同时
刻的若干个 值 依据式 利用线性回归方法便可得到入渗系数 和入渗指数
计算步骤 具体计算步骤如下
线性回归 对灌水过程中的不同观测时刻
依据式 计算
在与之
间任取初始值 将其及观测量代入到变量 的计算式 中得一系列 视等式 右边的 和
函数关系式如下 相关系数为
经检验相关关系显著
式中 为灌水历时
为水流推进距离
分别摘取水流推进到离畦首
时地表水深沿畦长的分布数据 见图
对于各条地表水深分布曲线按式 所示的指数函数形式拟合 结果见表 表水深沿畦长分布曲线呈现显著的指数函数规律
表 不同推进距离时地表水深分布曲线拟合结果
由拟合结果可以看出 地
法
法和
法得到的计算结果比较接近 由残差平方和 的大小来看 线性回归法的估算精
度最高 法的精度最低 法的精度不高是因为它采用了难以定值的地表储水形状系数所致
采用 法要进行模式搜索计算
法和
法也要进行非线性计算 而本文提出的线性回归
方法只进行线性回归计算 因此计算简单 计算工作量较小
表 入渗参数计算结果
表 不同算法的入渗参数计算结果对比
与离畦首的距离 之间的关系为一先缓后陡的下凹曲线 因此可以采用指数函数的形式拟合地表水
深的分布曲线 即
式中 为地表水深 上离畦首的距离
于是 水流推进至
为畦首处的地表水深 时地表储水量可表示为
为拟合系数
为拟合指数 为沿畦长方向
式中 为单位畦宽度上的地表储水量
为水流推进距离 其它符号意义同前
入渗水量 入渗水量的计算涉及到具体的入渗模型 常用的有
的水流推进消退过程来估算土壤入渗参数的方法 费良军 提出了利用畦灌水流的地表水深资料及水
流推进过程来估算土壤入渗参数的方法 这两种方法都需要至少观测 个畦田的灌水资料才能估算土
壤入渗参数 试验工作量较大 缴锡云 对 法的计算方法进行了改进 以下简称