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土壤水分特征曲线VG模型参数求解对比研究研究目标本研究旨在对土壤水分特征曲线VG模型参数求解方法进行对比研究，探讨不同方法的优缺点，并通过对实际数据的拟合和分析，找出最适合的参数求解方法。
方法数据收集从实际农田中选取一定数量的土壤样本，测量其含水量和毛细吸力。
收集足够多的样本以覆盖不同土壤类型和湿度范围。
VG模型简介VG模型是描述土壤水分特征曲线的常用数学模型之一。
该模型基于Van Genuchten 方程，通过拟合参数来描述土壤中含水量与毛细吸力之间的关系。
Van Genuchten方程如下：θ=θr+θs−θr (1+α|ℎ|)n其中， - θ为土壤含水量； - θr为残余含水量； - θs为饱和含水量； - ℎ为毛细吸力； - α和n为VG模型的参数。
参数求解方法对比1.非线性最小二乘法：将VG模型转化为非线性最小二乘问题，通过迭代求解来寻找最优参数。
2.神经网络方法：使用神经网络模型来拟合土壤水分特征曲线，通过训练网络来得到参数。
3.遗传算法：将VG模型参数作为遗传算法的个体，通过进化过程寻找最佳参数组合。
参数求解对比实验1.非线性最小二乘法实验：使用MATLAB等工具，编写非线性最小二乘法的拟合程序，将实际数据带入进行拟合，并记录拟合误差和计算时间等指标。
2.神经网络方法实验：搭建神经网络模型，输入样本数据进行训练，并记录训练误差和计算时间等指标。
3.遗传算法实验：编写遗传算法程序，设置适应度函数、交叉操作和变异操作等参数，并记录迭代次数、收敛速度和计算时间等指标。
发现1.非线性最小二乘法在参数求解过程中需要选择初始值，并且对初始值敏感。
当初始值选择不当时，可能会导致无法收敛或者收敛到局部最优解。
2.神经网络方法在训练过程中需要大量的样本数据和计算资源，并且对网络结构和参数的选择较为敏感。
但是，神经网络能够较好地拟合复杂的土壤水分特征曲线。
3.遗传算法能够通过进化过程全局搜索参数空间，避免陷入局部最优解。
文章编号:1005-8656(2001)02-0028-04两种土壤水分测定资料的对比分析侯 琼,魏学占(内蒙古气象科研所,内蒙古呼和浩特 010051)提 要 针对中子仪测湿精度问题,利用2年的中子仪测湿资料与相同时期土钻法测湿资料进行比较,统计了两种资料的相对偏差、相关系数和离散系数等特征值,分析了各统计特征值的变化特点和时空分布规律,并探讨了产生差异的原因,其结论可为中子仪测湿精度的提高提供参考和思路。
关键词:中子仪;土壤水分;测湿;偏差中图分类号:S152.7 文献标识码:B 土壤含水量是表征土壤水分盈亏的主要指标,也是农田水分平衡和灌溉管理研究中的主要参数,被列为农业气象观测的重要内容。
以往测定方法主要采用取土烘干法,也称土钻法,该方法因耗费时间、人力,破坏土壤结构,深层观测困难等缺点,将逐步被中子仪、TDR等新型测湿技术所取代。
90年代初我国开始普及中子仪测湿法。
气象部门从1996年起在全国部分气象台站推广使用中子仪测定土壤湿度方法,拟代替现用的土钻法。
目前,中子仪测湿法以其数据采集及时准确(相对误差小)、不扰动被测土壤、测定深度不限、田间操作简单、携带方便等优点正被逐步推广。
中子仪测湿原理是由中子源发出的快中子在土壤中主要被水分子中的氢原子核慢化后形成慢中子,通过慢中子探测器测到的计数率与土壤水分含量有较好的线性关系,从而来测定土壤湿度[1]。
但这种线性关系的好坏,因土壤质地、含水量多寡、地表植被状况等因素不同而存在一定差异。
因此,比较不同环境条件下两种测定结果间差异的大小和变化规律,分析产生差异的原因,是提高两种观测资料精度所必须了解和掌握的。
本文根据内蒙古气候土壤特点,利用4个站点1996年7月～1998年7月2年的观测资料,对两种方法的观测结果进行了对比分析,得出一些初步结论,供参考。
1 观测方法利用北京核安核子仪器有限公司生产的CNC503DR型中子水分仪和土钻法同时测定4个不同土壤植被地区的土壤水分含量。
土壤水分测量的几种方法及比较土壤水分测量的几种方法及比较准确测定土壤含水量对指导农业生产和进行土壤水的研究有重要意义，土壤含水量的测定的方法很多，归纳起来有以下几类：（1）烘干法：又称重量测定法，即取土样放入烘箱，烘干至恒重。
此时土壤水分中自由态水以蒸汽形式全部散失掉，再称重量从而获得土壤水分含量。
烘干法还有红外法、酒精燃烧法和烤炉法等一些快速测定法。
（2）中子仪法：将中子源埋入待测土壤中，中子源不断发射快中子，快中子进入土壤介质与各种原子离子相碰撞，快中子损失能量，从而使其慢化。
当快中子与氢原子碰撞时，损失能量最大，更易于慢化，土壤中水分含量越高，氢原子就越多，从而慢中子云密度就越大。
中子仪测定水分就是通过测定慢中子云的密度与水分子间的函数关系来确定土壤中的水分含量。
（3）γ射线法：与中子仪类似，γ射线透射法利用放射源137Cs 放射出γ线，用探头接收γ射线透过土体后的能量，与土壤水分含量换算得到。
（4）土壤水分传感器法：目前采用的传感器多种多样，有陶瓷水分传感器，电解质水分传感器、高分子传感器、压阻水分传感器、光敏水分传感器、微波法水分传感器、电容式水分传感器等等。
（5）时域反射法：即TDR （Tim e Domain Reflectom e t ry ）法，它是依据电磁波在土壤介质中传播时，其传导常数如速度的衰减取决于土壤的性质，特别是取决于土壤中含水量和电导率。
（6）频域反射法：即FDR （Fr equency Dom a in Reflectometry ）法，该系统是通过测量电解质常量的变化量测量土壤的水分体积含量，这些变化转变为与土壤湿度成比例的毫伏信号。
如英国产的Thetaprobe 水分测量就是利用这项技术，其优点是测量精度高，价格便宜，既可以单点测量也可以多点测量垂直深度的一段剖面。
几种方法的比较：在测定土壤含水量的诸多方法中，烘干法简单直观，但是测量不具备连续性。
并且采样会干扰田间土壤水分的连续性，在田间会留下的取样孔，会切断作物的某些根并影响土壤水分运动；中子仪法可以在原地的不同深度上周期性的反复测定而不破坏土壤，但是仪器的垂直分辨率较差，表层测量困难，且辐射危害健康；γ射线法与中子仪法具有许多相同的优点，且比中子仪的垂直分辨率高，但是γ射线也危害人体健康；传感器法测定土壤水分的精度受传感器的设计、工艺制造等方面的影响，现在还处在进一步研制阶段。
两种模型对土壤水分特征曲线拟合的比较分析朱蔚利;肖自幸;牛健植;邵文伟;张由松;李想;武晓丽;赵玉丽【期刊名称】《湖南农业科学》【年(卷),期】2011(000)017【摘要】土壤水分特征曲线可以表示出土壤水的能量和数量之间的关系.以鹫峰国家森林公园土壤为例,用Van-Genuchten模型和土壤水分特征曲线单一参数模型拟合土壤水分特征曲线,结果表明:Van-Genuchten模型拟合的精度高,参数的物理意义明确,但工作量大；单一参数模型拟合精度比Van-Genuchten模型拟合精度约低一个数量级,但也能较准确地拟合土壤水分特征曲线,并且其参数可反映空间变异性,以及工作量小.两个模型均可用于拟合鹫峰国家森林公园土壤水分特征曲线,可根据不同情况选用.【总页数】5页(P47-51)【作者】朱蔚利;肖自幸;牛健植;邵文伟;张由松;李想;武晓丽;赵玉丽【作者单位】北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083;北京林业大学水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室,北京林业大学水土保持学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】S152.7【相关文献】1.两种方法对土壤水分特征曲线的拟合及比较 [J], 周强;万荻2.两种方法对土壤水分特征曲线的拟合及比较 [J], 梁晨璟;李春光;赵文娟3.Matlab和神经网络法对土壤水分特征曲线\rVG模型的拟合比较 [J], 郭豪;刘文祥;王超然;黄智刚4.两种模型对土壤水分特征曲线拟合的比较分析 [J], 朱蔚利; 肖自幸; 牛健植; 邵文伟; 张由松; 李想; 武晓丽; 赵玉丽5.三峡山地土壤水分特征曲线及模型拟合 [J], 牛晓彤;刘目兴;易军;吴四平;张君;杨燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
土壤水分特征曲线测定实验实验原理张力计插入土样后，张力计中的纯自由水经过陶土壁与土壤水建立了水力联系。
在非饱和土壤中，仪器中的自由水的势值总是高于土壤水的势值，因此，仪器中的自由水就会透过陶土管进入土壤，但因陶土材料孔隙细小，孔隙中形成的水膜不能使空气通过，而只能让水或溶质液通过（但如果压力过高水膜破裂，空气就会透过，这时的压力称为透气值），因而在仪器内形成一定的真空度，由仪器上的负压表读出。
最后当仪器内外的势值趋于平衡时，仪器中水的总水势Φwd与土壤中土水势Φws应该相等，即：Φwd＝Φws土水势的完整表述为：Φ=Φm+Φp+Φs+Φg+ΦT因为陶土管为多孔透水材料，并非半透膜，故溶质也能通过，最后达到内外溶液浓度相等，相等。
坐标0点选在陶土头中心，则陶内外溶质势Φs相等。
仪器内外温度相等，温度势ΦT土头中心的内外重力势Φg相等。
这样仪器中和土壤中的总势平衡可表述为：Φmd＋Φpd＝Φms＋Φps式中，Φps为土壤水的压力势，Φms为土壤水的基质势，Φpd为仪器内自由水的压力势，Φmd为仪器内自由水的基质势。
在非饱和土壤中，土壤水所受的压力为大气压（基准状态），故Φps应为零，又仪器中自由水无基质势存在，故Φmd亦为零，所以：Φms＝Φpd＝ΔP D+z为负压表显示的负压值（小于0），z为埋藏在土中的陶土管中心与土面以上负式中，ΔPD压表之间的静水压力即水柱高，（向上为正，大于0）。
即可得到土壤水的基质势。
按定义土壤水吸力为基质势的负值，因而即可测得吸力值。
－zS=－Φms＝－ΔPD），则S=P－z如果负压表读数记为P（大于0，即P＝－ΔPD另外，在计算土样中水分的变化时，还应考虑集气管中水分的变化量。
实验内容与设计1. 土样：粘土、砂壤土2. 容重：1.3g/cm3 、1.4g/cm33. 方式：脱湿：配置饱和土样，在室内自然蒸发，测定整个过程中土壤含水率与吸力关系曲线。
单点：用16个土样，分别配置指定含水率，测定该含水率下的吸力值，连成特征曲线。
两种方法对土壤水分特征曲线的拟合及比较作者：梁晨璟，李春光，赵文娟来源：《湖北农业科学》 2014年第1期梁晨璟１，李春光２，赵文娟１（１．宁夏大学土木与水利工程学院，银川７５００２１；２．北方民族大学数值计算与工程应用研究所，银川７５００２１）摘要：土壤水分特征曲线是土壤水吸力与含水率之间的关系曲线。
此次试验利用压力膜仪测定银川北部盐渍土的土壤水吸力和含水率。
对土壤水分特征曲线的Ｖａｎ－Ｇｅｎｕｃｈｔｅｎ模型采用Ｍａｔｌａｂ软件和ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件进行拟合。
经过比较和分析后发现，用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件与Ｍａｔｌａｂ软件拟合土壤水分特征曲线精度近似相同，但是ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件对于不懂任何编程语言的人来说操作更为简便。
关键词：土壤水分特征曲线；Ｖａｎ-Ｇｅｎｕｃｈｔｅｎ模型；拟合方法；比较中图分类号：Ｓ１５２．７＋１文献标识码：Ａ文章编号：0439－８114（２０14）01－0056-03ＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＴｗｏＭｅｔｈｏｄｓＦｉｔｔｉｎｇＳｏｉｌＭｏｉｓｔｕｒｅＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃＣｕｒｖｅＬIANG Ｃｈｅｎ-ｊｉｎｇ１，ＬI Ｃｈｕｎ-ｇｕａｎｇ２，ＺHAO Ｗｅｎ-ｊｕａｎ１（１．ＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ，ＮｉｎｇｘｉａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ７５００２１，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｕｍｅｒｉｃａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＢｅｉｆａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｙｉｎｃｈｕａｎ７５００２１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ describes ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｗａｔｅｒｓｕｃｔｉｏｎａｎｄｍｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔｉｎｓｏｉｌ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｉｍｅｄｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｕｃｔｉｏｎａｎｄｍｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔｂｙｕｓｉｎｇｐｒｅｓｓｕｒｅｍｅｍｂｒａｎｅａｎａｌｙｚｅｒｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎａｒｅａｏｆＹｉｎＣｈｕａｎｓａｌｉｎｅｓｏｉｌ．Ｖａｎ－Ｇｅｎｕｃｈｔｅｎｍｏｄｅｌｉｓ used ｔｏｆｉｔｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅｕｓｅｂｙＭａｔｌａｂａｎｄＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ．Ｂｙｃｏｍｐａｒative ａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｔ waｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｉｔｈａd ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙｔｈｅｓａｍｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅｆｉｔｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌａｎｄＭａｔｌａｂｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｂｕｔｉｔｉｓｍｏｒｅｓｉｍｐｌｅａｎｄｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｆｏｒｐｅｏｐｌｅｎｏｔｋｎｏｗing ａｎｙｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｌａｎｇｕａｇｅｂｙｕｓｉｎｇＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌｓｏｆｔｗａｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ；Ｖａｎ-Ｇｅｎｕｃｈｔｅｎｍｏｄｅｌ；ｆｉｔｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ；ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ土壤水分特征曲线是土壤水的基质势或土壤水吸力随土壤含水率变化的关系曲线，是研究土壤水分的保持和运动所用到的反映土壤水分基本特征的曲线。
土壤水分特征曲线的4种经验公式拟合研究土壤水分特征曲线是描述土壤水分与各种物理和化学性质之间关系的一种曲线。
它是土壤水分管理和灌溉设计中重要的基础数据，因此对土壤水分特征曲线的研究一直是土壤科学的热点和难点。
本文通过对土壤水分特征曲线的四种经验公式进行拟合研究，探讨不同公式的适用性和拟合精度，为土壤水分管理和灌溉设计提供科学依据。
一、研究背景土壤水分特征曲线是土壤水分管理和灌溉设计中不可或缺的基础数据。
它描述了土壤水分与各种物理和化学性质之间的关系，如土壤含水量、土壤毛细管吸力、土壤孔隙度等。
因此，了解土壤水分特征曲线对于实现精准灌溉和提高农业生产效益具有重要意义。
目前，土壤水分特征曲线的研究主要采用经验公式进行拟合。
常用的经验公式包括van Genuchten模型、Brooks-Corey模型、Kosugi 模型和Campbell模型等。
这些模型基于不同的假设和理论，适用于不同类型的土壤和水分状态。
因此，对不同模型的适用性和拟合精度进行研究，具有重要的理论和实际意义。
二、研究方法本研究采用了四种常用的经验公式，分别是van Genuchten模型、Brooks-Corey模型、Kosugi模型和Campbell模型。
这些模型的具体形式如下：van Genuchten模型：θ = θr + (θs - θr) / [1 + (αh)n]mBrooks-Corey模型：θ = θr + (θs - θr) / [1 + (αh)1/λ]λKosugi模型：θ = θr + (θs - θr) / [1 + (αh)m]1/mCampbell模型：θ = θr + (θs - θr) / [1 + (αh)n]n其中，θ表示土壤含水量，θr表示残余含水量，θs表示饱和含水量，h表示土壤毛细管吸力，α、m、n、λ为拟合参数。
本研究采用了基于最小二乘法的拟合方法，利用MATLAB软件进行数据处理和拟合计算。
