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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。
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。
