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余新晓
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- 所属机构:北京林业大学
- 所在地区:北京市
- 研究方向:农业科学
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 开展优先流研究是土壤水运动机理研究由均质走向非均质领域的标志,可以有效解释早期水文学研究所困扰的不符合达西定律及对流--弥散方程等重大问题,但它在常规手段下难以获取。该文利用自制实验仪器,在研究区域开展室内土柱实验,系统分析研究区域土壤水分运移特征及优先流运移特征。结果表明:研究区域内4个演替阶段的土壤水分运动的壤中流过程主要表现为优先流,而土壤中的基质部分,则表现为不动区域。一旦优先流路径形成,土壤将不再阻拦水入渗,导致随后的降雨入渗穿过前面已经湿润并存在的优先流路径。优先流路径是研究区域水分在土壤中运移的主要途径,只要降雨雨强不停止,水将始终沿着优先流路径向下运移。运用综合染色示踪及影像分析技术对土柱出流液的流量、流速及通量数值进行分析,可以判断出研究区域的土壤优先流具有环绕特征和非平衡特征。
- 牛健植余新晓张志强
- 关键词：暗针叶林森林生态系统土壤水分运移优先流水分含量
- 基于TCN-BiLSTM与LSTM模型对比预测北洛河径流
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- 【目的】本研究旨在探究TCN-BiLSTM耦合模型与传统LSTM模型在径流模拟预测中的性能,为洪水风险管理和区域水资源规划提供准确有效的径流预测模型。【方法】以北洛河流域为研究区,基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时域卷积网络(TCN)建立一种新的径流预测耦合模型TCN-BiLSTM。利用相关性分析,筛选预测径流的输入因子,确定4种不同的输入方案应用于TCN-BiLSTM耦合模型和传统LSTM模型,每个模型分别预测1、2、3 d的径流量。采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和拟合优度(R^(2))来评估模型的预测性能。【结果】(1)TCN-BiLSTM耦合模型整体预测性能优于LSTM模型,TCN-BiLSTM模型R^(2)达到0.91,高于LSTM的0.89。相比于LSTM,TCN-BiLSTM对于峰值和突变点的捕捉能力更强,对于波动大的复杂数据预测效果更优;(2)在针对未来1~3 d径流量预测中,随着预见期的延长,4种方案下TCN-BiLSTM和LSTM模型的预测效果均有所下降,相较于预测1 d,预测3 d的TCNBiLSTM和LSTM模型的R^(2)分别平均下降了0.17和0.14,RMSE分别平均增大了4.59和4.40,MAE分别平均增大了1.26和1.31;(3)在4种输入方案里,日累积降水量和日径流量作为输入变量时,模型的预测效果最好。降水数据的加入使得TCN-BiLSTM和LSTM模型相较于单一日径流数据作为输入变量时,1、2、3 d径流量预测的R^(2)分别提高15%、14%、6%和18%、14%和1%。【结论】TCN-BiLSTM耦合模型和LSTM模型R^(2)均能达到0.85以上,TCN-BiLSTM模型R^(2)较LSTM提高了2%。对比来看,TCN-BiLSTM模型在拟合洪水过程中表现更为优异,对于汛期的预测性能优于非汛期。输入变量对模型的影响较大,有效且高质量的气象数据能够提高模型的预测性能。
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- 余新晓
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- 根据北京山区典型森林植被的分布设置采样点,应用典范对应分析(CCA)法,对土壤养分空间变异与环境因子的关系进行分析.结果显示:研究区土壤有机质、氮、钾含量相对丰富,严重缺磷,养分整体表现为中等变异.从CCA排序结果看,环境对养分变异的影响程度及因子数量均随土层深度的增加而减小.0—10cm、10—20cm土层养分的影响因子相似,主要为坡位、海拔、0—20cm土层含水量及容重;20—40cm土层养分的主要影响因子为坡位、海拔、0—40cm土层含水量及容重;40—60cm土层养分的主要影响因子为该土层的pH值.对不同养分指标而言,有机质、全氮和碱解氮的主要影响因子为坡位、土壤含水量、海拔及林分类型;速效钾主要受土壤厚度影响;其它指标受环境因子的影响小.环境因子的定量分离结果显示,其在总体上解释了83.33%的养分变异,其中土壤相关因子解释了50.37%,地形因子解释了7.96%,二者的耦合作用解释了25%.
- 邵方丽余新晓杨志坚郑江坤
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