土壤墒情是旱情监测系统中的一项重要内容,也是反映旱情的一个重要的直接指标。根据陕西省墒情监测站规划建设情况调查及调整方案,通过分析评价全省土壤墒情监测工作现状,分别从站网布设和监测管理应用两个方面,提出水文局墒情站升级改造、发墒情监测部门内部工作管理及信息对外发布软件功能的建议。确保土壤墒情监测工作的及时性和准确性。
依据从2005年1~12月所采集的365组试验数据,建立了一个能够反映土壤墒情变化与气候因素之间关系的人工神经网络模型。模型共分输入层、隐含层和输出层3层。输入层的输入变量包括数据采集当天的10 cm、20 cm和40 cm深度的土壤含水量以及当天的日照时数,空气湿度,平均气温和降雨量。输出层的输出变量包括1天后的10 cm2、0 cm和40 cm深度的土壤含水量。模型的学习因子为0.1,动量因子为0.05。模型经过25 000次训练后收敛,收敛误差为8×10-4,这说明该模型能够很好的反映出输出量与输入量的关系,并能够准确预报出土壤水分信息。
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