不同盆栽基质水分特征曲线的对比分析与模拟

S152%S220.4; 现有关于盆栽控水模拟土壤干旱条件的试验中多采用含水率作为水分胁迫阈值,然而由于基质配比不同导致含水率相同的基质的水分状况也不尽相同,这导致各研究间结果难以对比和参考.为快速获取盆栽基质水分特征曲线,建立基质水分特征曲线预测模型.该研究以盆栽控水试验常用的泥炭土、蛭石和珍珠岩为基质材料,测定了不同配比基质的水分特征曲线,通过不同方法(多元回归模型、人工神经网络)建立了其预测模型.结果表明,人工神经网络模型对泥炭土-蛭石复配基质水分特征曲线的预测精度高于多元回归;相较于人工神经网络,多元回归模型的稳定性更高.综合考虑模型的精度和稳定性,多元回归模型是预测作物盆栽基质水分特...

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Published in农业工程学报 Vol. 39; no. 8; pp. 197 - 204
Main Authors 朱钊岑, 邵明安, 赵春雷, 贾小旭, 王娇
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学资源与环境学院,北京 100190%中国科学院地理科学与资源研究所黄河三角洲现代农业工程实验室,北京 100101 01.04.2023
西北农林科技大学资源环境学院,杨凌712100
西北农林科技大学资源环境学院,杨凌712100%中国科学院地理科学与资源研究所黄河三角洲现代农业工程实验室,北京 100101
中国科学院地理科学与资源研究所黄河三角洲现代农业工程实验室,北京 100101
中国科学院大学资源与环境学院,北京 100190
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.202301037

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Summary:S152%S220.4; 现有关于盆栽控水模拟土壤干旱条件的试验中多采用含水率作为水分胁迫阈值,然而由于基质配比不同导致含水率相同的基质的水分状况也不尽相同,这导致各研究间结果难以对比和参考.为快速获取盆栽基质水分特征曲线,建立基质水分特征曲线预测模型.该研究以盆栽控水试验常用的泥炭土、蛭石和珍珠岩为基质材料,测定了不同配比基质的水分特征曲线,通过不同方法(多元回归模型、人工神经网络)建立了其预测模型.结果表明,人工神经网络模型对泥炭土-蛭石复配基质水分特征曲线的预测精度高于多元回归;相较于人工神经网络,多元回归模型的稳定性更高.综合考虑模型的精度和稳定性,多元回归模型是预测作物盆栽基质水分特征曲线的最佳模型,预测精度R2≥0.950,平均误差接近0.该模型为基质水分特征曲线快速获取以及相关作物干旱胁迫研究间的对比提供了方法和依据.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.202301037