【摘 要】
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利用不同取样精度的土壤，将土壤质地（砂土、淤泥、粘土含量）和容重作为输入值，探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土壤水分特征曲线参数，用甘肃省称钩河
【机 构】
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水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室
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利用不同取样精度的土壤，将土壤质地（砂土、淤泥、粘土含量）和容重作为输入值，探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土壤水分特征曲线参数，用甘肃省称钩河流域小流域的土样进行预测并进行了误差分析。结果表明，使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距；使用BP神经网络来预测饱和体积含水量，其准确性比使用BP神经网络预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度，还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。
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