【摘 要】
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根据山西省1970—2012年土壤墒情和气象资料，构建了基于气象因子的多元线性回归、BP神经网络和多元非线性回归3种随机性模型，分析不同深度土层含水量的拟合效果，并采用相关系数与相对误差评估模型的模拟精度。结果表明：BP神经网络模型的模拟精度优于多元线性回归模型，均对10 cm土层拟合较好。可为研究土壤含水量资料同化提供一种新的借鉴，结合气象部门未来气象因子的中短期预报，对未来土壤含水量进行预报，
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2021YFC3201104）； 国家自然科学基金项目（52179013,U2240217）；
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根据山西省1970—2012年土壤墒情和气象资料，构建了基于气象因子的多元线性回归、BP神经网络和多元非线性回归3种随机性模型，分析不同深度土层含水量的拟合效果，并采用相关系数与相对误差评估模型的模拟精度。结果表明：BP神经网络模型的模拟精度优于多元线性回归模型，均对10 cm土层拟合较好。可为研究土壤含水量资料同化提供一种新的借鉴，结合气象部门未来气象因子的中短期预报，对未来土壤含水量进行预报，以指导农作物灌溉管理。
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