[1]朱雪梅,冯海峰,林立金,等.基于BP神经网络模型的川中丘陵区坡耕地土壤侵蚀预测研究[J].水土保持研究,2011,18(02):1-5.
 ZHU Xue-mei,FENG Hai-feng,LIN Li-jin,et al.Research of Soil Erosion Prediction Based on Back Propagation Neural Network Model in the Hilly Region of Central Sichuan[J].,2011,18(02):1-5.
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基于BP神经网络模型的川中丘陵区坡耕地土壤侵蚀预测研究()
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《水土保持研究》[ISSN:1005-3409/CN:61-1272/P]

卷:
18卷
期数:
2011年02期
页码:
1-5
栏目:
出版日期:
2099-01-01

文章信息/Info

Title:
Research of Soil Erosion Prediction Based on Back Propagation Neural Network Model in the Hilly Region of Central Sichuan
作者:
朱雪梅1 冯海峰1 林立金2 杨远祥1 邵继荣3 朱波4 冯济敏5
1. 四川农业大学 资源环境学院, 四川 雅安 625014;
2. 雅安水土保持生态环境监测分站, 四川 雅安 625000;
3. 四川农业大学 生命科学与理学院, 四川 雅安 625014;
4. 中国科学院 水利部 成都山地灾害与环境研究所, 成都 610041;
5. 名山县水务局, 四川 名山 625100
Author(s):
ZHU Xue-mei1 FENG Hai-feng1 LIN Li-jin2 YANG Yuan-xiang1 SHAO Ji-rong3 Zhu Bo4 FENG Ji-min5
1. College of Resources and Environment, Sichuan Agricultural University, Ya’an, Sichuan 625014, China;
2. Ya’an Soil and Water Conservation Monitoring Substation, Ya’an, Sichuan 625000, China;
3. College of Life Science, Sichuan Agricultural University, Ya’an, Sichuan 625014, China;
4. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China
关键词:
川中丘陵区坡耕地土壤侵蚀BP神经网络模型
Keywords:
Central Sichuan hilly regionslop farmlandsoil erosionback propagation neural network model
分类号:
S157
摘要:
利用地处川中丘陵区的遂宁水土保持试验站6个坡耕地径流小区1991-2000年的径流观测数据,采用基于Matlab的BP神经网络模型,将5个输入因子(降雨量、降雨历时、降雨强度、植被覆盖率、坡度)、9个输入因子(在5个输入因子基础上增加前期降雨量、前期降雨历时、前期降雨强度及前后降雨间隔时间)、10个输入因子(在9个输入因子基础上增加水土保持措施因子)作为输入因子,冲刷量作为输出因子进行土壤侵蚀建模及预测。结果表明:5个输入因子对输出因子的决定系数(R2)为0.52,模型效率系数(NE)为0.48,预测效果不理想;9个输入因子对输出因子的R2为0.53,NE为0.48,预测效果也不理想;10个输入因子对输出因子的R2为0.57,NE为0.70,预测效果较好,可以达到业务预报水平。
Abstract:
Based on back propagation (BP) neural network, the soil erosion was predicted according to the observational data from 1991 to 2000 of the six runoff plots at Suining Soil and Water Conservation Experiment Station in the central Sichuan Hilly Region. Five factors (rainfall, rainfall duration, rainfall intensity, vegetation cover, slope), nine factors (five factors plus early rainfall, early rainfall duration, pre-rainfall intensity and time interval before and after the rain), and ten factors (nine factors added to water conservation measures) are input respectively, and erosion is output in the model. The results showed as follows: the determination coefficient of 5 factors on soil erosion was 0.52, and the coefficient of efficiency of those was 0.48, which were not satisfactory, while those of 9 factors on soil erosion were 0.53 and 0.48, which were not good either, but those of 10 factors on soil erosion were 0.57 and 0.70, which achieved a satisfactory prediction results and business forecasting.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2010-9-21;改回日期:2010-11-2。
基金项目:国家科技支撑计划项目(2008BAD98B05)
作者简介:朱雪梅(1963- ),女,四川仁寿人,教授,主要从事水土保持和污染生态研究。E-mail:zhubroad@163.com
通讯作者:邵继荣(1959- ),男,四川会理人,教授,主要从事水土保持和污染生态研究。E-mail:shaojr007@163.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01