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黑龙江省西部坡耕地土壤侵蚀规律试验研究

李娜  
【摘要】: 黑龙江省西部半干旱区为我国重要的粮食生产基地,然而,由于自然条件的复杂多变,降水的时空分布不均,以及人类的长期干预造成的生态环境改变,致使本区连年干旱,干旱及水土流失已成为制约本区经济发展的主要因素,其中坡耕地是本区水土流失的主要区域,其合理利用与治理是减少水土流失、实现该区生态系统良性循环的有效途径。因此,针对本区自然特点和灾害现状,因地制宜选取了垄向区田、免耕秸秆覆盖、少耕深松、覆膜+垄向区田等几种保护性耕作技术,于2008年在黑龙江省甘南县进行了野外径流小区试验,天然降雨和人工降雨相结合,研究了不同耕作措施、不同降雨强度和不同土壤前期含水量条件下的坡耕地土壤侵蚀特征,并分别采用通用土壤流失方程、人工神经网络模型和支持向量机模型进行了不同耕作措施处理的土壤侵蚀模拟,主要结论如下: (1)由坡面小区试验结果表明各小区的土壤侵蚀量季节分布不均匀,主要集中在7、8两月降雨量比较充沛的月份。 (2)由坡面小区试验及人工模拟降雨试验结果表明水土保持效果按优劣排列依次是:覆膜+区田>免耕>垄向区田>少耕+深松>常规>裸地。各小区的年土壤侵蚀量除常规和裸地以外都控制在允许土壤流失范围内。 (3)利用试区径流小区的降雨资料、径流小区观测资料、人工模拟降雨资料及前人的研究成果,确定了黑龙江西部坡耕地土壤侵蚀方程。并且误差在允许范围内,土壤流的方程本身及其参数的取值合理。 (4)将神经网络引入土壤侵蚀预测,根据模型的训练结果表明,选择了8个隐层神元进行训练与仿真,仿真效果非常理想,误差也比较小。 (5)将SVM引入土壤侵蚀预测,为土壤侵蚀预测模型提供了研究提供了一条新的思路和途径,具有较大的实用价值。SVM理论还处于发展阶段,有很多需要完善的地方,如不同的核函数对SVM模型的影响及如何选择SVM参数仍需要进一步研究。


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