毛竹林水土保持耕作體系下土壤侵蝕預測模型研究.pdf

1、土壤侵蝕是在水力、風力、凍融、重力等營力作用下，土壤、母質及其它地面組成物質被破壞、剝蝕、轉運和沉積的全部過程。水土流失是全球性的環(huán)境和災害問題，并且已經對人類的生存與發(fā)展構成了威脅。中國是世界上水土流失最嚴重的國家之一，我國東南紅壤丘陵區(qū)，由于長期的不合理的開發(fā)利用，土壤侵蝕退化嚴重，水土流失面積達800000k㎡，其中，嚴重侵蝕地占165000h㎡。東南紅壤丘陵區(qū)是我國僅次于黃土高原的嚴重水土流失區(qū)，其中土壤侵蝕已成為引起土壤退化的

2、重要原因。 土壤侵蝕模型是研究土壤侵蝕學科的前沿領域和土壤侵蝕過程定量研究的有效手段。土壤侵蝕模型按建模的方法可分為經驗模型和物理模型等，其中經驗模型是根據已掌握的先驗資料，采用統(tǒng)計分析的方法擬合、預測小流域土壤侵蝕量與降雨侵蝕力指標、植被覆蓋率、土壤有機質含量、土壤枯粒含量、坡度、坡長之間的關系。土壤侵蝕過程中影響因子較多、過程錯綜復雜，以過程為基礎的土壤侵蝕模型可操作性差，有些指標在大面積應用時難以獲取。為了進一步提高經驗模

3、型擬合和預測的精度，克服經驗模型固有的地域性強，外延精度差等不足，本文提出三種非線性土壤侵蝕建模方法，為土壤侵蝕建模提供了新的思路。 利用福建省天寶巖保護區(qū)內毛竹林內所得的實測數據，以立地條件、林分密度、竹齡結構、經營措施一致的毛竹林不同坡度、不同墾復方式、不同施肥方式、不同清理方式、不同施肥處理、不同的筍收獲方式為預報因子，建立了基于核函數主元分析的非線性嶺回歸毛竹林土壤侵蝕擬合和預測模型，取得了較好的模擬精度，因子用常規(guī)方法

4、即可獲得，因而可以用來預測不同耕作體系下毛竹林土壤侵蝕總量，為進一步研究毛竹林耕作體系的革新與新耕作方法的實施提供了參考依據。 基于單變量高維指數非線性GWS（n，1）模型及其參數搜索、辨識原理，以復相關系數最大為判別準則、將多變量分為主變量和輔助變量，進而構建出多變量高維指數非線GWS（n，m）模型，GWS（n，1）及GWS（n，m）模型具有非周期、非線性、非正態(tài)振蕩遞減行為特征。各自變量的彈性系數呈振蕩遞減趨勢并漸近與零，這

5、是本文模型與常規(guī)模型的最重要區(qū)別。經過計算機編程，模型參數搜索、辨識較為簡便易行。利用閩東南地區(qū)土壤侵蝕數據建立擴展模型，利用該模型對閩東南地區(qū)紅壤小流域坡地土壤侵蝕進行預測相關系數達到0．986，精度明顯高于USLE模型，并將該模型應用于水土保持耕作體系下毛竹林土壤侵蝕預報，精度達到0．968，為極顯著水平。以總體離差平方和最小為判別準則，其中最優(yōu)化算法是采用實數編碼的自適應遺傳算法，搜索出模型參數，模型的參數選取最大程度的避免了人為

6、因素，不同與人工神經網絡模型中繁瑣而緩慢的“黑箱式尋優(yōu)”，數據關系更加的透明化，在樣本數量較多的情況下也具有很強的適應性，以復相關系數最大為判別準則、將多變量分為主變量和輔助變量，模型的精度也滿足在實際工程中的應用，具有很強的指導意義。 建立多元回歸預測模型，并且要取得相當的逼近和預報精度，其前提是：影響因子與預報因子之間確切存在模型所假定方法的相關關系，可以是線性的或非線性的，這樣才能根據樣本的情況估計其中的參數，由于各個預測

7、因子之間的相關關系并不是一致的線性或非線性，存在各種相關形式，因此采用一致線性或非線性形式建立的回歸模型不能真實的反映回歸關系，影響預報和逼近的精度，為了協(xié)調考慮這些不均衡的相關關系，引入加權的思想，使影響重要的關系在回歸方程中所占的權重較大，從而對模型精度的改善起到一定的作用。投影尋蹤結合約束優(yōu)化遺傳算法對雷竹園和茶園土壤侵蝕模數進行擬合和預測，取得了較為理想的效果，相關系數達到0．99用精度較高，原文獻中采用線性回歸和線性逐步回歸的