考虑人类活动用水的土壤含水量神经网络反演

摘要：

为在利用神经网络对地表土壤含水量的模拟中,实现对降水等天然要素和人类活动用水的综合考虑,以MPDI(modified perpendicular drought index)作为人类活动作用下的地表干湿状况指标,结合传统的天然要素构建土壤含水量神经网络模型,对河北省2018年地表土壤含水量进行了模拟.结果表明:考虑MPDI的土壤含水量模拟结果与实测值一致性较好,训练期相关系数为0.7,验证期为0.5;分析了神经网络的土壤含水量结果在单一日期不同站点的空间分布情况,在示例日期的相关系数是0.67,模拟结果能较好地体现土壤含水量的空间异质性;模拟结果与SMAP(soil moisture active and passive)土壤含水量产品在河北省具有较好的一致性,均为夏季高、春季低,东部平原高、西部和北部山地低.

关键词：神经网络、降水、人类活动、土壤含水量、MPDI、河北省

所属期刊栏目：41

分类号：TV11(水利工程基础科学)

资助基金："十三五"国家重点研发计划2017YFC0405803

在线出版日期：2021-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：49-54