墒情诊断模型的评价

摘要：

对6个模型进行系统评价的目的是为模型优选提供理论、方法和参数依据.采用优选模型比例、验证方法指标、验证方式指标和异常值指标4项指标对6个独立墒情诊断模型进行了综合评价.结果是:模型优先顺序为差减统计模型、间隔天数统计模型＞移动统计模型＞比值统计模型＞统计模型＞平衡模型;逐日模型好于时段模型.合格率高的模型包括4个特征,即自变量数量不超过3个、自变量相对独立、模型能处理不固定监测天数、人为不决定参数.按监测点建模的6个独立模型都可以单独使用,解决了模型不通用的问题;可以实现逐日诊断和预测,方便与遥感信息、作物长势信息等实时匹配;差减统计模型和间隔天数统计模型精度最高,前者是基于质量守恒定律的统计模型,后者有效地解决了间隔天数不固定所带来的预测误差.

关键词：墒情监测、土壤含水量、降水量、验证、合格率

所属期刊栏目：36

分类号：TK8;X70

资助基金：“中国农业科学院科技创新工程”2016-cxgc-hyl;广西科技开发项目14125008-2-24;天津市科技支撑计划15ZCZDNC00700;全国农业技术推广中心节水处项目2016-hx-hyl-5

在线出版日期：2018-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3443-3447