10.13292/j.1000-4890.201712.027
墒情诊断模型的评价
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.
墒情监测、土壤含水量、降水量、验证、合格率
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TK8;X70
“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
2018-01-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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