%0 Journal Article
%T 基于机器学习模型的沙漠腹地地下水含盐量变化过程及模拟研究
%A 范敬龙？
%A 刘海龙？
%A 雷加强？
%A 徐新文？
%A 王桂芬？
%A 钟显斌？
%A 闫健？
%J 生态学报
%D 2013
%X 为了研究塔克拉玛干沙漠腹地的地下水盐分变化规律,模拟地下水盐分变化过程,评价适合该区域的地下水变化规律的模型。通过对研究区蒸发量、降水量、气温、气压、地下水位、地下水电导率数据的统计分析,揭示了地下水含盐量及其影响因素的特征;使用gp模型、gplvm模型和bp人工神经网络模型以及综合模型,模拟了气候变化和人类活动双重影响下的地下水含盐量变化过程,并评价了模型的模拟结果。研究结果表明:(1)研究区地下水流动系统主要受气候变化和人类活动的影响,地下水位在局部地区随开采过程呈现波动变化。地下水位变化过程与气压的变化规律相一致;而气温和蒸发量的季节变化规律相一致。地下水盐分含量呈上升趋势。(2)gp模型对于地下水含盐量的预测效果最好;gplvm模型对于已知地下水含盐量条件下,与其他环境因素进行多元回归分析的拟合效果最好。而gp、gplvm和bp人工神经网络模型的综合模型,对于包括模型训练和模型预测的全体数据集的拟合和预测效果最好。
%K 地下水含盐量
%K 高斯过程
%K 高斯过程隐变量模型
%K 人工神经网络
%K 沙漠腹地
%U http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201305221137&flag=1