土地整治区典型林地土壤贮水量预测方法比较

在长期田间试验基础上，分别利用数值模拟方法（NumericalSimulation，NS）和人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）模型构建江南平原土地整治区典型林地的土壤水分运动模型，并对土壤贮水量进行预测。[JP2]NS模型校正结果表明，该模型虽能较好地预测林地土壤含水量动态变化，但是NS模型对训练期和验证期0~60cm[JP]土层贮水量预测的均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）分别为1109和829mm，而ANN预测的RMSE分别为417和408mm，说明ANN的预测效果好于NS模型。最后，敏感性分析结果表明ANN预测精度对输入参数的敏感程度由高到低依次为：前期土壤贮水量>降水量>最高气温>最低气温