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PHILIP入渗模型参数预报模型研究与应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第一章 文献综述第13-36页
   ·引言第13-14页
     ·问题的提出第13页
     ·研究意义第13-14页
   ·土壤入渗理论的发展过程第14-16页
     ·达西定律第14-15页
     ·Richards方程第15页
     ·土壤含水量θ的基本方程第15-16页
   ·土壤水分入渗的经验模型及进展第16-22页
     ·Green-Ampt模型第16-17页
     ·KostiaKov(1932)模型第17页
     ·Horton公式第17-18页
     ·Philip模型第18-20页
     ·其他入渗经验公式第20-21页
     ·近几年研究现状第21-22页
   ·土壤传输函数第22-27页
     ·回归分析第24页
     ·数据处理的分组方法第24页
     ·分类与回归树方法第24页
     ·人工神经网络第24-27页
   ·土壤入渗经验模型参数的研究发展趋势第27-31页
     ·土壤水动力参数测算方法第27-29页
     ·土壤水动力参数的空间变异性研究第29-30页
     ·土壤水分入渗的发展趋势第30-31页
   ·土壤入渗水分特征的影响因素第31-33页
     ·土壤表层结皮第31页
     ·土壤初始含水率第31-32页
     ·地面坡度第32页
     ·降雨因素第32页
     ·下垫面因素第32-33页
   ·研究的技术方案第33-36页
     ·研究目标第33页
     ·研究内容第33-34页
     ·技术路线第34-36页
第二章 试验条件和方法第36-68页
   ·试验区气候条件和特征第36-39页
   ·试验区的土壤类型和特点第39-44页
     ·地带性土壤类型第40页
     ·山地土壤类型第40-41页
     ·隐域性土壤类型第41页
     ·试验区土壤概述第41-43页
     ·数据所涉及本团队其它试验区的气候和土壤概述第43-44页
   ·试验仪器与设备第44-45页
     ·测定方法及仪器第44页
     ·大田土壤入渗试验仪器第44-45页
   ·试验方案与方法第45-50页
     ·试验方案第45-46页
     ·试验方法第46-50页
   ·试验区常规物理参数的测定结果第50-68页
     ·土壤质地第50-56页
     ·土壤结构第56-63页
     ·土壤含水率第63-67页
     ·土壤有机质第67-68页
第三章 影响土壤入渗的单因素分析第68-88页
   ·土壤质地第68-74页
     ·土壤质地对土壤水分入渗能力的影响第68-69页
     ·土壤质地对土壤入渗模型参数的影响第69-74页
     ·土壤入渗能力及其入渗模型参数与土壤质地间的数量关系第74页
   ·土壤结构第74-77页
     ·土壤结构对土壤入渗能力的影响第74-76页
     ·土壤结构对土壤入渗参数的影响第76-77页
     ·土壤入渗能力及其入渗模型参数与土壤结构间的数量关系第77页
   ·土壤含水率第77-82页
     ·土壤含水率对土壤入渗能力的影响第78-81页
     ·土壤含水率对土壤入渗参数的影响第81-82页
   ·土壤有机质第82-85页
     ·土壤有机质对土壤入渗能力的影响第82-83页
     ·土壤有机质对土壤入渗参数的影响第83-85页
   ·土壤含盐量第85-88页
     ·土壤含盐量对土壤入渗能力的影响第85-86页
     ·土壤含盐量对土壤入渗参数的影响第86-88页
第四章 土壤水分入渗能力预报模型及线性模型的预报第88-102页
   ·预报模型的输入参数第88-89页
     ·土壤结构第88页
     ·土壤含水率第88-89页
     ·土壤质地第89页
     ·土壤有机质含量第89页
     ·土壤含盐量第89页
   ·预报模型的输出参数第89-90页
   ·线性预报模型第90-92页
     ·模型的基本形式第90页
     ·预报模型结构第90页
     ·预报模型参数的确定第90-91页
     ·模型分析第91-92页
   ·试验区的各种预报模型及其分析第92-102页
     ·0-20累积入渗量i(t)预测第92-95页
     ·0-20cm稳渗率A预测第95-98页
     ·0-20cm:吸渗率S预测第98-102页
第五章 BP模型预测第102-121页
     ·BP神经网络模型介绍第102页
     ·BP神经网络模型的结构第102-103页
     ·BP模型网络的训练第103-105页
     ·训练样本的选取原则第103-104页
     ·网络的训练第104-105页
     ·BP神经网络模型结构第105页
   ·BP模型方程及其预测第105-121页
     ·稳渗率A第105-110页
     ·吸渗率S第110-115页
     ·90分钟累积入渗量i(t)第115-121页
第六章 非线性模型预测与预报模型的比较和适用性分析第121-139页
     ·模型的基本形式第121页
     ·模型参数的确定第121页
     ·模型分析第121-128页
     ·累积入渗量I(t)预测第122-124页
     ·稳渗率A预测第124-126页
     ·吸渗率S预测第126-128页
   ·预报模型的比较与适用性分析第128-130页
     ·模型检验确定模型输入变量第128-129页
     ·三种模型计算值与实测值比较第129-130页
     ·三种模型相对误差比较第130页
   ·入渗模型参数预测模型分析与比较第130-138页
     ·模型平均误差比较与分析第131页
     ·模型计算值与实测值比较与分析第131-132页
     ·模型相对误差比较与分析第132-133页
     ·样本数据及模型计算值第133-138页
   ·模型验证第138-139页
第七章 结论与展望第139-142页
   ·主要结果和结论第139-140页
     ·土壤水分入渗的影响因素第139页
     ·土壤水分入渗能力与入渗参数预报模型第139-140页
   ·创新点第140-141页
   ·不足与展望第141-142页
参考文献第142-147页
致谢第147-148页
攻读博士期间科研及发表的学术论文第148页

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