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科尔沁沙丘—草甸相间地区表土饱和导水率的土壤传递函数研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
插图和附表清单第8-9页
1 引言第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状与进展第10-13页
    1.3 研究目标第13-14页
    1.4 研究内容和技术路线第14-15页
        1.4.1 研究内容第14页
        1.4.2 技术路线第14-15页
2 研究区概况第15-19页
    2.1 地理位置第15-16页
    2.2 水系第16页
    2.3 土壤与植被第16-17页
    2.4 气象第17-19页
        2.4.1 降雨第17页
        2.4.2 蒸发第17-18页
        2.4.3 气温第18页
        2.4.4 相对湿度第18页
        2.4.5 风速第18-19页
3 试验方法与数据处理分析第19-24页
    3.1 野外调查与样品采集第19-20页
        3.1.1 断面的开挖第19-20页
        3.1.2 土样的采取第20页
        3.1.3 取样点描述第20页
    3.2 土壤理化指标的测定及数据处理第20-22页
        3.2.1 土壤饱和导水率的测定第20页
        3.2.2 饱和含水率的测定第20-21页
        3.2.3 土壤颗粒的测定第21页
        3.2.4 土壤干容重的测定第21页
        3.2.5 土壤有机质的测定第21-22页
    3.3 研究方法第22-24页
        3.3.1 研究方法第22页
        3.3.2 误差检验指标第22-24页
4 土壤理化参数的统计分析第24-27页
    4.1 表层土壤理化性质统计第24-25页
    4.2 土壤表层不同地貌类型区物理化学特性的统计分析第25-27页
5 表层土壤饱和导水率的土壤传递函数——PTFS的建立第27-47页
    5.1 基于传统土壤传递函数建立土壤饱和导水率的PTFs第27-30页
    5.2 基于多元非线性回归建立土壤饱和导水率的PTFs第30-37页
        5.2.1 多元非线性回归模型建立的理论基础第31-32页
        5.2.2 表层土壤饱和导水率的多元非线性回归模型的建立第32-36页
        5.2.3 多元非线性回归模型的适用性调整第36-37页
    5.3 基于BP神经网络建立土壤饱和导水率的PTFS第37-44页
        5.3.1 BP神经网络简介第37页
        5.3.2 BP神经网络理论基础第37-39页
        5.3.3 基于BP神经网络模型建立表层土壤饱和导水率的PTFs第39-44页
    5.4 BP神经网络模型与多元非线性回归模型的对比分析第44-47页
6 结论与展望第47-49页
    6.1 结论第47-48页
    6.2 建议第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-55页
附录第55-67页
作者简介第67页

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