太湖地区典型农田气候变化特征分析与土壤水分的模拟预测
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 文献综述 | 第12-24页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·气候变化和土壤湿度关系的研究进展 | 第14-21页 |
| ·气候变化与土壤湿度关系的数值模拟研究 | 第15-19页 |
| ·气候变化与土壤湿度关系的资料诊断与分析研究 | 第19-21页 |
| ·本文主要研究内容 | 第21-23页 |
| ·技术路线 | 第23-24页 |
| 第二章 研究区近50年来气候变化特征分析 | 第24-44页 |
| ·研究区概况 | 第24-25页 |
| ·研究方法 | 第25-28页 |
| ·温度生长期的确定 | 第26页 |
| ·气候倾向率的计算 | 第26页 |
| ·气候突变年份的确定 | 第26-27页 |
| ·气候异常年份的确定 | 第27页 |
| ·主成分分析法 | 第27-28页 |
| ·结果与分析 | 第28-42页 |
| ·气候变化特征分析 | 第28-39页 |
| ·气候变化对浅层土壤温度的影响 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 研究区土壤水分与气象因素敏感性分析 | 第44-54页 |
| ·试验设计与方法原理 | 第44-49页 |
| ·试验设计 | 第44-45页 |
| ·敏感性分析 | 第45-47页 |
| ·BP神经网络 | 第47-49页 |
| ·结果与分析 | 第49-52页 |
| ·BP神经网络建模 | 第49-50页 |
| ·敏感性分析结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于人工神经网络的农田土壤水分动态模拟 | 第54-66页 |
| ·研究方法 | 第55-60页 |
| ·最小二乘支持向量机(LS_SVM) | 第55-56页 |
| ·BP神经网络 | 第56页 |
| ·RBF神经网络 | 第56-60页 |
| ·模拟效果评价方法 | 第60页 |
| ·输入、输出变量选取及样本预处理 | 第60-61页 |
| ·模型模拟结果 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 全文总结 | 第66-68页 |
| ·主要结论 | 第66-67页 |
| ·本文研究的创新点 | 第67页 |
| ·本文研究的不足之处 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 在校期间发表的论文 | 第76页 |
