基于时间序列的土壤墒情预测影响因素研究  

作　　者：庄丽丽[1] 

机构地区：[1]浙江农林大学数学与计算机科学学院,浙江杭州310000

出　　处：《南方农机》2024年第1期38-42,61,共6页

摘　　要：【目的】分析预测土壤墒情变化趋势,总结影响土壤墒情的因素,为土壤改良提供参考。【方法】通过对不同深度土壤墒情随时间呈现的动态变化进行研究,针对研究区的具体气象条件和土壤情况,应用时间序列模型和深度学习方法,探究BAG土壤墒情预测模型的预测性能。通过对土壤深度、数据和环境因子与预测模型的相关关系的分析,证明该模型的预测精度。【结果】1)深度与预测性能的关联:研究区内不同深度的土壤含水量预测误差的平均绝对值都较为平稳,均在1%以下,不同深度的土壤含水量不会直接影响BAG的预测性能。2)墒情数据对预测模型的影响:研究区内1095条、729条和364条数据作为输入数据进行预测,序列长度为364时,各个深度预测精度较好。3)环境因子对预测模型的影响:预测精度并不随着相关性的强弱而相应变化,阈值为0.3以上的环境因子预测精度最好。【结论】在一定的序列长度和环境因子数量下,BAG的预测性能较高。

关 键 词：土壤墒情预测 BAG模型 环境因子 时间序列模型 

分 类 号：S152.7[农业科学—土壤学]