文献

J-GLOBAL ID：201902227908189771   整理番号：19A1426592

土壌水分特性曲線VGモデルの適合比較を,Matlabとニューラルネットワークによって行った。【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Guo Hao (广西大学農学院,广西南寧,530004) ,  Liu Wenxiang (中国農業科学院農業環境与可持続発展研究所,北京,100081) ,  Wang Chaoran (广西大学農学院,广西南寧,530004) ,  Huang Zhigang (广西大学農学院,广西南寧,530004)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 47  号： 3  ページ： 232-235  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 山東省における褐色土と風成砂の土壌を,土壌断面の容積重,テクスチャー,有機物含有量,水分ポテンシャル,および水分含有量の測定のために分析した。MATLABソフトウェアとニューラルネットワーク法を用いて、土壌水分特性曲線van-Genuchten(VG)モデルに対してフィッティングを行い、2種類のフィッティング結果を実測データと比較した。その結果,異なる土壌層の含水量は,水吸収力の増加とともに急速に減少し,ゆっくり減少し,基本的に安定する傾向を示した。土壌の粒子組成、容積重などの物理要素と有機物含有量の違いによる影響により、褐色土と風砂土の異なる土層の飽和含水量と残留含水量の差異は大きく、そのうち、褐色土の6070cmと風土の1020cmの土壌残留含水量は最大であった。Matlabソフトウェアのフィッティングの残差平方和はニューラルネットワーク予測方法より数桁低く、Matlabによる水分特徴曲線VGモデルに対するフィッティング精度が高く、フィッティング効果がよいことを表明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 容積重 ,  風 ,  高速度 ,  砂質土 ,  *水分 ,  *ニューラルネットワーク ,  予測技法 ,  褐色土 ,  含水量 ,  ソフトウェア ,  残差 ,  有機物
準シソーラス用語： 平方和 ,  山東省 ,  *MATLAB , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 土壌物理  (FB04030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 土壌水分特性曲線 ,  モデル ,  MATLAB ,  ニューラルネットワーク