土壤水盐信息空间变异的预测理论与条件模拟PDF电子书下载

1.1 国外的应用与发展 1

1.1.1 土壤水资源 1

1 空间变异预测理论在水土资源系统中的应用与进展 1

1.1.2 地下水资源 2

1.1.3 大气降水和地面水资源 3

1.2 我国的应用与发展 3

1.2.1 土壤水资源 3

1.2.2 地下水资源 4

1.3 小结 5

1.2.3 大气降水和地面水资源 5

2 土壤水盐空间变异信息的统计特征 6

2.1 采样系统设计 6

2.1.1 试验区Ⅰ采样网格的设计 6

2.1.2 试验区Ⅱ采样网格的设计 7

2.1.3 试验区Ⅲ采样点的设计 8

2.2 试验原始资料分析 9

2.2.1 土壤水盐原始试验资料的统计特性分析 9

2.2.3 试验区Ⅰ、Ⅱ土壤水分和盐分的频数分布 10

2.2.2 采样数的精度分析 10

2.3 试验区样本信息统计特征 12

2.3.1 方向变异性 12

2.3.2 以试验区Ⅱ为例 12

2.4 盐分组分的变异模型及方向性变异指标 14

2.4.1 小尺度盐分及各离子组分的变异函数γ（h）模型 14

2.4.2 变差函数的方向变异指标 14

2.5 土壤水盐空间变异尺度效应的研究 16

2.5.1 尺度效应的概念及其研究的意义 16

2.5.2 采样网格设计 17

2.5.3 地质统计学分析方法 18

2.5.4 土壤水盐的尺度效应研究 19

2.6 小结 23

3 土壤水盐合理采样设计与蒙特卡洛模拟检验 25

3.1 合理采样数目的概念与评估方法 25

3.1.1 正态分布法 25

3.1.2 t分布法 27

3.2 实测样本的合理采样数目 34

3.3 合理采样数目的蒙特卡洛模拟检验 35

3.3.1 抽样处理及方案 40

3.3.2 抽样样本的方差分析 43

3.3.3 抽样分布检验 50

3.4 土壤盐分的合理采样数 53

3.4.1 采样系统 53

3.4.2 试验方法 54

3.4.3 采样结果 54

3.5 小结 55

3.4.4 合理采样数评估 55

4 克里金估计的基本理论与实践 56

4.1 渠床土壤入渗率空间变异性的普通克里金估计 56

4.1.1 点的克里金插值原理 56

4.1.2 试验方法 57

4.1.3 渠床土壤入渗特性的空间变异性 58

4.1.4 一维空间点的克里金插值规则 63

4.2 农田土壤水分空间变异性的泛克里金估计 66

4.2.1 泛克里金法原理 67

4.2.3 变差函数的确定 69

4.2.2 试验区的采样系统 69

4.2.4 普通克里金法与泛克里金法的应用成果对比 70

4.3 盐溶质及其离子含量空间变异的协同克里金估计 72

4.3.1 协同克里金原理与应用 73

4.3.2 试验的采样系统 75

4.3.3 协同克里金估计案例与分析 75

4.4 小结 78

5.1 土壤水分空间变异的套合结构模型与估计 81

5.1.1 土壤水分的空间变异性 81

5 大区域的预测理论与实践 81

5.1.2 变异函数结构性分析 85

5.1.3 区域信息估值 86

5.2 土壤水盐特性空间变异的各向同性近似 89

5.2.1 各向异性条件下稳健的理论变异函数（套合）模型 89

5.2.2 采样网格设计 90

5.2.3 土壤水盐空间变异各向同性近似的可能性 90

5.2.4 与各向异性条件下的对比评估 91

5.3 西辽河平原大尺度土壤墒情的空间变异性与估计 95

5.3.1 试区自然条件与采样系统 96

5.3.2 土壤墒情信息的空间变异性 97

5.3.3 土壤水分信息的大面积区域预测 99

5.3.4 土壤墒情区域预报应用 101

5.4 大尺度区域非规则采样ET0的最优等值线图的克里金方法 103

5.4.1 参考作物ET0 103

5.4.2 研究条件 107

5.4.3 ET0成果 107

5.4.4 普通克里金法 108

5.4.5 区域信息正则化 109

5.4.6 最优ET0等值线图绘制 110

5.5 最大熵谱分析在水盐空间变异监测中的应用 112

5.5.1 概述 112

5.5.2 试验采样设计与采样结果 113

5.5.3 应用理论及计算方法 113

5.5.4 土壤水、盐的最大谱分析实例 116

5.6 小结 117

6 条件模拟理论与实践 120

6.1 条件模拟方法与技术进展及在水土资源中的应用 120

6.1.1 概述 120

6.1.2 技术进展 121

6.1.3 在水土资源系统中的应用 123

6.2 冻土水盐时空变异的一维条件模拟 125

6.2.1 条件模拟的基本原理 125

6.2.2 试验采样系统 127

6.2.3 模拟过程 127

6.2.4 成果与讨论 127

6.3 水盐空间变异二维条件模拟的转向带法应用 131

6.3.1 转向带法的基本原理 131

6.3.2 实例分析 133

6.4 水盐空间变异条件模拟的协方差矩阵上下三角分解法应用 137

6.4.1 上下三角分解法的原理 138

6.4.2 采样网格设计 141

6.4.3 土壤水分和盐分的条件模拟 141

6.5 小结 146

7 水盐空间变异数据的稳健性分析与估计 148

7.1 稳健型水盐变差函数的逼近原理与主要方法 148

7.1.1 稳健型变异函数逼近原理 148

7.1.2 特异值处理的影响系数 149

7.1.3 稳健变异函数直接推求法 150

7.1.4 理论变差函数模型的检验 152

7.2 水盐空间变异数据的稳健分析及稳健型变异函数的推求 152

7.2.1 试验数据频数分布直方图 153

7.2.2 稳健型变异函数的逼近计算 153

7.2.3 稳健变差函数的特点 155

7.3 空间信息影响点和特异值的识别、处理及调控技术 156

7.3.1 空间信息影响点的识别原理及方法 157

7.3.2 案例Ⅰ研究与分析 157

7.3.3 空间信息特异值识别、处理方法 159

7.3.4 案例Ⅱ研究与分析 160

7.3.5 空间信息影响点与特异值识别方法的比较 163

7.4 小结 164

8 人工神经克里金法在冻土水盐一维空间的估值 166

8.1 概述 166

8.2 人工神经克里金网络 167

8.2.1 网络结构设计 167

8.2.2 网络结构选取 168

8.3 结果对比分析 169

8.3.1 训练模拟结果对比分析 174

8.3.2 检验结果对比分析 175

8.3.3 估值结果对比分析 175

8.3.4 变异函数对比分析 175

8.3.5 统计参数对比分析 178

8.4 人工神经协同克里金法的提出 178

8.4.1 冻土盐分相关分析与神经协同克里金输入因子的确定 178

8.4.2 神经协同克里金模型的建立与检验 179

8.4.3 结果分析 183

8.5 小结 185

9 人工神经网络模型的区域性土壤水盐环境动态监测 187

9.1 采样系统设计 187

9.2 数据计算与分析 188

9.2.1 BP网络技术原理 188

9.2.2 计算方案 189

9.2.3 计算成果 190

9.2.4 成果分析 197

9.3 小结 198

主要参考文献 199