农田土壤水分的随机模拟和预报.pdf

维普资讯 ?中一 ：；。舀 第 l6卷第3期 南京气象学院学报 Vo1．16№ 3 1993年9月 JournalofNanjingInstituteofMeteorology Sep．1993 农田土壤水分的随机模拟和预报 申双和 周 英 - _ _ _ _ _ _ _ _ — — 一 (南京气象学院)、——～ Sf ． 摘要 对农 田土壤水分进行适当的时间序列分析，将经周期提取后的土壤水分随机 序列采用RLS算法建立 1非灌溉农 田土壤水分 自适应 AR模 型，从模拟效果和预报 精度看 ，该模型具有较强的 自适应性和一定 的应用价值。 关键词 圭堕查坌，周期分析，自兰皇坚垄兰 艰 目 农 田土壤水分的动态模拟 已有越来越多的研究，其中绝大部分是运用确定性方法，如借助 一 些边界条件求解土壤水分运动方程或从一定土层 内水分收支状况 出发” ]。尽管这些方法 在农 田水分管理中发挥了一定作用，但因土壤水分受许多因素制约，这种制约关系很难用某种 表达式描述 ；另外，也难 以准确预报降水及影响蒸散的一些气象要素，使这些方法在土壤水分 预报 中受到限制。本文从土壤水分时间序列的组成中提取周期变化，运用离差后的随机序列建 立土壤水分的自适应模型 ，在一定步长内进行预报试验 ，试 图克服过去某些方法的不足。 l 方法描述 1．1 土壤水分时间序列的组成 土壤水分时间序列 可 由线性分解模型表示成 一 a -t-只-t-X -t- (1) 式中a和 是确定性部分， 是暂态成分 (eP趋势和跳跃成分)，PI为周期成分；X和 是随机 部分 ，X 为随机相依成分 ，＆为纯随机成分。土壤水分的趋势成分是当地气象条件、土壤结构长 期、缓慢变化的结果 ，即使在数百年内这种变化也很小。土壤水分的跳跃部分也不予考虑 ，因为 这里考虑非灌溉农 田。所 以土壤水分只有周期成分和随机成分。 1．2 周期分析 土壤水分序列的周期提取采用谐波分析方法。设给定序列样本为 ，取 个主要周期选加， 则周期成分为 ， P一d。+∑(dc·osm￡+ m． ) (2) I l 。 参数 m和b。可 由最小二乘原理求得 “。 谐波分析的回归方差可表示为各谐波方差贡献之和，即 = ∑堕— (3) 收翦 日期，l992—04一∞ 维普资讯 3期 申双和等 ：农 田土壤水分的随机模拟和预报 325 式中(al+2】i)／2为第 个谐波的方差贡献 ，它相对于总方差的相对贡献就可作为衡量第 1个谐 波或周期显著性的度量 。通过显著性检验的谐波所对应的周期可认为是该时间序列的主要周 期，利用通过检验的 个谐波迭加就得到原序列确定性的周期变化。 1．3 模型建立 经周期提取后的序列称随机序列，进行标准化后得到一组新序列 ( 1，2，…，n)，根据新 序列建立 自适应 AR模型，它在某种程度上能实时地根据观测资料 (输入)和计算结果 (输出) 自行调整参数，随着观测数据的不断获得 ，可通过递推算法 自动地对模型参数加以修正，以接 近某种最佳状态 。 设 ￡时刻模型的输入为 (一1)，x(i--2)，…，z(— +1)，。(i)是期望值 z()与估计值 ；() 之差 ，这里