【摘 要】
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根据黄土高原区耕作后土壤水分入渗资料所建立的基于Kostiakov三参数经验模型公式的BP神经网络预报模型,对土壤水分入渗参数进行预测。预测结果表明：利用土壤基本理化参数耕作
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40671081);山西省地面灌溉节水技术参数手册研制项目(2015水资-1)
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根据黄土高原区耕作后土壤水分入渗资料所建立的基于Kostiakov三参数经验模型公式的BP神经网络预报模型,对土壤水分入渗参数进行预测。预测结果表明：利用土壤基本理化参数耕作层（0~20 cm）土壤含水率及其密度、砂粒含量、粉粒含量、有机质含量预报入渗模型参数具有可行性。入渗模型参数入渗指数α、入渗系数k的平均相对误差约为1%;稳渗率f_0的平均相对误差约为8%,在可接受范围内;90 min累计入渗量I_（90）的平均相对误差小于3%。模型整体预测精度较高,实现了利用土壤基本理化参数预报土壤水分入渗参数,
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