36654.基于液流的樹(shù)木蒸騰模型及其尺度轉(zhuǎn)換研究

1、魯東大學(xué)碩士學(xué)位論文基于液流的樹(shù)木蒸騰模型及其尺度轉(zhuǎn)換研究姓名：李清翠申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：自然地理學(xué)指導(dǎo)教師：張振華20080601魯東大學(xué)碩士學(xué)位論文為太陽(yáng)總輻射、大氣溫度、相對(duì)濕度；陰天和雨天相對(duì)濕度對(duì)液流速率影響最大，與液流速率相關(guān)性達(dá)到0946和0909。030cm各層土壤含水率與樹(shù)木液流速率擬合效果較好，主要因?yàn)槿斯す喔葪l件下梨樹(shù)根系分布較淺，當(dāng)樹(shù)木蒸騰耗水時(shí)，根系通過(guò)吸收水分補(bǔ)充損耗，引起表層土壤含水量的變化，對(duì)樹(shù)木蒸騰

2、耗水做出響應(yīng)。4、樹(shù)木蒸騰預(yù)測(cè)模型研究傳統(tǒng)的多元線(xiàn)性回歸分析方法應(yīng)用最為廣泛，該方法擬合精度較高，但建立回歸方程偏回歸系數(shù)通過(guò)T檢驗(yàn)水平較差；主成分分析方法能減少自變量個(gè)數(shù)，解決信息重疊問(wèn)題，使問(wèn)題分析更簡(jiǎn)單，此方法觀(guān)察值與擬合值回歸擬合效果不如多元線(xiàn)性回歸分析方法，但回歸方程偏回歸系數(shù)通過(guò)T檢驗(yàn)水平較好；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，相對(duì)誤差最小，擬合精度最高。5、考慮滯后效應(yīng)的樹(shù)木蒸騰預(yù)測(cè)模型研究樹(shù)木液流達(dá)到峰值時(shí)間與氣象因子達(dá)到峰值時(shí)間并不同

3、步，滯后效應(yīng)確實(shí)存在。利用主成分回歸和多元線(xiàn)性回歸分析方法進(jìn)行分析表明：考慮滯后可以提高樹(shù)木蒸騰預(yù)測(cè)模型的精度；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析表明：考慮滯后以后樹(shù)木蒸騰預(yù)測(cè)模型精度提高或者小幅度降低。6、單木到林分水平耗水量的尺度轉(zhuǎn)換研究四個(gè)樣木10cm、20cm、30cm、40cm、頂部徑粗與全天平均液流速率之間建立的一元線(xiàn)性回歸方程擬合效果較好，可見(jiàn)，通過(guò)徑粗與全天平均液流速率進(jìn)行單木到林分水平尺度轉(zhuǎn)換是可行的。通過(guò)尺度轉(zhuǎn)換可知，果實(shí)膨大前期