基于分形理論的土壤含水量時(shí)間序列特性分析.pdf

1、研究土壤含水量時(shí)間序列在時(shí)間和空間上的內(nèi)在變化規(guī)律，對(duì)進(jìn)一步預(yù)測(cè)土壤含水量發(fā)揮著重要的現(xiàn)實(shí)作用。本文以分形理論為基礎(chǔ)，選取欒城區(qū)三個(gè)具有代表性層次的土壤含水量時(shí)間序列為研究對(duì)象，對(duì)其變化特性和分形特征進(jìn)行了分析和研究，并構(gòu)建了混沌最小二乘支持向量機(jī)回歸模型對(duì)含水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，得到了以下研究成果：
　　(1)引入柯爾莫哥羅夫-斯米爾諾夫(Kolmogorov-Smirnor)正態(tài)性檢驗(yàn)，對(duì)含水量時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征值進(jìn)行了計(jì)算。結(jié)果表

2、明其總體分布均不符合隨機(jī)正態(tài)分布的特征，表現(xiàn)出尖峰胖尾的特點(diǎn)，可判斷出時(shí)間序列具有非線性和分形分布的特征。
　　(2)借助 R/S分析法分別計(jì)算了時(shí)間序列的 Hurst指數(shù)和分形維數(shù)，研究其長(zhǎng)期持續(xù)性特征和波動(dòng)幅度的大小。結(jié)果表明：三個(gè)層次的 Hurst指數(shù)H均大于0.5，揭示了不同深度土壤含水量的時(shí)間序列是非隨機(jī)時(shí)間序列，時(shí)間序列存在顯著的長(zhǎng)程依賴性，而且該時(shí)間序列是持續(xù)性的；時(shí)間序列的分形維數(shù)介于1和2之間，且分形維數(shù)隨著深度

3、的增加越來(lái)越小，表明了隨著土壤深度的增加土壤含水量波動(dòng)幅度也越來(lái)越小，噪聲更少。
　　(3)借助去趨勢(shì)波動(dòng)分析法，從標(biāo)度不變性的角度分析了14個(gè)層次含水量時(shí)間序列的長(zhǎng)程相關(guān)性，并用分形維數(shù)揭示了土壤含水量在空間上演變的分形特征。結(jié)果表明：14個(gè)層次的含水量時(shí)間序列具有長(zhǎng)程相關(guān)性且存在著明顯的趨勢(shì)性變化。隨著深度的增加，標(biāo)度指數(shù)逐漸增大，揭示了含水量變化的長(zhǎng)程相關(guān)性越來(lái)越強(qiáng)；另一方面，隨著深度的增長(zhǎng)，分形維數(shù)逐漸變小，揭示了含水量的

4、波動(dòng)幅度越來(lái)越穩(wěn)定，這也與實(shí)際相契合。
　　(4)以10c m處含水量時(shí)間序列為研究對(duì)象，采用自相關(guān)系數(shù)法和 G-P算法分別計(jì)算了時(shí)間序列的最佳時(shí)間延滯和嵌入維數(shù)，對(duì)序列進(jìn)行了相空間重構(gòu)，并通過(guò)計(jì)算最大Lyap uno v指數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù)判斷出時(shí)間序列具有混沌特性。基于此，構(gòu)造了混沌最小二乘支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型，對(duì)含水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)和進(jìn)一步的分析。依據(jù)預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)，對(duì)模型的精度和可靠度進(jìn)行了檢驗(yàn)，說(shuō)明了所建立預(yù)測(cè)模型是有效的和