黄土区不同土地经营方式径流量神经网络模拟

赵鹏宇，徐学选

（1.忻州师范学院 地理系，山西 忻州 034000；2.中国科学院 水利部 水土保持研究所，陕西 杨凌 712100）

降雨—径流过程被认为是高度非线性过程，并且不易用简单模型来描述［1］，径流量的确定是研究降雨产流中非常重要的一个环节，而影响径流量的因素很多，并且多为非线性关系，为此引入了人工神经网络（ANN）［2］，人工神经网络是一种能模拟具有非线性输入输出关系的数学工具，其中之一的BP网络模型具有较强的自学习能力和处理非线性问题能力［2－3］。曹广学［4］利用山西岔口流域的实测数据对BP网络预报的检验表明，洪水过程的合格率为79.13%，取得了满意的精度；舒畅［1］通过实例仿真，表明该模型对不同类型降雨径流过程模拟具有较高的精度；敖汝庄［5］通过观测资料建立坡面小单元产流量BP网络模型，通过验证其功能是有效的；任妮等［6］建立了松花江干流流域的降雨径流BP网络预报模型，并与其他方法进行对比，结果表明其预报精度较高，能较好反映计算流域的降雨径流规律。这些多数是以小流域为尺度，在一定条件下建立的，其输入变量主要以几个较易获得的降水特征值（降雨强度、降雨历时、降雨量）组成。而影响降雨产流的因素众多，土壤、植被、地形、土地经营方式等尚未考虑，单一以降水特征值作为输入变量，很难有效模拟产流特征。为此，本文在延安燕沟流域以（草灌地，刈割地，翻耕地）为例，引入BP网络模型对不同土地经营方式下的产流规律进行研究。……