基于深度学习的土壤水分预测模型研究

土壤水分是农业生产和水文循环的主要因素之一，其精准预测对于水资源的合理利用和管理具有重要意义。然而，土壤水分涉及复杂的结构特征和气象因素，难以建立理想的土壤水分预测数学模型。现有的预测模型在预测精度、泛化能力和多特征处理能力等方面存在问题，预测性能亟待提升。基于此，以北京地区为研究对象，提出具有大数据拟合能力的深度学习回归网络（DNNR）来构建土壤水分预测模型。通过整合数据集、分析预测变量的时间序列，并通过泰勒图（Taylor diagram）明确特征与预测变量之间的关系，选定的气象参数可为水分预测提供有效权重。试验结果表明，该深度学习模型用于土壤水分预测是可行且有效的。其良好的数据拟合和泛化能力在丰富输入特征的同时，确保了预测土壤水分数据趋势和数值的高精度，并为节水灌溉和防旱抗旱提供了有效的理论依据。