基于BP神经网络模型的渣场复垦坡面土壤侵蚀模拟研究

摘要

土壤侵蚀是当今世界重要的环境问题之一,由水力导致的土壤侵蚀占有主导作用,而坡面水土流失是水力侵蚀的起始和决定性阶段,因此研究坡面水土流失的力学机理和坡面产流产沙量的计算与影响因素,对防止由水力导致的土壤侵蚀有重要的指导性意义。
　　 本研究采用川中丘陵区遂渝铁路沿线的8个径流小区2007～2009年的观测数据,通过力学分析总结流失规律,筛选可以进行模拟的数据,并采用BP人工神经网络模型进行了5因子复垦坡面土壤侵蚀模拟预测。
　　 通过对坡面侵蚀中溅蚀和径流的侵蚀过程研究,理论上简化了其作用方式,通过推导化简得到降雨侵蚀力的表达式,在此基础上,建立宏观尺度下坡面土壤侵蚀力学模型。
　　 研究认为,坡面土壤颗粒受坡面径流冲刷分离是动力因素和阻力因素综合作用的结果,坡面径流所具有的剪切应力大于等于坡面临界拖曳力,是坡面土壤颗粒发生分离的必要和先决条件。
　　 建立水力侵蚀产流产沙动力学模型,并以铁路项目作为载体,通过对渣场坡面侵蚀产流产沙动力学模型中影响产流产沙的因素进行分析和数值模拟,进行产流过程、水深过程和单一坡面产沙量与影响因素之间的数值模拟,期望对此类型开发建设项目渣场水土保持工作提供科学依据。
　　 主要研究结果如下:
　　 1.坡面土壤颗粒受坡面径流冲刷分离是动力因素和阻力因素综合作用的结果,坡面径流所具有的剪切应力大于等于坡面临界拖曳力。是坡面土壤颗粒发生分离的必要和先决条件。
　　 2.以运动波理论为基础,推导单宽流量和坡面流流速的理论关系,并给出表达式。由此公式看出单宽流量和流速的主要影响和制约因素有下垫面条件、曼宁糙度系数、坡面水深和比降、坡长和坡度等;假设沿坡面土壤特性不变,化简若干常数项,得到简单坡面土壤侵蚀量表达公式。
　　 3.对坡面土壤侵蚀率沿坡长方向求积分,得出简单坡面土壤侵蚀量的公式,得出影响坡面产沙量的因素主要有坡面坡度α、坡长L、单位流程上的单宽流量即径流率qw、曼宁糙率系数n(n为综合反映壁面对流动阻滞作用的粗糙系数)及地表的摩擦系数f和泥沙粒径d等。通过matlab数值模拟,直观反映出临界坡度的存在以及只有两未知数的情况下坡面产沙量与各因素之间的关系。通过对复杂坡面土壤侵蚀量公式的分析和数值模拟,得出复杂坡面侵蚀量影响因素的主次作用以及作用规律。
　　 4.针对输入因子特点建模,需要对样本进行归一化输入和反归一化输出,其范围为[0.05,0.95]时预测与拟合结果较好。对于本研究使用的单隐含层的BP网络,神经元数初始在9N-10N范围内时拟合效果较好。预测阶段,在训练样本数量相同的情况下,输入因子的决定系数越大预测效果越好。当训练样本数量较大时,决定系数的差异对预测结果的影响并不大。通常来说,预测结果在样本数量多和决定系数大时效果最好。因此,样本数量偏少的情况下,BP网络的建模预测应通过相关性分析来筛选数据。
　　 5.对于坡面土壤侵蚀预测建模,输入因子的不足可以通过增加训练数量来弥补,而且,采用单隐含层BP神经网络人工智能技术建模预测,可获得较为满意的结果。