黄土高原巴沟流域侵蚀产沙神经网络与分段预报模型

黄土高原小流域次降雨侵蚀产沙分段预报模型研究是当前土壤侵蚀和水土保持领域的热点问题。该研究由中国科技论文在线首发，作者于国强、李占斌、鲁克新和张霞合作完成，他们聚焦在黄土高原丘陵沟壑区的第一副区岔巴沟流域，这一地区是小流域综合治理的重要区域。 研究的核心目标是建立一个具有广泛适用性的流域尺度侵蚀产沙预报模型，这在理论上和实践上都具有重要意义，对于流域水土流失的预测和控制具有指导价值。作者们采用人工神经网络（ANN）模型，特别是BP网络模型，因为其强大的自学习能力和处理非线性问题的能力，已被证明在流域侵蚀产沙预测中具有高效性能。 研究过程中，作者们首先构建了流域侵蚀产沙的人工神经网络模型，通过缺省因子检验法分析了降雨、径流侵蚀功率、径流深等关键因子对侵蚀产沙的影响程度。他们发现，径流侵蚀功率和径流深度的敏感性受到流域地貌形态复杂度的显著影响，即不同复杂程度的流域对这两种因子的响应有所不同。 进一步，他们提出了基于分形信息维数的流域次降雨侵蚀产沙分段预报模型。分形维数被用来量化流域地貌的复杂度，结果显示，当分形维数Di大于0.8308时，径流侵蚀功率在预测侵蚀产沙方面表现更优；而当Di小于0.8140时，径流深度的预测精度更高。这种分段预报方法提高了模型的适应性和准确性。 该研究的结果表明，人工神经网络模型结合分形信息维数的方法在黄土高原小流域侵蚀产沙预报中展现了良好的性能，为其他类似区域的侵蚀产沙模型构建提供了有价值的参考。同时，它也提示我们在流域管理中应根据地貌的复杂性选择合适的预测因子，以提高水土保持措施的针对性和有效性。