把耕地表層土壤3個季節(2004年3月12日、3月17日、3月22日、3月26日,2004年11月7日、12月13日及2005年3月17日、4月5日)8個時間序列的顆粒百分含量隨時間的變化進行整理,如圖4-1所示,可初步反映出表層土壤粒徑的變化特點。通過百分含量的...[繼續閱讀]

    如圖4-2所示,從圍封草地土壤粒徑的分布曲線反映出,各級土壤粒徑均發生微小的變化。大于0.05mm顆粒的百分含量均呈現上下波動的態勢,每一百分含量的最大值和最小值之間相差不大,從整體粒徑百分含量變化分析發現,粒徑大于1mm顆粒...[繼續閱讀]

    Matlab6.5軟件提供了以下函數可以直接實現對各模型的求參過程。一是最優化工具箱里的非線性擬合函數lsqcurvefit;二是概率論和數理統計工具箱里的非線性回歸函數nlinfit和nlintool。兩工具箱的函數各有優勢,lsqcurvefit函數相對更簡潔、...[繼續閱讀]

    由前面知道改進邏輯生長模型形式為用實測數據對改進邏輯生長模型(Mlog)進行回歸求參,運行結果如下:x=108.7221、4.7969、0.2195、resnorm=0.0146。故模型確定為同樣用2003年11月和2004年3月耕地表土的33組顆分實驗數據對該模型進行顯著性檢...[繼續閱讀]

    其表達式為仍用耕地表土顆分數據對Gompertz模型求參得:x=-2.4518、3.3922、0.8485、-1.3914,resnorm=0.0348;把求得的參數代入原模型,形式為同理用2003年11月和2004年3月得到的耕地表土33組顆分實驗數據對Gompertz模型進行方差分析,分析統計結果見...[繼續閱讀]

    用顆分數據對IFred3P模型求參,運行結果為:x=0.0004、0.3800、23.5162,resnorm=0.5902;故求得模型的具體表達式為顯著性檢驗結果統計結見表4-4。表4-4耕地表土IFred3P模型顯著性檢驗結果統計表模型殘差平方和相關系數平方(R2)最大值最小值平均...[繼續閱讀]

    用耕地表土顆粒大小分布數據對IFred4P模型求參。運行結果為:x=2.5575、-11.9818、-0.0275、1.1061;resnorm=0.0197。故IFred4P模型的具體表達式為顯著性檢驗統計結果見表4-5。表4-5IFred4P模型顯著性檢驗結果統計表模型殘差平方和相關系數平方(...[繼續閱讀]

    該模型是對上面提到的改進邏輯生長模型(Mlog)的進一步改進。因為改進邏輯生長模型雖然對陰山北部農牧交錯帶耕作性土壤表土顆粒分布模擬有足夠的精度,但有一個不足,在粒徑小于1mm一段上,模擬值和實測值間的誤差總是約2.48個百...[繼續閱讀]

    6種參數模型對耕地表土33個樣本的總體模擬效果可知,模型計算得到的累積質量百分含量的殘差平方和及相關系數平方的變化趨勢恰好是相反的,即相關系數平方越大則殘差平方和越小,模擬效果也越好。內蒙古自治區陰山北部農牧交...[繼續閱讀]

    Turcotte[74]基于顆粒數量與其直徑關系提出了多孔介質材料的粒徑分布公式,即N(δ>di)∝d-Dpi(4-9)式中N——粒徑大于di的顆粒的累積數量;Dp——粒徑分布分形維數。由于數出每一個粒級顆粒的數量很難,甚至不可能,所以Turcotte提出的多孔...[繼續閱讀]