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Geosci. Front. | 土壤水力侵蚀的空间变异性:经验技术与智能技术的比较

Geoscience Frontiers 2024-11-05 09:00
文章摘要
本文研究了土壤水力侵蚀(SWE)的空间变异性,比较了经验技术与智能技术在预测土壤侵蚀中的应用。研究背景是全球土壤侵蚀问题严重,影响粮食供应。研究目的是通过优化机器学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)结合灰狼优化算法(GWO),来精确绘制土壤侵蚀易感性地图。研究结果表明,CNN-GWO模型在预测土壤侵蚀方面表现最佳,优于传统的RUSLE模型和其他机器学习模型。具体来说,海拔高度和降雨侵蚀性对SWE的影响最大,而土壤质地和水文的影响较小。Noor-Rood流域的土壤流失量根据RUSLE模型介于0至2644 t ha−1 yr−1之间。
Geosci. Front. | 土壤水力侵蚀的空间变异性:经验技术与智能技术的比较
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DOI: 10.1016/S0169-1317(24)00382-X Pub Date : 2024-11-16
IF 5.3 2区 地球科学 Q2
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