基于分形理論的土壤含水量時間序列特性分析.pdf

1、研究土壤含水量時間序列在時間和空間上的內(nèi)在變化規(guī)律，對進一步預測土壤含水量發(fā)揮著重要的現(xiàn)實作用。本文以分形理論為基礎(chǔ)，選取欒城區(qū)三個具有代表性層次的土壤含水量時間序列為研究對象，對其變化特性和分形特征進行了分析和研究，并構(gòu)建了混沌最小二乘支持向量機回歸模型對含水量進行了預測，得到了以下研究成果：
　　(1)引入柯爾莫哥羅夫-斯米爾諾夫(Kolmogorov-Smirnor)正態(tài)性檢驗，對含水量時間序列的統(tǒng)計特征值進行了計算。結(jié)果表

2、明其總體分布均不符合隨機正態(tài)分布的特征，表現(xiàn)出尖峰胖尾的特點，可判斷出時間序列具有非線性和分形分布的特征。
　　(2)借助 R/S分析法分別計算了時間序列的 Hurst指數(shù)和分形維數(shù)，研究其長期持續(xù)性特征和波動幅度的大小。結(jié)果表明：三個層次的 Hurst指數(shù)H均大于0.5，揭示了不同深度土壤含水量的時間序列是非隨機時間序列，時間序列存在顯著的長程依賴性，而且該時間序列是持續(xù)性的；時間序列的分形維數(shù)介于1和2之間，且分形維數(shù)隨著深度

3、的增加越來越小，表明了隨著土壤深度的增加土壤含水量波動幅度也越來越小，噪聲更少。
　　(3)借助去趨勢波動分析法，從標度不變性的角度分析了14個層次含水量時間序列的長程相關(guān)性，并用分形維數(shù)揭示了土壤含水量在空間上演變的分形特征。結(jié)果表明：14個層次的含水量時間序列具有長程相關(guān)性且存在著明顯的趨勢性變化。隨著深度的增加，標度指數(shù)逐漸增大，揭示了含水量變化的長程相關(guān)性越來越強；另一方面，隨著深度的增長，分形維數(shù)逐漸變小，揭示了含水量的

4、波動幅度越來越穩(wěn)定，這也與實際相契合。
　　(4)以10c m處含水量時間序列為研究對象，采用自相關(guān)系數(shù)法和 G-P算法分別計算了時間序列的最佳時間延滯和嵌入維數(shù)，對序列進行了相空間重構(gòu)，并通過計算最大Lyap uno v指數(shù)和關(guān)聯(lián)維數(shù)判斷出時間序列具有混沌特性。基于此，構(gòu)造了混沌最小二乘支持向量機的預測模型，對含水量進行了預測和進一步的分析。依據(jù)預測模型評價指標參數(shù)，對模型的精度和可靠度進行了檢驗，說明了所建立預測模型是有效的和