摘要
本发明公开了一种人工林地深层土壤水分利用垂直分布估算方法,属于生态水文建模技术领域。旨在解决现有技术野外大量采样成本高、物理模型模拟误差大或无法获取土壤水分利用垂直分布规律的问题。本发明的核心创新在于将深度信息作为一个关键的数值型输入特征,与土壤、气象、植被等输入因子共同构建机器学习模型的输入量;并以表征水分利用的土壤水亏缺量为对应深度的输出目标。建立起输入因子与特定深度亏缺量之间的精确映射关系,从而实现对不同条件、不同深度土壤水亏缺量的直接预测,获取精细的深层土壤水分利用的垂直分布,为区域生态恢复可持续性评估提供技术支持。
技术关键词
深层土壤水分
人工林地
地理位置信息
集成学习模型
因子
构建机器学习模型
随机森林模型
数据
生态水文
植被
生态恢复
气象
建模技术
数值
农田
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