土壤水分測(cè)定儀根據(jù)降水量和蒸發(fā)量統(tǒng)計(jì)分類依據(jù)，將15個(gè)氣象因子分成5組氣象因子組。應(yīng)用SPSS軟件將5組氣象因子與各層土壤濕度進(jìn)行逐步回歸分析，建立了各層土壤濕度逐步回歸模型。逐步回歸方法逐步引入新的方差貢獻(xiàn)顯著的自變量，逐步剔除不顯著的變量，從而保證方程始終只保留對(duì)依變量方差貢獻(xiàn)顯著的自變量。
這種篩選過(guò)程一直進(jìn)行到所有可供選擇的變量中，對(duì)因變量方差貢獻(xiàn)不顯著的變量需要剔除為止。因此，逐步回歸分析建立的回歸方程是回歸方程。建立的土壤濕度逐步回歸模型見(jiàn)表3。土壤濕度與5組因子都存在顯著相關(guān)關(guān)系。根據(jù)方程相關(guān)性原則以及便于與單一因子建立的回歸模型比較分析，篩選出0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm的土壤濕度的逐步回歸預(yù)測(cè)模型分別見(jiàn)公式(4)~(6)。此外，在模型的驗(yàn)證過(guò)程中發(fā)現(xiàn)在長(zhǎng)期無(wú)降水土壤濕度較低的情況下，土壤實(shí)測(cè)前出現(xiàn)1 mm以上少量降水，模型預(yù)報(bào)的值通常偏高，在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中需根據(jù)實(shí)際情況做出適當(dāng)?shù)赜喺?br> 土壤水分檢測(cè)儀試驗(yàn)表明，該模型預(yù)測(cè)的土壤濕度狀況基本能反映旱情發(fā)展的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，便捷地預(yù)測(cè)掌握較為準(zhǔn)確的土壤墑情動(dòng)態(tài)變化，監(jiān)測(cè)旱情發(fā)展態(tài)勢(shì)，滿足當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)需要，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合理用水和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)、合理的決策依據(jù)。土壤濕度變化的影響因素較多，涉及問(wèn)題面廣且復(fù)雜，僅考慮前期降水量和蒸發(fā)量建立的預(yù)測(cè)模型會(huì)存在一定的誤差，今后可考慮加入其他影響因子進(jìn)行預(yù)測(cè)模型研究，以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，本研究?jī)H用了1年的土壤濕度觀測(cè)資料進(jìn)行建模研究，時(shí)序較短，隨著觀測(cè)工作的延續(xù)，今后將進(jìn)一步優(yōu)化模型。
土壤濕度單一因子回歸模型與逐步回歸模型對(duì)3層土壤濕度預(yù)測(cè)值的比較表明：2種土壤濕度回歸預(yù)測(cè)模型土壤濕度預(yù)測(cè)值之間存在極其顯著的相關(guān)性。同時(shí)，2種回歸模型土壤濕度預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差值之間的差異不大。因此，考慮到實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中的便捷、簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確等原則，單一因子的預(yù)測(cè)模型的簡(jiǎn)單、較高預(yù)測(cè)精度性是較優(yōu)選擇；同時(shí)，逐步回歸模型也可用于預(yù)報(bào)值的矯正。
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