最近30从www.hoelymoley.com 2023 - 07 - 07 - t15:54:40z //www.hoelymoley.com/feeds/question/2379 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/rdf //www.hoelymoley.com/q/2379 11 大卫LeBauer //www.hoelymoley.com/users/174 2014 - 08 - 18 - t18:48:53z 2014 - 08 - 19 - t19:18:19z

< p >我有一个模型(Miguez et al 2008)定义< em > < / em >萎蔫点如下土壤含水量没有蒸腾(从1993年约翰逊等)。< em >田间持水量< / em >定义为水的体积后仍在湿土壤过度排水。也不是真正的常数对于给定的土壤,但他们是常用的在建模。< / p > < p >是有通用pedotransfer函数,可用于估计这些参数从砂/淤泥/粘土分数吗?这些估计将被用作先验贝叶斯数据同化,从而被随后受到土壤湿度和蒸腾作用的观察。< / p > < p >引用:< / p > < ul > <李>约翰逊等人1993年的实现和验证改进的陆地水文学的大气环流模式。j .气候(< a href = " http://www.engr.colostate.edu/拉米雷斯/ ce_old /项目/ Johnson_etal.pdf”> pdf < / >) < /李> <李> Miguez et al 2008 semimechanistic模型预测的增长和生产生物能源作物芒草竹:描述、参数化和验证。GCB-Bioenergy pdf (< a href = " https://uofi.box.com/miguez2008smm " > < / >)。< /李> <李>维基百科< a href = " http://en.wikipedia.org/wiki/Field_capacity " >“田间持水量”< / >和< a href = " http://en.wikipedia.org/wiki/Permanent_wilting_point " > < / >“凋萎点”。< /李> < / ul >

//www.hoelymoley.com/questions/2379/-/2389 # 2389 7 Deditos //www.hoelymoley.com/users/106 2014 - 08 - 19 - t19:18:19z 2014 - 08 - 19 - t19:18:19z

< p >据我所知,没有一个明确的pedo-transfer函数(PTF),但有几项研究列车对多站点的数据库功能,而不仅仅是获得特定站点的功能。这些ptf通常定义土壤moisture-conductivity-suction关系基于淤泥,砂和粘土分数可以读出田间持水量(吸入= -10 kPa)和凋萎点(吸入= -1500 kPa)。您使用哪个PTF取决于土壤moisture-conductivity-suction液压模型使用的描述。< / p > < p > < a href = " http://dx.doi.org/10.1029/WR014i004p00601 " >克拉普和公司< / >水力学的< a href = " http://dx.doi.org/10.1029/WR020i006p00682 " > Cosby et al (1984) < / > PTF。这是我们的训练数据。很有可能有最近的ptf训练更多更好的数据,但这一仍在使用(例如,由英国气象局)。< / p > < p > < a href = " http://dx.doi.org/10.2136/sssaj1980.03615995004400050002x " > van Genuchten < / >水力学的< a href = " http://dx.doi.org/10.1016/s0016 - 7061 (98) 00132 - 3”> Wosten et al (1999) < / > PTF(参见< a href = " http://dx.doi.org/10.1016/s0022 - 1694 (01) 00464 - 4 " > Wosten et al, 2001 < / >)。这是欧洲HYPRES培训数据库,您需要有机比例和体积密度除了淤泥/沙/粘土百分比。还有罗塞塔< a href = " http://cals.arizona.edu/research/rosetta/rosetta.html " > < / > (< a href = " http://dx.doi.org/10.1016/s0022 - 1694 (01) 00466 - 8“> Schaap et al, 2001 < / >),它使用多个ptf分层结构和训练数据来自北美和欧洲。< / p > < p >注意这些液压属性是很难衡量的原位和在实验室里,所以安装ptf经常解释相当低的分数的训练数据的方差。您可以使用这些信息来告知你的先知先觉,这应该是相当保守。< / p >

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