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一种适用于火烧迹地火后不同时期土壤侵蚀量预测的方法: 本发明提供一种适用于火烧迹地火后不同时期土壤侵蚀量预测的方法，包括：选定试验样地：土壤侵蚀针布设：土壤侵蚀深度监测：建立土壤侵蚀量预测模型：步骤5、火烧迹地土壤侵蚀量预测。本发明采用土壤侵蚀针法，通过火后长达一年的遥感解...; 何坤金涛胡卸文罗刚曹希超马洪生杨瀛席传杰周瑞宸张瑜周永豪

一种测量坡面细沟土壤侵蚀量的器具: 本实用新型涉及坡面细沟土壤相关技术领域，尤其涉及一种测量坡面细沟土壤侵蚀量的器具，包括测距仪，所述测距仪的上方表面安装有屏幕.首先通过转轴旋转保护壳将其盖在测距仪的上方表面对其进行保护，转轴通过连接板与测距仪转动连接，然...; 蔡艳龙刘涛郑吉林刘军帅赵晶刘意仁

基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法: 本发明涉及砂质海岸侵蚀检测技术领域，具体涉及基于多期遥感影像的砂质海岸侵蚀量快速计算方法，包括以下步骤：S1：先选定目标砂质海岸线区域，并收集该区域的多期遥感影像；S2：对S1中遥感影像进行处理，以区分海岸线及其邻近地带...; 王勇智张常乐杜军仲毅

径流深和侵蚀量与集水面积、坡度及降雨量关系研究: 2024年; [目的]分析径流深、侵蚀量与集水面积、坡度等影响因子间定量关系,为土壤侵蚀物理模型构建及参数率定提供参考。[方法]基于不同下垫面措施野外径流小区天然降雨实测资料,构建了年降雨径流深、侵蚀量多参数非线性估算模型。[结果]降雨产流阈值随集水面积、坡度呈先减后增、先增后减的变化趋势。年径流深(Y_(1))和年土壤流失量(Y_(2))随面积呈先增后减变化趋势;Y_(1)随坡度呈先减小后迅速增加变化趋势,Y_(2)随坡度呈持续递增变化规律;Y_(1)和Y_(2)随年降雨量持续增加。当坡面面积为130 m^(2)时,Y_(1)和Y_(2)均达最大值;当坡度为13.5°时,Y_(1)达最小值。Y_(1)多参数非线性回归估算模型精度较好,70%数据点相对误差分布在±30%内。[结论]集水面积、坡度和年降雨量三者交互作用对年降雨径流深和侵蚀量影响作用最大;对于年降雨径流深和侵蚀量而言,均存在临界集水面积和临界坡度值。; 黄俊金平伟姜学兵; 关键词：坡度径流深土壤流失量

检测钢包内衬侵蚀量的方法、处理器、装置及存储介质: 本申请涉及工业检测领域，具体涉及一种检测钢包内衬侵蚀量的方法、处理器、装置及存储介质。包括：采集钢包内衬的三维点云，以建立钢包内衬的当前三维点云模型；确定在历史三维点云模型的模型坐标系下，当前三维点云模型转换得到的目标三...; 刘石岩孙银健陈仁

辽西地区小流域土壤侵蚀量估算: 2024年; 近年来,通过土壤、水质保护和生态系统建设项目,小流域生态环境逐步得到改善,但由于特殊的地理环境、自然等因素,集水区的土壤侵蚀仍在继续,主要原因是小流域的保水能力低,缺乏工程保护措施,导致两岸耕地受到侵蚀,水土流失严重。采用修改后的通用土壤侵蚀方程(RULSE)被用来估算辽西径流试验小流域的土壤侵蚀情况,并通过小流域土壤侵蚀测试的数据进行验证。通过分析可知,RULSE方程比传统的一般土壤侵蚀方程更准确,因为它能考虑到降雨和坡面径流因素对土壤侵蚀的影响,小流域土壤侵蚀的进一步研究取得较好的效果。; 万爽; 关键词：土壤侵蚀小流域

定量区分坡面片流侵蚀量和细沟侵蚀量的装置及其方法: 本发明提供了定量区分坡面片流侵蚀量和细沟侵蚀量的装置及其方法，在测试平台上设置有一个以上的土槽用以装填土壤，土槽相互平行，由两块具有一定间距的侧向板构成，两块侧向板之间的间距形成土槽的宽度，在两块侧向板的顶端，设置有上部...; 陈晓燕陶婷婷李丹丹谭文浩麻力文孔令勇

一种土壤侵蚀量定时测量装置: 本发明涉及一种土壤侵蚀量定时测量装置，包括激光测距器、测量机器人、定时控制模块、数据临时存储模块、数据远程传送模块、控制终端。所述测量机器人控制激光测距器按照指定轨迹与指定频率对坡面进行第一轮扫描，采集得到第一轮间距测量...; 朱昊宇夏小林姬钰汪邦稳张世杰张靖雨刘旦旦张卫赵黎明龙昶宇王浩宇彭栋

基于USLE的北黄岭河小流域土壤侵蚀量估算: 2023年; 本文以岫岩县苏子沟镇北黄岭河小流域为例,应用美国农业部率先提出的USLE通用土壤流失方程,并结合遥感及地理信息技术,对该流域土壤侵蚀规模展开测算和估计。结果表明,北黄岭河小流域年土壤侵蚀总量平均为163589740t,总土壤侵蚀面积为461hm2,流域内年土壤侵蚀模数为900t/(km^(2)·a),为轻度侵蚀;流域内土壤侵蚀表现出明显的空间差异性特征,且土壤侵蚀程度主要与土地利用类型及坡度有关。研究过程及结论可为类似流域土壤侵蚀量估算提供借鉴参考,并能为北黄岭河小流域水土保持和环境治理提供依据。; 高立新; 关键词：USLE模型水土流失土壤侵蚀量

基于LSTM模型预测不同水保工程措施条件下土壤侵蚀量——以辽西北地区为例: 2023年; [目的]准确模拟和预测不同水保工程措施下土壤侵蚀量,为辽西北地区精准预测土壤侵蚀量提供技术和理论依据。[方法]基于野外径流小区2011—2021年的监测数据,包括:最大30 min和60 min降雨强度(I 30和I 60)、降雨历时(T)、降雨量(P)和土壤侵蚀量,建立了长短期记忆神经网络(LSTM)分别对3种工程措施(水平槽、果树台田和梯田)下的土壤侵蚀量进行预测。并将LSTM预测结果与3个经典机器学习模型〔反向传播神经网络(BP)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)〕预测的结果进行对比。[结果]①在3种工程措施中,I 30,I 60,T和P对土壤侵蚀量的影响程度不同,但I 30,I 60和T对土壤侵蚀量的影响大于P。②利用BP模型预测土壤侵蚀量的相对均方根误差(NRMSE)均大于0.2。③相比于RF和SVM模型,LSTM模型在3种工程措施下(水平槽、果树台和梯田)预测土壤侵蚀量的NRMSE分别降低了约0.04~0.08,0.02~0.08,0.05~0.08。④利用I 30和T作为LSTM模型的输入特征预测土壤侵蚀量的精度与使用I 30,I 60,T和P为输入特征时的预测精度相近。[结论]在辽西北地区3种水保工程措施中,利用LSTM模型基于最大30 min雨强和降雨历时对土壤侵蚀量进行预测,取得了较其他传统模型高的预测精度。这说明LSTM模型可在同类地区土壤侵蚀量的精准模拟和确定水土保持措施中推广和应用。; 李明伟; 关键词：土壤侵蚀量水土保持工程机器学习模型

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