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World File Search System地下水位
加深的地下水位增加了泥炭苔藓与周期性干旱的脆弱性
fi g u r e 2（a）建模最大光合作用（p max），（b）所有原点的呼吸（r）peatland Type×地下水位（WT）历史组合，以及（C和D）在实验过程中的温室环境。p max（a）和r（b）值估算，然后平均。每条线代表每个测量运动中两个物种的CO 2通量值（n = 4）。在周期性干旱（虚线）进行的中co症测量了五次：干旱前，峰值干旱，然后在树周的恢复期间每周一次。对照中的中焦点没有周期性干旱（实线）进行了三次：干旱前，峰值干旱和恢复3周后。每个源subsite（原点泥炭型×WT历史组合）均以不同的颜色表示。线类型将控制与干旱处理的中孔分开。（c）用两个DHT22传感器在中心水平上测量空气湿度，其值平均。使用两个Pino-Tech土壤观察到10个传感器测量土壤水分，每个传感器中有一个经过干旱和对照中的中验。土壤水分传感器未校准泥炭土壤，而是描述时间变化。（d）用两个DHT22传感器在中孔水平上记录空气温度，其值平均。土壤温度是使用两个中心中的DS18B20传感器测量的，并且还将这两个传感器的记录值进行平均。室内测量活动（表2）标有灰色阴影，干旱时期的启动和结束是用灰色虚线标记的。
使用机器学习的地下水位深度预测
摘要 - 由于复杂且多样化的水文地质特性，边界条件和人类活动以及这些元素之间的非线性相互作用，农业区域的水深度预测很困难。因此，作为代替昂贵的模型的替代品，本研究建立了一个由长期短期存储网络（LSTM）的创新系列时间框架以及完全连接的层构成的模型。第一个LSTM层采用了辍学方法。使用14年（2000- 2013年）在中国Hetao灌溉区的北部沙漠的五个辅助领域的数据（2000- 2013年）的数据测试和评估了建议的模型。建议的模型可以根据蒸发，水转移，温度，时间和降水的转移来预测地下水位深度。实验将14年的数据划分为培训和验证数据集。传统的喂养神经网络（FFNN）在相对较低（0.004–0.495）R2分数中获得了建议的框架在深度预测的深度（0.789–0.952）中获得了较高的R2评分，这表明建议的框架可以弥补和获得过去的数据，并获得了过去的数据。进一步探索了辍学方法的有效性，以及建议模型的设计。实验的结果表明，使用辍学策略可以大大减少过度拟合。此外，提出的模型的R2分数与双LSTM框架的R2分数的比较范围为0.170-0.864，它描述了建议的体系结构的适当性，这有助于在系列时间的数据中进行高度学习能力。因此，建议的模型可以用于预测地下水位的深度，以替代水文地质数据，尤其是在水文学数据稀缺的地方。