【摘 要】
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准确模拟土壤水分（SM）对农田精准灌溉、优化区域水资源配置和提高农业水资源利用效率具有重要意义。本研究采用逐日气象和土壤含水量数据，探究随机森林（RF）和支持向量机（SVM）模拟不同深度（4cm、10cm和20cm）土壤含水量的适用性，采用太阳辐射(Rs)、空气温度（T）、降水量（P）、风速(U2)、空气湿度（RH）和土壤温度（ST）数据的四种输入组合，探讨不同输入变量对SM模拟的影响。结果表明：
【基金项目】
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“十四五”国家重点研发计划项目（2021YFD1600803-1）； 国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目（51922072）;国家自然科学基金项目（52279041、51779161、51009101）； 四川省科技项目（2022YFN0021，2022YFQ0028，2022YFQ0066，2022YFQ0082）；
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准确模拟土壤水分（SM）对农田精准灌溉、优化区域水资源配置和提高农业水资源利用效率具有重要意义。本研究采用逐日气象和土壤含水量数据，探究随机森林（RF）和支持向量机（SVM）模拟不同深度（4cm、10cm和20cm）土壤含水量的适用性，采用太阳辐射(Rs)、空气温度（T）、降水量（P）、风速(U2)、空气湿度（RH）和土壤温度（ST）数据的四种输入组合，探讨不同输入变量对SM模拟的影响。结果表明：RF模型在四种输入组合下模拟不同深度土壤含水量精度最高，SVM模型模拟精度较低，R2范围分别为0.871-0.914和0.710-0.814，RMSE范围分别为0.050-0.069cm3·cm-3和0.080-0.098cm3·cm-3，MAE范围分别为0.030-0.051cm3·cm-3和0.060-0.077cm3·cm-3。考虑模型精度和数据易获取性，RF模型在Rs、T、P、ST和RH输入下精度较高，R2范围为0.884-0.914，RMSE范围为0.050-0.064 cm3·cm-3，MAE范围为0.030-0.043 cm3·cm-3。因此，建议采用RF模型在Rs、T、P、RH和ST输入下模拟不同土壤深度含水量。
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