Page 211 - 《水资源与水工程学报》2025年第2期

!３６ "!２ # & ' ( ) & * + , - Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．２
２０２５ $ ４ % ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ａｐｒ．，２０２５

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２５．０２．２４

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FGHIJ：Ｓ２７４；Ｓ６６５．１ KLMNO：Ａ KPQJ：１６７２６４３Ｘ（２０２５）０２０２０７１１

ＳｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｊｕｊｕｂｅｔｒｅｅｓｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎＸｉｎｊｉａｎｇ
ｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｈｅａｄＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌ

１，２，３，４
１，２，３，４
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ＹＡＮＧＹｉｈａｎｇ ，ＬＤｅｓｈｅｎｇ ，ＬＩＵＮｉｎｇｎｉｎｇ ，ＷＡＮＧＺｈｅｎｈｕａ ，ＬＩＭｉａｏ ，
１，２，３，４
ＺＨＡＮＧＪｉｎｚｈｕ １，２，３，４ ，ＷＡＮＧＤｏｎｇｗａｎｇ
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ＆ＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｉｈｅｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｉｈｅｚｉ，８３２０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆ
ＭｏｄｅｒｎＷａｔｅｒＳａｖｉｎｇＩｒｒｉｇａｔｉｏｎｏｆＸｉｎｊｉａｎｇＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ＆ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＣｏｒｐｓ ，Ｓｈｉｈｅｚｉ８３２０００，Ｃｈｉｎａ；３．Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＷａｔｅｒａｎｄＦｅｒｔｉｌｉｚｅｒＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙＥｑｕｉｐｍｅｎｔｏｆＸｉｎｊｉａｎｇＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ＆Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
Ｃｏｒｐｓ，Ｓｈｉｈｅｚｉ８３２０００，Ｃｈｉｎａ；４．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＯａｓｉｓＷａｔｅｒＳａｖｉｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，
ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＲｕｒａｌＡｆｆａｉｒｓ，Ｓｈｉｈｅｚｉ８３２０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｉｓｃｒｕｃｉａｌｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｒｏｐｐｌａｎｔｉｎｇｑｕａｌｉｔｙａｎｄｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ
ｓｃｈｅｍｅｓｏｆｊｕｊｕｂｅｔｒｅｅｓ（ＺｉｚｉｐｈｕｓｊｕｊｕｂａＭｉｌｌ．）．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｊｕｊｕｂｅｔｒｅｅｓｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎＸｉｎｊｉａｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎ
ｈｏｕｒｌｙｄａｔａｓｅｔｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｃｏｎｔｅｎｔ ，ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａ，ａｎｄｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｖｏｌｕｍｅｆｏｒｊｕｊｕｂｅｔｒｅｅｓｄｕｒｉｎｇ
ｔｈｅｅｎｔｉｒｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓｏｆ２０２１ａｎｄ２０２２ａｔｓｏｉｌｄｅｐｔｈｓｏｆ２０，４０，６０，ａｎｄ８０ｃｍ，ａｌｏｎｇｓｈｏｒｔｔｅｒｍ
ｍｅｍｏｒｙ（ＬＳＴＭ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｐｅｒｆｏｒｍ ｍｕｌｔｉｓｔｅｐｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｆｏｒ
ｅａｃｈｓｏｉｌｌａｙｅｒ．Ｔｏｅｘｐａｎｄｔｈｅｍｏｄｅｌ ’ｓｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒａｎｇｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ａｍｕｌｔｉｈｅａｄ
ＬＳＴＭ（ＭＬＳＴＭ）ｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇｏｆｆｏｕｒｉｎｄｉｖｉｄｕａｌＬＳＴＭ ｍｏｄｅｌｓｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ｋｆｏｌｄｃｒｏｓｓｖａｌｉｄａ
ｔｉｏｎｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｓｐａｒｒｏｗｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＳＳＡ）ｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｈｙｐｅｒｐａｒａｍｅｔｅｒｔｕｎｉｎｇｏｆｅａｃｈｉｎｄｉ

!"#$：２０２４１１１５； %&#$：２０２４１２２５
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bc(—>”-.（２０２１ＹＦＤ１９００８０２－２）； STF[ ＧＧ-.（２０２３ＡＡ３０５）
+,-.： søu（１９９９—）， 2， §æ§è7， 89();， >?@AHIL[†ž*k×RST()。
×Ø+,： íò;（１９６４—）， 2， h4™L7， –Y， p;， 89;<=， >?@AHIL[†ž*k×RST()。