本文主要探讨了如何在利用神经网络进行地表土壤含水量模拟时，综合考虑降水等自然因素和人类活动用水的影响。作者提出了一种新的方法，即采用改良的永久降下指数（Modified Perpendicular Drought Index, MPDI）作为衡量人类活动对地表干湿状况影响的指标，并结合传统的自然要素构建神经网络模型。
文章指出，传统的土壤含水量模拟往往仅关注自然环境因素，如降水、气温等，而忽视了人类活动对水资源的大量消耗和地表土壤含水量的影响。因此，为了更准确地模拟和预测土壤含水量，有必要将人类活动纳入模型考虑范畴。MPDI作为衡量这一影响的工具，能够反映人类活动导致的地下水位下降和土壤干燥程度。
研究中，作者选取了河北省2018年的数据进行模拟，通过神经网络模型对地表土壤含水量进行了训练和验证。结果显示，模型在训练期内的相关系数达到0.7，验证期内为0.5，这表明考虑MPDI的模型能够较好地捕捉到实际土壤含水量的变化趋势。同时，通过对不同站点和特定日期的分析，模型模拟出的土壤含水量空间分布与实际情况具有较高的一致性，相关系数为0.67，揭示了土壤含水量的空间异质性。
此外，模型的模拟结果还与SMAP（Soil Moisture Active and Passive）卫星遥感土壤含水量产品进行了对比，两者在河北省表现出相似的季节性和空间分布特征，即夏季高、春季低，东部平原地区高、西部和北部山地低。这进一步证明了该神经网络模型的有效性和适用性。
关键词：神经网络、降水、人类活动、土壤含水量、MPDI、河北省
本文提出的方法通过引入MPDI来量化人类活动对土壤含水量的影响，增强了神经网络模型的预测能力，对于水资源管理和干旱监测具有重要意义。这种结合自然因素和人类活动的建模方法可以为未来的土壤水分研究提供新的思路，有助于更全面地理解和预测气候变化和人类活动对土壤含水量的影响。
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