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为满足降雨径流预报的需要,研究了基于GIS的降雨径流预报方法。分析了水文过程的影响因素并阐述了数据信息的预处理方法;提出了基于遗传算法的神经网络模型,该模型提高了神经网络的训练精度和效率,将该模型应用在降雨径流预测中能有效提高预测水平;提出了结合地理信息系统的流域降雨径流预报方法,通过GIS对降雨信息的处理,提高了降雨径流预报模型的输入数据的精度;通过实例分析,验证了该方法在降雨径流预报应用中的可靠性和高效性。 相似文献
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为明确小麦根系时空分布及其与土壤有效养分含量之间的相互关系,于2020—2021年进行大田试验,采用裂区设计,主处理为品种,分别选用大穗品种周麦30和多穗品种周麦32,副处理为种植密度,设置1.2×106、2.4×106、3.6×106苗·hm-2 3个密度。使用长方体铁盒(20 cm×5 cm×20 cm)在麦行上、行距1/4处、行距1/2处分别取0~20 cm和20~40 cm土层的样品。分析冬前期、返青期、拔节期、开花期、灌浆期、成熟期不同位点小麦根系形态数量性状(根长密度、平均根直径、根体积、根总表面积)及土壤碱解氮、有效磷和速效钾含量。结果表明,随着生育时期的推进,根总表面积、根长密度、根体积表现为先升高后降低的单峰曲线变化趋势;0~20 cm土层平均根直径呈“W”形曲线变化趋势,20~40 cm土层平均根直径呈“V”形曲线变化趋势。小麦根系垂直分布状况表现为:0~20 cm土层中根总表面积、根长密度、根体积均显著高于20~40 cm土层;20~40 cm土层平均根直径高于0~20 cm土... 相似文献