大型贯流式泵站快速门加速启动过渡过程

为研究大型贯流式泵站机组闸门加速启动过程中的外特性参数变化及流态变化,对灯泡贯流泵机组进行三维建模,采用Fluent软件中的UDF来控制闸门的启动过程,使用铺层法动网格技术来控制闸门处网格生成与消灭,并设定S-A模型作为湍流模型,对灯泡贯流泵机组启动过程进行瞬态数值模拟.计算结果表明:当贯流泵机组快速门以10倍设计速度启动时,机组的转速与流量将以更快的速度达到额定转速与额定流量,同时瞬间最大倒灌流量相比未加速启动时增加了30%.当贯流泵机组处于倒流状态时,靠近轮毂处叶轮叶道压力面的压强呈现出从叶轮进水边向出水边逐渐递增的分布规律.当机组处于零流量的临界状态时,混乱的流态导致压力集中及脱流现象加重,叶轮进水边负压区范围扩大且程度加深.     

基于网格单元的乌鲁木齐市土地覆被/利用时空变化

随着城市化进程在全球范围内的快速推进,对城市区域土地覆被/土地利用变化产生影响。采用1990、2000和2011年3期Landsat TM5遥感数据,提取乌鲁木齐市土地覆被/土地利用信息,并将各期用地分类数据分别转入250 m×250 m的矢量网格单元,计算每个网格单元内各类用地面积占网格单元面积比例的变化,探讨乌鲁木齐市1990—2011年土地覆被/土地利用时空变化特征及驱动因素,并通过相关和回归分析,研究1990—2011年各用地类型之间相互转移和替代的关系。结果表明:1)1990—2011年乌鲁木齐市城市快速扩展,大面积裸地和绿地转化为建设用地,建设用地持续增加,从1990年157.37 km~2增加到2011年的444.89 km~2,裸地持续减少,绿地先减少后增加,水体则呈现缓慢增长的趋势。2)研究区内不同区域和方向由于受到地形条件、政策、城市规划以及道路交通网络等因素的影响,土地覆被/土地利用呈现出不同的时空变化趋势,建成区老城区内部呈现挖潜的集约式增长,外围则是蔓延式扩展。该研究对该地区城市建设和发展具有借鉴意义。     

格点天气预报数据与机理模型耦合的冬小麦干旱预警方法

为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。     

应用网格技术构建数字林业支撑平台及其Web服务规范的制定

论述网格技术应用在建设数字林业平台支撑环境过程中的作用、原理和结构.运用网格技术可实现数字林业平台基本服务的发布和使用,实现在数字林业平台中关于Web服务标准的建立,实现数字林业支撑平台的基本结构设计.     

基于GeoMedia环境下的森林防火系统数据处理

以森林防火智能决策支持系统为例，介绍了GeoMedia的功能，重点讨论如何运用GeoMedia处理林火信息系统所涉及的空间数据、属性数据以及栅格文本数据，具有一定的实际意义。     

EC细网格模式2m气温预报产品在崂山地区的验证

选取2015—2019年青岛市崂山区10个气象自动站的日气温数据和EC细网格模式2 m气温预报产品,验证EC细网格模式2 m气温预报产品最低温度和最高温度在青岛崂山地区的准确率,同时分析崂山地区温度的时间、空间分布特征,对预报产品进行订正,在实际业务中进行推广,提高预报的准确率,做好公众气象服务。结果表明,气温存在年变化差异和季节内差异,同一种温度下,春季和夏季的区域分布比较类似,秋季和冬季的区域分布比较类似;崂山区内EC细网格24 h最低温度预报值偏高,最高温度预报值偏低,最低温度的预报总体准确率比最高温度的预报总体准确率要高,西部地区的预报准确率要高于东部地区的准确率;通过订正后,发现最低温度4个季节的预报准确率都在50%以上,最高温度订正后的准确率,除夏季59%以外,其他各季节均在75%以上。     

基于电网自动化调度管理的电网安全稳定运行

经济的发展带动了电力行业的发展，这对于电网调度安全管理工作的要求也提升到了一个新的高度。当前电网调度管理逐渐发展成为自动化管理以及智能化管理，这与电网的安全稳定运行有着紧密的联系。文章针对当前电网调度管理问题进行了分析，并就此提出了实用性较强的措施。     

格网化小麦生长模拟预测系统设计与实现

利用作物生长模型模拟小麦区域生产力,分析气候变化对农业生产的影响是研究粮食安全的热点问题之一。拥有操作方便、计算快速特点的小麦区域生产力模拟系统,可有效提高作物生长模型区域应用能力。该研究在分解小麦生长模型WheatGrow算法基础上,利用Python语言构建了格网化小麦生长模型,实现了基于空间格网数据的小麦区域生产力模拟。验证试验结果表明:模拟产量的均方根误差为1 070 kg/hm~2,标准均方根误差小于20%,系统所集成的WheatGrow模型具有较好的预测性;同时,结合格网数据分块构建区域模拟的并行计算策略,优化了区域模拟的性能。在此基础上,采用GIS组件式开发模式,在.NET平台下开发格网化小麦生长模拟预测系统,实现作物生长模型与GIS耦合,为研究区域小麦产量潜力,评估气候变化对小麦生长影响,制定农业决策提供软件工具。     

数据密集型计算环境下的离群点挖掘算法

在数据密集型计算环境中，数据的海量、高维、分布存储等特点，为数据挖掘算法的设计与实现带来了新的挑战。基于MapReduce模型提出网格技术与基于密度的方法相结合的离群点挖掘算法，该算法分为两步：Map阶段采用网格技术删除大量不可能成为离群点的正常数据,将代表点信息发送给主节点；Reduce阶段采用基于密度的聚类方法,通过改进其核心对象选取,可以挖掘任意形状的离群点。实验结果表明,在数据密集型计算环境中,该方法能有效的对离群点进行挖掘。     

基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究

区域年用水量受众多因素影响,具有非线性特点,而且还存在记录时间短、历史数据少等问题。基于支持向量机(SVM)小样本、非线性和泛化能力强的特性,建立了年用水量回归预测模型,利用网格搜索法(GSM)优化参数,并进行精度的检验。将模型应用于民勤县年用水量预测,结果表明:该预测模型的绝对误差和相对误差较小,精度较高,用于该县的年用水量预测是行之有效的。