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1.
【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。  相似文献   
2.
以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.  相似文献   
3.
本文以贵州安顺不同土壤调理粉剂处理下“瀑布毛峰”茶园土壤为供试样品,通过样品测试与理化分析,对CK处理(0 kg/hm2)、A处理(600 kg/hm2)、B处理(750 kg/hm2)和C处理(900 kg/hm2)下茶园土壤重金属含量特征及污染水平进行探讨。结果表明:不同土壤调理粉剂处理下,研究区域土壤重金属Cr、Hg、Pb、Cu、Zn、Ni、As和Cd的变异程度各异,且土壤中这8种重金属含量也各不相同,其中pH、Cr、Pb和Ni含量在C处理中最高,As、Hg和Cd含量在A处理中最高,Cu和Zn含量在B处理中最高;对各重金属元素进行相关性分析可知,Ni与Pb之间存在极显著相关性,表明两者之间的同源性极高,其余元素之间相关性特征不明显;由综合污染指数(P)得出A处理为轻度污染,CK处理、B处理和C处理均为中度污染,不同处理土壤中Cr均在国家Ⅱ级标准(GB15618—2008)规定范围内,样点达标率为100%,在所选定的污染评价因子中,Cu的贡献率最高,为土壤主要影响因子,其次是Cd和Ni;研究区土壤重金属单项潜在生态风险指数($E_{r}^{i}$)中Hg属于强生态风险,其余7种重金属处于轻微潜在生态风险等级;综合潜在生态风险指数(RI)平均值为196.79,总体处于中等潜在生态风险水平,Hg对RI的贡献率最大,是最主要的生态风险元素。  相似文献   
4.
奶业产业链纵向价格传导受阻,导致奶牛养殖长期处于价值链的低增值环节,甚至出现"行业萎缩"现象。本文对上游奶牛养殖成本向下游乳品加工环节价格传导机制进行理论分析,并基于2008年1-12月份奶牛饲养成本和原料奶价格的月度数据,运用有限分布滞后模型测度价格传导的滞后效应。结果表明:饲养成本向下游传导存在显著的滞后性,饲养成本变化1%,滞后5和6期,分别引起原料奶价格变动0.086%、0.111%。奶业价值链体系自身难以实现价格的无阻滞传导以及形成合理的利益分配机制,政府和行业必须推动原料奶生产提高组织化程度,构建价格预警平台,完善产业链各方利益关系。  相似文献   
5.
随着近年来我国经济的高速发展,各地生态环境污染和破坏形势日益严重,特别是涉及土壤环境的污染和破坏事件日益增加,需要对发生土壤污染的场地进行损害鉴定评估工作。根据生态环境部《生态环境损害鉴定评估技术指南总纲和关键环节第1部分:总纲》(GB/T39791.1-2020)等技术规范,规定了4种基线确定方法:即历史数据法、对照数据法、标准基准和专项研究等方法。通过相关案例,主要分析了土壤生态环境损害鉴定评估工作中对照数据法中基线值确定方法,为后续开展相关土壤环境损害鉴定评估工作提供一定的参考。  相似文献   
6.
为明确农田残膜机械回收过程中膜土分离机理,基于土壤接触理论及土壤黏附力学,建立残膜与土壤颗粒的接触模型和残膜与土壤颗粒间黏结合力变化的数学模型。利用EDEM软件,进行0.01、0.02、0.03 mm厚度残膜与黏附土壤剥离剪切仿真试验。拟合结果表明,0.01、0.02、0.03 mm残膜厚度下,膜土分离剪切力与剥离剪切位移均呈三次方关系,决定系数分别为0.805 9、0.872 2、0.878 4;对台架验证试验结果进行拟合,决定系数分别0.793 2、0.854 8、0.869 0,相对误差最大值为13.77%。  相似文献   
7.
近年来,洪涝灾害是全球发生频繁、危害最严重的气象灾害之一,国内不少学者开始对洪涝灾害进行研究,目前对于洞庭湖区洪涝灾害风险的研究较少。采用综合评价法建立模型对洞庭湖区烂泥湖水系洪涝灾害风险进行评估并提出应对策略,结果表明:新泉寺闸内水位和滞涝水面率的不同导致暴雨对烂泥湖水系的影响程度也不同。同时采取提高滞涝水面率和降低内湖水位,基本可以消除一般年份处于高风险的范围,对于减少低风险范围、增加无风险范围效果更为显著;对于平均风险度为高风险的年份,能够消除大部分高风险区域。  相似文献   
8.
以安徽理工大学为研究对象,应用4种低影响开发(LID)方案(植草沟、下沉式绿地、雨水罐和植草沟-下沉式绿地-雨水罐组合)构建雨洪管理模型(SWMM),模拟不同雨水重现期下各种LID方案的水文和水质性能,并评价了经济效益.结果表明:植草沟的径流削减效率最好,可延迟流量峰现时间,且能有效地削减污染负荷;除雨水罐外,另外3种LID实践方案具有良好的环境效益;从成本效益上分析,下沉式绿地和组合LID实践方案的污染物控制效果较好,但其单位削减率成本高,植草沟对污染物控制效果不理想,但其具有最低的单位削减率;若想取得较好的污染物控制效果,则需要投入更大的成本,可以采用下沉式绿地或组合LID实践方案,下沉式绿地或组合LID实践方案不仅能有效削减峰值流量,缓解城市排水管网负荷,且对污染物的削减效果较好.可为中国校园中LID实践的应用决策提供理论支持.  相似文献   
9.
利用锦州农业气象试验站的作物生长发育和土壤实测数据对WOFOST模型水分胁迫模块进行了调参,适用性验证表明,WOFOST模型适用于辽宁省春玉米生长发育和产量的模拟,辽宁省春玉米受干旱的影响可以利用WOFOST模型较敏感地反映出来。利用调参后的WOFOST模型模拟了全生育期及出苗~拔节、拔节~抽雄、抽雄~乳熟和乳熟~成熟各阶段发生轻、中、重旱情景对辽宁省春玉米产量的影响,并根据模拟结果确定了不同干旱风险等级下辽宁省东、中、西部玉米生产的灾损范围。结果表明:不同生育期发生干旱对产量的影响不同,总体上,抽雄~乳熟期发生干旱的影响最大,其次是拔节~抽雄期,而出苗~拔节期和乳熟~成熟期发生干旱对产量的影响较小,全省春玉米在抽雄~乳熟期发生重旱的减产风险达30%~70%;在相同干旱水平下,不同区域受影响程度也不同,在全生育期及各生育阶段发生轻、中、重旱情景下,干旱导致的减产率总体上表现为由东部向西部地区逐渐加重的趋势,在全生育期重旱情景下,辽宁省东部的春玉米减产率为40%~75%,中部为60%~90%,西部达65%~95%。  相似文献   
10.
HE Qian 《干旱区科学》2020,12(5):865-886
Soil erosion in the Three-River Headwaters Region (TRHR) of the Qinghai-Tibet Plateau in China has a significant impact on local economic development and ecological environment. Vegetation and precipitation are considered to be the main factors for the variation in soil erosion. However, it is a big challenge to analyze the impacts of precipitation and vegetation respectively as well as their combined effects on soil erosion from the pixel scale. To assess the influences of vegetation and precipitation on the variation of soil erosion from 2005 to 2015, we employed the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model to evaluate soil erosion in the TRHR, and then developed a method using the Logarithmic Mean Divisia Index model (LMDI) which can exponentially decompose the influencing factors, to calculate the contribution values of the vegetation cover factor (C factor) and the rainfall erosivity factor (R factor) to the variation of soil erosion from the pixel scale. In general, soil erosion in the TRHR was alleviated from 2005 to 2015, of which about 54.95% of the area where soil erosion decreased was caused by the combined effects of the C factor and the R factor, and 41.31% was caused by the change in the R factor. There were relatively few areas with increased soil erosion modulus, of which 64.10% of the area where soil erosion increased was caused by the change in the C factor, and 23.88% was caused by the combined effects of the C factor and the R factor. Therefore, the combined effects of the C factor and the R factor were regarded as the main driving force for the decrease of soil erosion, while the C factor was the dominant factor for the increase of soil erosion. The area with decreased soil erosion caused by the C factor (12.10×103 km2) was larger than the area with increased soil erosion caused by the C factor (8.30×103 km2), which indicated that vegetation had a positive effect on soil erosion. This study generally put forward a new method for quantitative assessment of the impacts of the influencing factors on soil erosion, and also provided a scientific basis for the regional control of soil erosion.  相似文献   
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