基于SRTM_DEM的泾河流域特征信息提取研究

流域特征信息的提取对于水文地理信息分析、模拟技术和水文模型建立具有重要意义。基于STRM_DEM数据,在ArcGIS9．3环境下,提取泾河流域坡度、坡向等地形特征,以及河网、流域边界和面积等水文要素,并划分子流域。分析表明,当闽值取5000（40．5km^2）时,生成的流域河网能够较好地反映该地区水系。根据河网分级、低级集水区域生成结果和流域地形特征,可划分为32个子流域,为流域分布式水文模型的构建提供了基础地理信息。SRTM_DEM提取泾河和部分支流流域面积误差均较小,说明提取结果与实际非常接近。结果表明,SRTM_DEM数据和ArcGIS9．3提取流域特征信息方便快捷,具有较高的精度和准确性,应用前景广阔。     

河南省冬小麦年均需水量空间插值研究

解决冬小麦的需水信息通常采用水量的空间插值方法,而在众多空间插值方法中,没有绝对最优的空间插值方法,只有特定条件下的最优方法。对河南省的25个灌溉站点的冬小麦年均需水量数据,采用4种空间插值方法对各站点冬小麦年均需水量进行研究,综合分析得到,4种插值方法都能很好地反映25个站点的冬小麦年均需水量,无明显的系统误差,比较而言,整体多项式插值法最优。     

基于最小生成树模型的树状灌溉管网的优化设计

针对灌溉管网优化中的管网布置和管径选择问题,以追求管网投资最小为目标,采用结合设计者工程经验的Kruskal算法生成符合工程要求的灌溉管网最小生成树。将管网中的线路根据节点之间的距离进行边权赋值,参与最小生成树求解,保证算法的可用性,并与相关生成树算法进行比较。实例研究表明,该方法能克服局部最优解的缺陷,能快速求解符合工程实际的树状管网布置和管径。     

响应面优化超声辅助提取芥蓝多酚工艺研究

采用超声辅助法提取芥蓝多酚,并通过响应面法对提取工艺进行优化.以液料比、乙醇浓度、超声温度和超声时间4个因素进行单因素试验,在此基础上,以芥蓝多酚提取率为响应值,应用Box-Behnken法进行四因素三水平的试验设计和优化,得到芥蓝多酚最佳的提取工艺条件为液料比38mL/g、乙醇浓度61％、超声温度63℃和超声时间34min.此时芥蓝多酚提取率为15.03mg/g,与该模型的预测值(15.18mg/g)相比,两者相对误差为0.99％,说明该回归模型得到的提取工艺参数可靠,准确性较高,可以利用响应面法优化芥蓝多酚的提取.研究结果为芥蓝多酚的提取与开发提供了新的方向.     

矩形无喉段量水槽水力特性数值模拟研究

利用Fluent软件,采用VOF法和κ-ε紊流模型对矩形无吼段量水槽水力特征进行三维数值模拟,得到沿程水面线及其流速分布规律,并将模拟结果与实测结果以及公式计算结果进行对比验证,结果显示,模拟结果与二者的吻合度较好.在确定模拟准确性的前提下,对其水力特性进行分析,为矩形无喉段量水槽的设计和优化提供一定依据.     

渠系定位信息PC机采集系统研究

提出了一种基于GPS与串口通信技术相结合的数据采集系统设计方案,利用VB6.0开发平台编写数据采集软件,通过RS232串口读取GPS数据模块接受的GPS原始数据帧,分离提取＄GPRMC语句,输出渠系定位信息、速度、实时日期与时间,并通过实例说明在渠系定位信息采集的应用.测试表明,该系统具有准确、快速、便捷等优点,对渠系规划具有一定应用价值.     

基于BP神经网络与GIS可视化的作物需水量预测

作物需水量是农田水利工程规划、设计与灌溉用水管理的重要参数。基于BP神经网络与GIS可视化作物需水量预测，以河南省冬小麦的作物需水量为例，利用实测站点的地理坐标以及高程，通过BP神经网络对分析数据进行加密插值，并采用GIS里的协克里金法结合高程作为一个协变量进行作物需水量的空间插值，实现GIS可视化，从而得到准确度较高的作物需水量空间分布图。结果表明，该方法对于河南省冬小麦作物需水量预测具有较好的预测精度，方法有一定的参考价值。