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1.
基于流向跟踪和多重赋权的引黄灌区用水效率评价   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对引黄灌区灌溉用水效率的综合评价问题,利用灌溉用水流向跟踪法,构建了由19个确定性指标、3个子系统组成的开放型评价指标体系,按照多重赋权理念,确定了在多层次模糊评价体系中的各个层采用多种赋权方法。在指标体系的第1层(输入层),通过计算指标数据所携带的熵值对其赋予数学权重;在第2层(准则层),采用熵值权重法、等权重法和经验赋权法等对3个子系统进行多重赋权,获得和比较不同权重对评价结果的影响。选择三义寨引黄灌区为研究实例,对2005—2014年共计10 a的灌溉用水效率进行综合评价,经过赋权计算,第1种熵值权向量为(0.307,0.348,0.345),第2种等权向量为(0.333,0.333,0.334),第3种主观权向量为(0.400,0.200,0.400)3种不同权重的评价结果呈现出整体趋势和走向基本一致,权重对于评价结果的影响非常有限。根据多重赋权的评价结果,2013年均为10 a中灌溉用水效率的最优年份,评价等级为优,综合评价平均值为0.993。此评价结果与三义寨引黄灌区的实际情况相符,2013年在降雨量和地下水相对较少的情况下,灌溉实际引水量和实际灌溉面积都保持了较高水平,保证了灌溉的效果,也确保了灌区作物的丰收。根据第二层的评价值可以清晰地看到工程因素和管理因素两个子系统的动态变化过程,2007年之前都处于较低发展水平,2009年之后进入稳步发展阶段,从而查找到灌溉用水过程中存在的问题和薄弱的环节,为下一步引黄灌区的科学规划和可持续发展提供数据基础和技术支撑。  相似文献   
2.
为深入了解向家坝水库建成开始蓄水后,其下游江段的溶解氧浓度和饱和度的变化规律,对2012年7月至2013年11月间向家坝下游江段的溶解氧浓度与饱和度的时空变化情况进行了监测,并进行了其与主要影响因素之间的相关性分析。结果表明:坝下断面在监测期间出现了3次溶解氧过饱和现象,但位于岷江入汇口以下的长江上游鱼类保护区干流基本未出现溶解氧过饱和现象;水库蓄水导致的流量变化以及随季节的水温变化均对坝下河道的溶解氧饱和度有影响;溶解氧浓度与河道水温及向家坝电站的发电流量呈现显著的负相关关系,溶解氧饱和度与大坝中孔泄流量呈显著的正相关关系,与发电流量占总流量的百分比呈显著的负相关关系。因此,为了减少发生溶解氧过饱和的可能性,应通过梯级水库的联合调度,尽量提高发电流量的比例。  相似文献   
3.
渠道渗漏的数值模拟分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用以土壤水势为自变量Richards方程、考虑饱和流与非饱和流的联合求解的渠道渗漏二维数值模拟方法,以山东省位山灌区二干渠碱刘断面为例,模拟了不同运行情况下渠道两侧的地下水土壤水动态变化,通过水量平衡分析、与动水法渗漏量比较、与实测地下水位比较等,验证了数值方法模拟渠道渗漏的可靠性与参数选择的合理性。经  相似文献   
4.
:田间作物水分关系是土壤植物大气连续体(Soil Plant Atmosphere Continuum,简称SPAC)理论的重要研究内容.本研究介绍的ThuSPAC(Tsinghua University SPAC)模型,包含土壤水热运移(Soil)模型、冠层(Canopy)模型、土壤-植物-大气连续体(SPAC)模型、冬小麦生长模拟(Wheat)模型、冬小麦生长与SPAC水热运移耦合的WheatSPAC模型5个独立的模型.利用ThuSPAC模型,可以根据土壤条件、冬小麦品种参数、气象条件及灌溉条件等,动态模拟土壤、冠层中水分温度的分布规律、冬小麦生长过程及最终产量.模型的开发语言为Visual Basic,界面友好,在相关领域的研究中具有广泛的应用前景.  相似文献   
5.
田间作物水分关系是土壤植物大气连续体(Soil Plant Atmosphere Continuum,简称SPAC)理论的重要研究内容。本研究介绍的ThuSPAC(Tsinghua University SPAC)模型,包含土壤水热运移(Soil)模型、冠层(Canopy)模型、土壤-植物-大气连续体(SPAC)模型、冬小麦生长模拟(Wheat)模型、冬小麦生长与SPAC水热运移耦合的WheatSPAC模型5个独立的模型。利用ThuS-PAC模型,可以根据土壤条件、冬小麦品种参数、气象条件及灌溉条件等,动态模拟土壤、冠层中水分温度的分布规律、冬小麦生长过程及最终产量。模型的开发语言为Visual Basic,界面友好,在相关领域的研究中具有广泛的应用前景。  相似文献   
6.
中国主要作物灌溉需水量空间分布特征   总被引:60,自引:17,他引:43       下载免费PDF全文
作物需水量和灌溉需水量的时空分布是科学地制定不同地区灌溉用水定额的依据。该文基于全国范围200多个气象站近30 a逐日的气象资料和不同地区作物生育阶段的调查统计资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith方法和作物系数法,计算了30种作物的需水量和净灌溉需水量,并用各地灌溉试验站的实测资料进行了检验。利用GIS的空间分析功能,采用反距离加权插值法得到主要作物多年平均作物需水量与净灌溉需水量的等值线图。选择种植面积最广的小麦、玉米、棉花和水稻4种作物,分析其作物需水量与净灌溉需水量的空间分布特征,得到不同地区主要作物的灌溉需求指数。研究表明:中国东北区、长江中下游区、华南区、川渝区和云贵区平均灌溉需求指数小于0.5,作物对灌溉的需求比较低;华北区、蒙宁区和晋陕甘区旱作物30%~50%的需水靠灌溉补充,水稻55%~80%的需水依靠灌溉;新疆地区主要作物的灌溉需求指数均在0.7以上,农业的发展完全依赖于灌溉。  相似文献   
7.
中国参考作物腾发量时空变化特性分析   总被引:34,自引:6,他引:28  
分析参考作物腾发量的时空变化特征,有助于了解中国农业及生态需水的分布与演变规律。基于全国范围200多个气象站测站逐日气象观测资料,应用FAO-Penman-Monteith公式,计算得出各站历年逐日参照作物腾发量ET0。利用GIS的空间分析功能,采用反距离空间插值方法得到全国参考腾发量的分布图,统计分析了不同分区不同时段ET0的变化情况。结果表明:西北河西走廊地区和南方岭南地区的参考作物腾发量较大,最大值超过1500 mm。而东北黑龙江一带和四川盆地附近,参考作物腾发量较小,在600~700 mm之间。此外,夏季ET0的分布特征决定了全年ET0的分布特征。选取4个代表气象站,对其ET0的历年变化及其与气象因素的关系进行了分析。分析表明,受风速减小和气温增加的共同影响,干旱地区、半干旱地区和半湿润地区的参考作物腾发量呈现减少趋势,湿润地区则相对稳定。  相似文献   
8.
机器学习在各个领域以及交叉学科中有着广泛的应用。运用两种机器学习方法支持向量机回归SVR和BP人工神经网络,对长江流域河溶水文站2009-2014年逐日径流与日降水资料进行学习、训练以及预测。采用Ns效率系数和相对偏差PB作为比较指标,与传统的分布式水文模型(THREW)进行比较。结果表明:THREW模型模拟效果好,Ns效率系数为0.503,具有清晰的物理过程和水文机理,但是模拟结果的相对偏误差PB较大,数据要求较多,操作复杂。两种机器学习方法在相对偏误差PB指标表现较好,都较好的模实现了对径流的预测,泛化能力较好,即具有将学习成果应用于新知识的能力。但是对数据依赖较大,数据样本容量越大,预测的结果会更理想。BP神经网络模径流结果在相对偏误差PB指标表现很好,模拟低流量时期较准,在洪峰流量阶段模拟失真,SVR对极大洪峰流量预测准确度有所提高。结果显示SVR优于分布式物理THREW模型和BP神经网络。  相似文献   
9.
计算逐日潜在腾发量的BP神经网络方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
根据新疆阿瓦提县气象站1992~2001年的气象资料,利用Penman-Monteith公式计算逐日和逐月潜在腾发量,分析其变化特性,并利用BP神经网络建立计算逐日潜在腾发量的经验模型,探讨各输入因子对模型的影响。计算结果表明,所建立的模型简单易行,精度较高,可以应用于生产实践中。  相似文献   
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