基于双层粒子群算法的下级渠道流量不等时渠系优化配水

以黑河中游张掖市甘州区盈科灌区盈四支一分支为研究对象,在现有渠道优化配水模型基础上,针对下级渠道配水流量不相等的情况,对渠系优化配水工作进行研究。选择以渠道输水损失最小与轮灌组间引水持续时间差异值最小建立多目标优化配水模型,以下级渠道出水口的开关状态与实际流量为决策变量,采用双层粒子群算法求解最优轮灌组合。成功构建了下级渠道不等时的渠系优化配水模型,采用双层粒子群算法求得的结果表明,轮灌组划分合理,下级渠系流量变化范围在其设计流量的[74.3%~77.6%],上级渠系流量变化平稳,最大配水时间113.4 h,其结果低于人工制定的168 h原配水计划。各渠道流量在其允许的范围内变化,渠系优化配水过程与配水时间组合合理,上级渠道配水流量均匀,避免了上级渠系流量突然变化与减少对下级渠系的影响,不仅减少了渠道弃水,同时使各个轮灌组同一时间关闭,有效减少了闸门调节次数,为灌区管理部门制定配水计划提供决策。     

矩形农渠机翼形量水槽水力特性数值模拟

采用VOF方法与标准k-ε紊流模型相耦合,对矩形农渠中三种不同收缩比的机翼形量水槽进行三维数值模拟,并将渠道下游断面水深、过流流量等数值计算结果与物理模型试验结果进行对比,结果表明,二者吻合得较好,从而证明采用三维CFD数值模型对实体模型内部流场的模拟是可靠的,为今后机翼形量水槽的深入研究和优化设计提供了新的方法和依据。     

用于寒旱灌区渠道防渗的人工钠化GCL特性研究

为探析用于寒旱灌区渠道衬垫的人工钠化GCL防渗特性,通过室内外试验的方法对比研究了人工钠化膨润土与天然钠基膨润土的膨胀特性、触变特性、滤失特性。试验结果表明:不同产地的两种人工钠化膨润土小于0.01mm颗粒含量大于70%,自由膨胀体积为27.8ml/2g、20.3ml/2g,4次漂洗后,自由膨胀体积分别降低了53.9%、51.6%;滤失量增加了115.0%、107.1%;滤饼厚度增加了86.5%、87.2%。天钠基膨润土4次漂洗后自由膨胀体积降低了18.6%,滤失量、滤饼厚度增加了23.2%、2.1%。3年引黄渠道防渗试验表明,人工钠化膨润土自由膨胀体积为6.3ml/2g、6.0ml/2g,较对照减小了77.23%、70.44%;天然钠基膨润土自由膨胀体积为19.3ml/2g,较对照减小了6.6%。     

对农药新产品营销渠道建设之思考

随着中国加入WTO，农药市场的竞争也日益激烈，在市场竞争日益激烈的今天，渠道已成为企业取得竞争优势，获取长远发展的重要法码。而传统的农药市场营销渠道存在着诸多问题，通过对中国农药市场营销渠道的现状分析，提出了逆向重建农药市场营销渠道的思路。     

鳞翅目昆虫迁飞相关基因的鉴定及进化分析

为明确迁飞性昆虫迁飞行为的分子调控机制，选取12种鳞翅目昆虫为研究对象，将其分为迁飞组和非迁飞昆虫组，采用PAML软件分析单拷贝直系同源基因在2个分组中的进化速率，从基因组水平对涉及生物钟调节、神经调节和内分泌调节3类迁飞相关基因进行注释和比较。结果表明，部分基因在迁飞昆虫和非迁飞昆虫中的进化速率存在显著差异，且这些基因富集在肌肉结构发育、复眼及光感细胞发育、能量代谢、腺体发育、醇酮类及脂蛋白合成代谢、磷酸化调节等生物过程中；与神经调节相关的基因在迁飞昆虫中有不同程度的显著扩增或收缩，而涉及生物钟调节的基因中仅ebony在迁飞组昆虫中的拷贝数显著多于非迁飞组的拷贝数，与内分泌调节相关的法尼醇脱氢酶编码基因在迁飞组和非迁飞组中呈现显著差异。表明迁飞和非迁飞2组昆虫在基因组水平上存在部分基因拷贝数增加或减少的规律，可能是迁飞昆虫或非迁飞昆虫的共同特征。     

宁夏平罗盐碱地泥质和砂质排水渠道能耗率变化研究

灌溉排水渠道在开发农田水利工程方面扮演着重要的角色,在防御涝渍灾害和土壤盐碱化等方面起着积极的作用。根据宁夏平罗西大滩地区以白僵土、沙土所铺设成的排水渠道的能耗率特点,采用水槽试验的方法,来分析不同土质排水渠道的稳定性及其侵蚀特征。结果表明：在给定的条件下,泥质排水渠道能耗率大大小于沙质排水渠道,并且能够很快降低能耗率,以达到河道的平衡状态,在排水方面具有相对的高效性,同时泥质渠道比沙质渠道具有更高的稳定性。所以,在宁夏平罗地区盐碱地开发及治理中,宜采用泥质排水渠道。     

毛管入口流量估算方法与验证

为便捷估算特定压力下的毛管入口流量值,选择了毛管长度、毛管铺设坡度、毛管管径、滴头间距、流量系数和流态指数等6个影响因素,采用计算机模拟计算和实测验证相结合的方法,确定了毛管入口流量估算模型和参数估算方法。结果表明,毛管长度、毛管铺设坡度、滴头间距和流量系数显著影响毛管入口流量系数a,毛管铺设坡度和流态指数显著影响毛管入口流量系数b;确定了系数a和b的计算式,与退步法计算结果比较,平均相对误差分别为2.30%和0.70%;当毛管入口工作水头分别为4、6 m和8 m时,毛管入口流量估算模型计算结果与实测值的平均相对误差为3.79%,精度较高,在微灌系统设计中,可以采用本文建立的模型估算毛管入口流量。     

基于自适应提升方案的低比特率图像压缩编码

通过采用自适应提升小波分析,根据处理信息的局部特征自适应地调整预测和更新算子实现与处理信息的准确匹配,有效地降低信息小波分析的运算量和计算的复杂性,并且能较好地实现同址运算,便于采用DSP等硬件实现;其次,通过定义浮动阈值,在编码中提出了采用自适应深度优先搜索的扫描策略,进一步改善了数字图像的编码效率。实验结果表明,通过这些措施实现的数字图像压缩算法,其重构的图像质量较好,有效地降低了压缩后图像的比特数,图像的压缩效果、编码时间等亦有较大的改善。     

基于ADINA的河套灌区预制混凝土渠道保温防冻胀效果数值模拟

近年来,内蒙古河套灌区在渠道防冻胀方面取得了大量试验研究成果,但采用有限元模型模拟渠道保温防冻胀效果目前还没有相关研究,特别是对于河套灌区预制混凝土渠道适宜的保温模式目前还没有相关报道。文中在原位渠道试验的基础上依托ADINA软件建立了有限元渠道模型,对铺设不同厚度聚苯板渠道温度场和冻胀量进行了模拟,提出了预制混凝土渠道适宜保温模式。研究得出,预制混凝土渠道各处理渠段均阴坡温度梯度>渠底温度梯度>阳坡温度梯度,并且随着保温板铺设厚度的增加,阴坡和阳坡渠基地温的温度梯度逐渐减小,渠基最大冻胀部位位于渠道下坡1/5～1/3处;铺设6～12cm以上聚苯板对渠基冻量减小幅度最为明显,将最大冻胀量控制在3cm以内;河套灌区6cm预制混凝土板衬砌渠道适宜铺设的聚苯板厚度为6～8cm。     

基于混合蛙跳算法的马铃薯病害图像分割优化

针对Otsu算法对直方图呈现多峰多谷的复杂马铃薯病害图像分割效果不佳的问题,结合混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)提出了一种Otsu-SFLA分割优化模型,将Otsu病害图像的分割结果作为SFLA算法的优化起点,进行复杂背景的马铃薯病害图像的分割优化,将马铃薯叶枯病、马铃薯晚疫病、马铃薯菌核病、马铃薯根腐线虫病、马铃薯灰霉病的病害图像作为分割对象进行分割,分割匹配率分别为97.0%、96.2%、96.9%、95.7%、94.8%,平均分割匹配率为96.1%,错误率分别为1.6%、1.1%、1.2%、1.1%、1.4%、平均错误率为1.3%,正确率分别为95.4%、95.1%、95.7%、94.6%、93.4%,平均正确率为94.8%,表明Otsu-SFLA模型可有效从复杂马铃薯病害图像中获取病斑区域。     

基于改进粒子群算法的两级渠道水资源优化配置

现有的渠系优化配水模型在减少配水损失方面效果显著，但配水过程中仍存在输水不稳定、弃水量大等不足。在配水过程中将“组间续灌、组内轮灌”的渠道配水方式变更为“组间轮灌、组内续灌”，以配水过程中渗漏损失最小为目标建立渠系配水模型，应用改进的粒子群算法求解，在寻找最优配水方案的同时均一化处理各配水方案中轮灌组内渠道的配水时间。选取张掖市西浚灌区为研究对象，研究结果表明：在保证渠道过水能力和需水要求的前提下，优化结果与该时段灌区的实际配水计划相比，配水时间减少了13.4 d，渠系水利用系数由0.65提高到了0.828，配水周期内上级渠道配水稳定，各轮灌组内渠道同时开启和关闭，减少了渠道弃水。该模型能够实现集中、高效配水，可为灌区管理部门制定配水计划提供决策。     

基于蜂群-杂草算法的农机行星传动优化设计

将人工蜂群算法的寻优机制引入到入侵性杂草优化算法中,提出了一种混合蜂群杂草算法（BCIWO）,将其应用于农业机械中星齿行星传动机构的优化设计。选取一个实例,将新算法与遗传算法（GA）及基本杂草算法（IWO）的实验结果进行对比,结果表明：①采用 BCIWO 算法所得的行星传动结构的设计体积为1．4725×107 mm3,小于 GA 与 IWO 所得;② BCIWO 多次求解的波动较小,求解稳定性较高;③ BCIWO 的计算速度较快。从而推知, BCIWO 在机械优化设计领域更具推广性。     

Mechanism of selectivity to fenpropimorph in Fusarium genus and Pseudocercosporella herpotrichoides

Algorithms developed for use in the study of artificial intelligence also show promise in such quite different fields as the physical and life sciences. These methods may have advantages in speed, scope, or both, over more conventional scientific methods, and expand the range of algorithmic techniques open to the scientist. The mechanism of one of these methods, the genetic algorithm, which is already finding application in a number of areas in science, is outlined.     

塔里木河上游典型绿洲地表热环境遥感研究

利用两期TM数据对塔里木河上游典型绿洲的地表温度进行反演,并查询实时陆面地表温度进行了对比检验,其差值均在1.5℃以内。在此基础上,分析了不同时期塔里木河上游典型绿洲的温度时空变化,结果表明:(1)2007～2011年,下垫面温度主要集中在18～51℃,其中,水体温度在18～24℃(低温区),耕地地表温度在24～29℃(中温区),林地地表温度在29～36℃(偏高温区),绿洲周边的裸地地表温度在36～42℃(高温区),远离绿洲的荒漠地带地表温度在42～51℃(极高温区);(2)2007～2011年,水体地表温度平均增高0～4℃,植被地表温度平均增高0～12℃,绿洲周边的裸地地表温度平均增高0～7℃,远离绿洲的荒漠地带地表温度平均增高0～9℃。其中林地对温度的变化影响较大。总之,地表温度呈现沿中心逐渐向四周增高的分布规律,表现出明显的"冷岛效应"。此研究对进一步理解塔里木河上游绿洲土壤-植被-大气系统能量交换状况以及我国西北干旱、半干旱区域地表热量分布差异特征具有重要的意义。     

基于分类回归树分析的棉花种植面积提取——以库、新、沙三县为例

以研究区2012年的HJ卫星CCD影像为数据源,通过物候历和主要农作物的光谱特征分析,确定棉花识别最佳时相。采用分类回归树分析（CART）的决策树方法提取棉花种植面积信息,并以农田实地调查样点和统计数据为参考对提取的棉花种植面积结果进行评价。结果表明,基于HJ-CCD数据,使用CART算法的决策树可以较好地提取棉花覆盖信息,最终提取的棉花种植面积总量精度为94．29％,位置精度为88．57％;本研究采用的决策树方法,操作方便、容易实现,分类结果较为实际,基本满足棉花种植面积遥感监测的需求,可对棉花种植面积估算和种植结构分析提供一定的参考。     

基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合，是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率，提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值（FCM）聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制；然后通过塔形分解来缩减聚类样本集；最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明，该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外，为确定分割的最优类别数c，还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度，实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。     

遗传算法优化神经网络的坡面入渗产流模型

引入遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的方法建立黄土坡面产流入渗模型.模型以雨强、降雨历时、表层40 cm土壤前期含水量、坡度值为输入项,径流量、入渗量为输出项,用实测资料对网络进行模拟和预测.模拟结果平均误差6.32%和1.93%,预测结果平均误差为5.71%和1.92%.并与传统BP神经网络模型和定雨强Philip...     

块运动估计的研究进展

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的2维运动向量场的过程。运动估计在超分辨率图像复原中的作用是把所有低分辨率观测帧的像素映射到参考帧的相应位置。精确的运动估计是超分辨率图像复原的关键。基于块的模型是超分辨率图像复原中常用的运动估计方法。介绍了块运动估计的概念,概述了4类快速块运动估计的方法,详细描述了第1类方法中几种主要算法的搜索过程,并将多种快速块匹配算法进行了总结比较。     

Improving soil heat and moisture forecasting for arid and semi-arid regions: A comparative study of four mathematical algorithms

Mathematical modeling is extensively used for ecohydrological processes because it facilitates data acquisition. However, modeling of soil moisture and heat remains challenging in dry ecosystems. In this study, we examined the performance of four models in simulating hydrological processes in a semi-arid mountain grassland (SMG), and in shrubland forming a transitional zone between the desert and an oasis (desert–oasis ecotone; DOE) in northwestern China. We used precipitation, air temperature, humidity, atmospheric pressure, and other meteorological variables to estimate moisture and temperature at different soil depths. Four methods were used to test model performance, including partial least squares (PLS) regression, stepwise multiple linear regression (SMR), back-propagation artificial neural network (BPANN), and neural network time series. Our results showed that BPANN had the best prediction accuracy and supplied a robust modeling framework capable of capturing nonlinear environmental processes by improving the stability of the weight-learning process. Soil depth in SMG for which model performance was optimized was 20?cm for PLS and SMR. Additionally, artificial neural networks (ANNs) have a remarkable applicability compared to other algorithms for increased accuracy in time-series predictions; however, they could not depict soil moisture or temperature dynamics at 160?cm depth in SMG, and at 10?cm depth in DOE. Using conventional meteorological data as primary predictors, and avoiding the complexity of distributed hydrological models can be helpful in developing a regional capacity for soil moisture and heat forecasting.