考虑径流来水不确定性的灌溉用水量预测

有关径流预测和灌溉用水量的研究对优化配置和合理利用水资源、制订区域社会经济规划具有重要意义。该文应用灰色-时间序列分析法对蔡旗断面年径流量进行预测,然后以该径流预测结果为基础,进行基于不确定性的红崖山灌区2011－2020年最大效益及主要作物灌溉水量的预测。结果表明,径流预测结果与实测值比较吻合,合格率为67.6%,蔡旗径流受人类活动影响较大。此外,有效的节水改造措施在干旱缺水地区是十分必要的,它可大大提高水分利用效率,保证一定的经济效益。就红崖山灌区而言,棉花比起春小麦、籽瓜和白兰瓜,是单位水经济效益最大的作物,其次是白兰瓜,所以在可用水量短缺时,应保证棉花和白兰瓜的灌溉用水,以减小因缺水灌溉而带来的经济损失。     

基于分数阶灰色模型的农业用水量预测

针对农业用水量序列的振荡特性以及传统灰色预测模型的过拟合问题,该文提出分数阶灰色预测模型。将农业用水量振荡序列转化为单调递减非负序列,并以转化序列为基础,根据"阶数最大(或最小)"、"历史数据拟合最好"2个目标函数构造优化模型,采用改进NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。根据验证集拟合结果优选出模型阶数,结合分数阶反向累加灰色模型(fractional order reverse accumulation grey model),以通辽市和宝鸡市为例,进行农业用水量的预测。为了检验模型性能,将该文模型分别与传统GM(1,1)模型、自回归模型、基于小波分析理论组合模型进行对比。结果表明,该文模型对于通辽市、宝鸡市与鄂尔多斯市的农业用水量预测的相对误差分别为2.33%、0.31%和1.77%。同时,该文模型预测误差最小(比自回归模型分别低1.11%(通辽)、6.18%(宝鸡);比传统GM(1,1)模型分别低3.32%(通辽)、0.97%(宝鸡)),具有一定实用性,研究结果可为区域农业用水量预测提供依据。     

农业机器完好率的灰色建模与预测

现有农机配备理论的一个重大缺陷——未考虑农业机器完好率,利用灰色理论建立起农业机器完好率的ＧＭ（１,１）模型,并阐述了其研究意义。此模型具有很高的精度,可用于预测。     

基于BP神经网络的冬小麦耗水预测

该文根据中国科学院禹城农业试验站2003－2006年冬小麦季的气象资料和大型称重式蒸渗仪观测资料,把实测作物系数作为作物因子指标,建立了以日最高温度、日净辐射、实测表层60 cm土壤含水率、日序数和作物系数为输入因子,蒸渗仪实测蒸散量为输出因子的BP神经网络预测模型,神经网络拓扑结构为5-9-1,训练函数为Trainbr。检验结果表明冬小麦耗水量模型预测平均相对误差为13.1%,预测值和实测值的均方根误差为0.88 mm,模型预测Nash-Sutcliffe效率指数为0.865,预测效果较好,可满足生产需要。     

潜水埋深的灰色控制和盐渍化土地的灌溉决策

本文采用灰色系统控制理论,从农业气候资源合理利用的观点出发,提出并建立了黄淮海平原地区盐溃化土地潜水(浅层地下水)埋藏深度的控制模型,并以“防止次生盐渍化”和“适时灌溉”为目标,作出了该地区盐渍化土地的最优灌溉决策。     

BP神经网络L-M优化算法在地下水动态预测中的应用

根据地下水动态的时间序列数据资料,建立地下水动态模型,应用BP神经网络的L-M优化算法进行模拟和预测,并与灰色模型预测法的分析结果进行比较,得出该方法不仅简单可行,而且预测精度更高,可在地下水动态、河流水质、大气环境质量预测等方面广泛使用的结论。     

集雨灌溉规划方案灰色关联综合评价模型研究

构建了集雨灌溉工程规划方案评价指标体系，提出了多层次灰色关联综合评价模型，对模型中的有关计算问题作了探讨。运用层次分析法合理地处理了各因子权重分配。最后通过工程实例说明了模型的应用。     

微咸水灌溉对土壤环境效应的预测研究

利用识别后的SWAP模型,探讨了微咸水灌溉条件下土壤水盐及其均衡要素的转化关系和土壤的积盐趋势预测。结果显示,两种灌溉定额下土壤盐分都有所增加,但淋洗灌溉定额下比正常灌溉定额下小麦、葵花和玉米模型土壤盐分分别降低了6.5%、0.7%、4%;小麦、葵花和玉米的相对减产率分别比正常灌溉定额下降低了1%、2%、6%。微咸水灌溉后在灌溉定额和灌溉水浓度不变的前提下,土壤盐分的积累随着时间的推移而呈递减趋势,大约在10a后盐分达到进出平衡状态,此时土壤的含盐量达到0.1852mg·cm^-3,比微咸水灌溉前增加0.0822mg·cm^-3。但仍属于轻度盐渍土（土壤含盐量0.126%）,不会对土壤水土环境产生较大的影响。     

茂名小良水土流失的灰色预测

运用灰色系统理论对水土流失的影响进行了灰色预测,建立小良水土流失的预测模型,旨在为小良的水土流失的治理提供科学依据,促进小良的可持续发展。     

基于灰色关联度与BP神经网络模型的日参考作物腾发量预测

参考作物腾发量是制定灌溉用水计划、水量分配计划最基本、最重要的内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响作物腾发量的各个气象因素进行关联度分析,挑选出影响作物腾发量的主要气象因子,并以这些主要气象因子为输入向量,以参考作物腾发量为输出向量,建立作物腾发量与主要气象因子之间的BP神经网络预测模型。通过实例证明,该方法简单可行,预测精度比较高,能够满足实际生产需要。     

应用LM算法的神经网络模型研究灌区退水问题

在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探讨。实例研究表明,模型能够较准确的对灌区退水量进行模拟和预测,对灌区退水问题研究具有较好的应用价值。     

微咸水滴灌对黄瓜产量及灌溉水利用效率的影响

试验主要研究了华北半湿润地区微咸水滴灌条件下,滴头正下方0.2 m深度土壤基质势分别控制在－10～－50 kPa时,不同盐分浓度微咸水(2.2～4.9 dS/m)对黄瓜产量、灌水量及灌溉水利用效率(IWUE)的影响。研究发现当灌溉水电导率(EC)大于1.1 dS/m时,黄瓜的产量随着EC的增大而降低。当滴头下0.2 m深度土壤基质势控制在－25～－35 kPa时,黄瓜表现出来的耐盐性最强,EC每升高1 dS/m产量大约降低3%。总的趋势是土壤基质势控制越高(－10 kPa)处理的灌溉量越多,IWUE越低,而土壤基质势控制越低(－50 kPa)处理的灌溉量越少,IWUE越高。通过研究,在年降雨量大约为600 mm的半湿润地区,当没有足够的淡水用于作物灌溉时,可以在采用一系列灌溉与栽培管理措施条件下,利用2.2～4.9 dS/m的微咸水来灌溉黄瓜等对盐分中等敏感的作物。     

基于SPA-VFS耦合模型的河套灌区灌溉用水效率分级

针对大型灌区用水效率分级评价问题,该研究构建河套灌区用水效率综合评价指标体系和指标分级标准,采用改进熵值法对评价指标赋权,将集对分析法(Set Pair Analysis theory,SPA)和可变模糊理论(Variable Fuzzy Set theory,SFS)结合,应用SPA-VFS耦合模型,进行河套灌区用水...     

基于多值神经元复数神经网络的土壤墒情预测

为指导节水灌溉策略的制定,利用基于多值神经元的复数神经网络(multilayer neural network with multi-valued neurons,MLMVN)方法,建立了土壤墒情多步预测模型。首先,利用均值法替换样本中的异常值并对缺失值进行补充,并由数据分析知土壤墒情数据为非平稳的非线性时间序列。然后,根据土壤墒情与环境因素(降雨量、气温和风速)的相关性分析结果选择降雨量为关键环境因素。最后将土壤墒情、降雨量及目标土壤墒情复数化,作为网络输入和期望输出建立MLMVN预测模型。结果表明,网络结构为240-15-1200-1时单步预测精度为0.883,采用循环预测法进行步长为72的多步预测,平均预测精度为0.853,比实数域误差反向传播神经网络BP提高了9.1%。研究表明,MLMVN模型多步预测误差累计小,预测结果可作为该地区节水灌溉策略制定的理论依据。     

宁夏引黄灌区井渠双灌节水效果研究

定量研究了宁夏引黄灌区地表水与地下水联合利用的节水效果。引黄灌区的大引大排是造成渠系输水损失、农田地下水位高和潜水蒸发严重的主要原因，在整个黄河流域用水十分紧张的现状下，以引黄灌区地下水可开采量为基础，根据现有的机井条件并有计划的布设发展一批机井，考虑开采一定数量的地下水用于农业灌溉，在灌区逐步实现基于井渠双灌的水资源高效利用。研究结果表明，随地下水利用量的增大，可有效的降低灌区地下水位0.5～1.0 m、使引黄灌区的总耗水量从39.64×10⁸ m³降低到29.95×10⁸ m³、渠首引用水量从81.71×10⁸ m³降低到64.79×10⁸ m³。     

基于CGA-BP神经网络的好氧堆肥曝气供氧量预测模型

为提高好氧堆肥曝气供氧量的曝气效率以及预测精度,该研究利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对标准反向传播（back propagation, BP）神经网络的初始权值和阈值进行优化,再利用克隆选择算法（clonal genetic algorithm, CGA）优化遗传算法中的变异算子并复制算子,加快获取最优参数的速度,构建基于CGA-BP神经网络的曝气供氧量预测模型。为验证CGA-BP模型的有效性,与BP模型、GA-BP模型预测结果进行对比。试验结果表明：克隆遗传算法优化BP神经网络能加快获得最优解,效率相比BP模型和GA-BP模型分别提高了75.36%、51.30%;在曝气供氧量预测模型中,CGA-BP模型具有更准确的预测效果,预测精度为99.65%,而BP模型与GA-BP模型预测精度分别为96.99%、99.26%;CGA-BP模型评价指标的均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别为0.003 4、0.038 9和0.350 6,均小于BP神经网络和GA-BP神经网络模型评价指标的误差;利用CGA-BP好氧堆肥曝气供氧量预测模型对好氧堆肥发酵过程进行精准...     

井渠结合灌区用水效率指标尺度效应研究框架

现有灌溉用水效率尺度效应的研究大部分集中在地表水灌区,而较少涉及地下水利用灌区,该文针对井渠结合灌区存在地下水回归利用的实际情况,以河北省石津灌区为背景,在国际水管理研究院（IWMI）提出的水收支方法的基础上引入回归水利用指标,提出了在井渠结合灌区进行用水效率指标尺度变化规律研究的工作框架。在所提出的框架中,评价指标选择IWMI体系,数据获取手段主要为资料收集和试验观测,尺度划分方式按照现有灌区管理模型分为灌区,干渠,分干,支渠和田间5个尺度。研究成果展现了灌溉用水效率尺度效应研究所涉及到的指标选取、尺度划分、水收支解析、水平衡要素数据获取方式、回归水分析5个方面的工作过程。该框架对于开展中国北方井渠结合灌区的节水灌溉尺度效应研究有着一定的参考价值和借鉴意义。     

冬小麦水分利用效率与最优灌溉制度的研究

针对不同水分处理对冬小麦产量和耗水特性的影响，在大田生产条件下对冬小麦进行了非充分灌溉试验，以冬小麦大田试验数据为基础，采用最小二乘法拟合了冬小麦水分生产函数；通过耗水资料的分析整理，揭示了冬小麦的水分效应及耗水规律；依据动态规划原理，建立了冬小麦最优灌溉制度动态模型，提出了两种水文年型(50%和75%)的冬小麦节水灌溉模式，对北方冬麦区田间管理具有一定的指导意义。     

畦田灌水质量评价及水分利用效率分析

畦田灌水质量是影响作物产量和水分利用效率的重要因素。针对现有评价灌水质量存在工作量较大的问题,根据田间实测资料,利用SIRMOD模型、SRFR模型和田间实测方法分别计算灌水效率和灌水均匀度,结果表明根据较少的观测资料利用SIRMOD模型或SRFR模型也可对畦田灌水质量进行评价。根据模拟结果初步得出了在一定条件下单宽流量、平整精度和田面坡度对灌水质量的影响规律,并对不同规格畦田小麦全生育期的平均灌水质量对产量和水分利用效率的影响进行了分析,得出畦长45 m,畦宽分别为5.0和7.5 m的畦田在获得较高产量的条件下,水分利用效率由现状的1.10 kg/m3分别提高到1.38 kg/m3和1.35 kg/m3,从田间试验角度论证了对灌区较大规格畦田进行缩块改造的必要性。