基于长短时记忆网络(LSTM)的南水北调中线水位预测

长距离调水工程闸前水位受诸多水力控制因素影响,其波动趋势具有很强的非线性和随机性特征,难以用水动力机理模型高精度模拟,成为长距离输水调度方案制定的一大障碍。提出了一种基于深度学习网络的闸前水位预测新方法,建立了一个三层的LSTM水位预测模型,并应用于南水北调中线京石段的闸前水位预测,与深度神经网络(DNN)预测结果进行了对比。结果显示LSTM预测结果具有很高的精度,纳什系数高达0.99,均方根误差最高为0.029 m,能很好地预测水位波动趋势,预测效果比DNN更好。总结在LSTM模型构建时应考虑最大迭代次数对计算效率影响以及LSTM隐藏单元数目和学习率对精度的影响。本研究可为长距离调水工程水位预判、调度预警、水资源调度决策以及闸门智能控制提供重要参考。     

基于长短时记忆网络（LSTM）的蟹塘溶解氧估算优化方法

水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络（LSTM）模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型（LDO-LSTM）。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差（MAPE）基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明：在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。     

五种地下水埋深预测模型对比分析——以肇州县为例

地下水埋深预测对于区域水资源管理利用、生态环境保护和经济社会发展等具有重要的价值与作用。地下水埋深受多种因素影响,其动态变化具有非平稳性、随机性和滞后性等特征。为了准确预测浅层地下水埋深,选用多元线性回归、灰色GM(1,1)、基于马尔科夫链优化的灰色GM(1,1)、BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络五种预测模型,以黑龙江省肇州县为应用实例,将1980-2009年数据作为训练样本,2010-2019年数据作为检验样本,以降水量、蒸发量、地下水开采量和前期水位作为输入层输入,以地下水埋深作为输出层输出,选择绝对误差、相对误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方根误差作为评价指标,进行地下水埋深模拟预测和对比分析。结果表明：基于遗传算法优化的BP神经网络模型的平均绝对误差0.13 m,平均绝对百分比误差1.58%,均方误差0.02,均方根误差0.15,预测精度较高、拟合效果较好,相较于其他4种模型可以更好的模拟地下水埋深动态变化,为肇州县地下水合理开发和利用提供参考;遗传算法优化提升了BP神经网络的训练效率和稳定性,马尔科夫链理论弥补了灰色GM(1,1)所缺少的波动性...     

基于多变量时间序列模型的地下水埋深预测——以渭库绿洲为例

为能够更好地预测干旱区渭库绿洲的地下水埋深及合理规划、开发地下水资源。以1995-2014年降雨量、蒸发量、农业用水量和地下水埋深等数据作为数据源展开研究。利用主成分分析法提取贡献率较大的因素,将其应用于多变量时间序列CAR(Controlled Auto-regressive)模型,从而建立地下水埋深的预测模型,并对模型进行验证。研究结果表明:渭库绿洲的地下水埋深受蒸发量、农业用水量的影响大,分别为0.533、0.466;模型预测值与实测值相对误差的平均值仅为1.483%,表明该模型在干旱区绿洲区域预测精度高、效果佳。预测趋势显示:若研究区蒸发量持续增加25%、降雨量减少15%、农业用水量减少15%时,地下水埋深将达到4.21 m,预测地下水埋深对渭库绿洲的生态环境和农业发展提供了有力的参考。     

基于IL-HMMs预测模型的地下水埋深预测研究

以西北干旱典型县域磴口县为研究区,基于增量学习的改进隐马尔可夫预测模型(IL-HMMs),对区域地下水埋深进行了预测研究。为检验IL-HMMs模型预测效果,将模型预测结果与2013年长观井的实测数据进行了比较;同时为检验模型的优劣性,与未经增量学习的隐马尔可夫模型(HMMs)、加权马尔可夫链(WMCP)和BP神经网络(BP neural network,BPNN)预测模型的预测结果进行了比较。结果表明:与其他几种预测模型相比,IL-HMMs模型预测精度显著提高,误差更小,有较好的鲁棒性。并使用IL-HMMs模型对2018年地下水埋深进行了预测,预测结果表明,2018年地下水年平均埋深略有增加、局部区域地下水埋深增量加剧。基于IL-HMMs模型的地下水埋深预测具有很好稳定性的同时对新数据加入又有很好的鲁棒性,可为地下水埋深动态预测提供思路与方法补充,为区域地下水资源开发利用和保护提供重要依据。     

基于CEEMD-BP耦合模型的灌区地下水埋深预测

为了科学预测人民胜利渠灌区地下水埋深,促进灌区水资源的可持续利用,针对灌区地下水埋深具有非线性、非平稳性与预测精度低的特征,基于CEEMD具有非平稳信号平稳化的能力和BP神经网络较强的非线性和不确定性映射能力与预测效果,构建了基于CEEMD-BP的灌区地下水埋深预测耦合模型.将该模型应用于人民胜利渠灌区地下水埋深预测中...     

基于CAR-SVM模型的季节性冻融区地下水埋深预测

准确预测地下水埋深是灌区水资源管理的重要依据.考虑到地下水埋深在时间序列上呈现滞后性和非线性,耦合了多变量时间序列CAR与支持向量机SVM,构建了CAR-SVM地下水埋深预测模型.为了提高模型在冻融期的模拟效果,构建了季节性冻融灌区地下水埋深拟合模型--CAR-SVM(T-TF)模型.模拟结果显示,只考虑冻融期气温的CAR-SVM(T-TF)模型优于考虑全年气温的CAR-SVM(T)模型及不考虑气温的CAR-SVM模型.CAR-SVM(T-TF)模型在全灌区地下水埋深的模拟结果:在验证期模型决定系数R^{2为0.954,冻融期R2为0.973;RMSE均小于0.090 m,模型精度较高.将全灌区得到的3阶CAR-SVM(T-TF)模型结构用于灌区内5个灌域地下水埋深模拟,模型在各灌域均有较好的适用性.}     

基于EEMD与Elman网络的灌区地下水埋深预测模型

地下水埋深预测对于灌区农业生产、水土资源合理利用和生态环境保护等具有重要指导价值与作用。地下水埋深是一个受多种因素影响的多层次复杂系统,其演变具有不确定性、随机性、模糊性和非平稳性。基于EEMD较强的处理非线性问题能力和Elman网络具有适应时变和动态记忆的优点,构建了基于EEMD与Elman神经网络的地下水预测耦合模型,并将其应用于人民胜利渠灌区地下水埋深预测中。研究结果表明:基于EEMD和Elman神经网络耦合模型预测结果的最大相对误差为2.91%,最小相对误差为0.04%,预测合格率为100%,该耦合模型对人民胜利渠灌区地下水埋深的预测精度要高于单一的Elman模型和BP模型。另外,该模型在某种程度上可揭示灌区地下水时间序列的演变机制与影响因素,且计算简单、思路清晰,为地下水埋深预测提供了一种新的途径。     

基于MODFLOW的地下水动态变化特征分析——以位山灌区为例

地下水数值模拟对灌区地下水资源的开发利用具有重大意义。为了科学有效的了解位山灌区地下水的均衡状态,在位山灌区翔实的地下水位动态观测资料和对灌区的地下水补给影响因素分析的基础上,采用地下水数值模拟软件Visual Modflow建立模型,模拟不同条件下位山灌区的地下水水位和水量动态变化,分析灌区浅层地下水系统均衡状态。结果表明目前位山灌区地下水补给量是103 508.2万m~3,排泄总量是106 743.8万m~3,二者之差是-3 235.6万m~3,由此可知在模拟期内位山灌区地下水系统处于负均衡状态。模拟结果符合当前灌区浅层地下水资源开发利用现状。本文主要通过模拟地下水均衡状态,探究灌区地下水的补给排泄特征,为灌区地下水资源可持续开发利用提供理论依据。     

地下水超采综合治理水利工程措施分析——以馆陶县为例

对地下水超采治理中水利工程措施进行了分析,简要介绍了地表水替代地下水、井灌区高效节水中应采取的水利工程措施。地表水替代地下水,是指通过一系列水利工程措施,建立从水源到田间的完善的灌溉体系,充分利用地表水灌溉,减少地下水开采;井灌区高效节水,是指对井灌区,通过发展节水灌溉,提高灌溉水利用系数,减少地下水开采。文中分析了不同工程措施的适用情况,并以河北省馆陶县地表水替代地下水工程为例,介绍了不同水利工程措施在地下水超采治理中的实践应用,为开展地下水超采治理提供参考。     

机械深松耕作技术运用效果分析——以青冈县为例

机械深松整地技术,可打破犁底层,加深耕作层,形成虚实并存的耕层构造,为农作物发育创造良好的土壤条件.为此,介绍了机械深松整地的技术体系,并以青冈县为例进行了经济效益分析.     

市(县)级土地利用变化驱动力分析——以醴陵市为例

市(县)级土地利用变化驱动力分析不仅可以为新一轮土地规划中合理利用和保护土地资源提供基础依据,而且也是区域可持续发展的重要决策基础.为此,利用醴陵市1997～2004年的土地利用统计资料和近年的土地详查与变更数据,分析了市(县)级土地利用的方式变化特征及其驱动力分析.通过相关分析得出:醴陵市自1997年以来土地利用变化主要体现为耕地的减少和城镇建设用地的增加,在此基础上重点揭示出该变化的主要驱动因子是GDP、人口的增长和农业内部结构调整,此外国家政策导向和政府规划行为也是重要的外部驱动因子.     

基于AHP-熵权法的地下水水质模糊综合评价——以白城市为例

传统的模糊综合评价法采用超标加权法来确定其权重并用最大隶属度原则来确定水质级别,没有考虑数据的地域特点和最大隶属度原则的条件性,评价结果不理想。针对这些问题,采用AHP-熵权法以及引入级别特征值的概念,对地下水水质进行模糊综合评价。以2013年白城市20个地下水水质数据为依据,选取氟化物、总铁、亚硝酸盐氮、锰、总硬度、氯化物、硫酸盐、硝酸盐氮、氨氮共9个指标作为评价指标,进行地下水水质评价。并将其评价结果与内梅罗综合指数法进行对比,结果表明,两种方法计算的结果一致性高达75%。通过AHP法(层次分析法)与熵权法相结合确定的权重,以及引入级别特征值概念确定水质级别,使评价结果更加准确、合理。     

利用放射性~(131)Ⅰ研究松沙土不同地下水埋深毛管水运行及土体积盐的规律

本文概括的论述了利用放射性~(131)I示踪法,研究松砂土水分状况、毛管水上升运行 的变化,以及在蒸发条件下土体盐分分布状况及其表土积盐规律,发现并非地下水埋深越浅表土积盐越多,而是某种土壤在某一深度表土积盐最多,这一概念对加强灌区用水管理和解释坡地积盐现象均具有实际意义。     

基于SWMM模型的暴雨洪水模拟研究——以郑州大学新校区为例

随着气候变化和人类活动影响加剧,城市化水平进一步提高,城市区域面积急剧扩大,城市化所带来的水文效应使城市洪涝灾害出现频率不断增大。以郑州大学新校区为研究区域,应用SWMM模型对该区域在不同暴雨重现期、不同峰值比例、不同城市化程度和LID情境下进行暴雨洪水模拟。结果表明:暴雨雨型对模拟结果有重要的影响,该模型较好的预测了研究区域排水管网的排水能力,以及在不同情境下的模拟结果。     

推进智慧农业(农机)发展的思考——以山西省智慧农业(农机)发展分析为例

随着物联网、大数据、移动互联网、智能控制、农业机器人、卫星遥感定位、手机APP等信息技术的不断发展和推广,农业生产、经营、管理、服务各个环节和农村经济社会各领域也在发生着深刻的变革.加快提升农业生产智能化、智慧化水平,对于保障农产品质量安全、降低生产成本、稳定市场价格、减少生产者和消费者的损失、提高经济效益、促进农业增...     

干旱区绿洲用水效率模拟及分析—— 以策勒绿洲为例

水资源对干旱区绿洲的可持续发展起着至关重要的作用。为实现绿洲中灌溉用水的合理调配,以策勒绿洲为例,利用干旱区平原绿洲耗散型模型模拟了绿洲水循环的具体情况,并以腾发量占净输入量的比例作为灌溉水利用效率指标,研究了渠东和渠西灌溉水利用效率的尺度变化规律。研究结果表明:在研究区水平衡分量中,地块土壤水分输入主要依赖于渠道灌溉水量(约占96.02%),抽水灌溉量只占土壤水输入项的0.34%;由于回归水重复利用比例较低,用水效率随尺度的提升规律不明显,当地块数从一个变化到4个时渠西和渠东2个区域内用水效率分别提升了1.94%和1.11%;作物空间差异性对用水效率的尺度效应有削减作用,原因是粮食作物灌溉需水量比果树大,用水效率低。通过定量分析得到的绿洲水均衡结果,验证了水均衡模型在绿洲研究中的可行性,也为绿洲灌溉水高效利用提供了理论依据。     

基于维系生态流量的山丘区地下水可开采量计算方法探析 ——以赤峰市为例

地下水可开采量通常作为区域地下水合理开发利用阈值上限,是制定地下水治理和保护管控指标的首要依据.围绕把水资源作为最大的刚性约束,以水而定、量水而行,以维持山丘区地下水排泄结构稳定为目标,提出了以天然基径比为参照的山丘区地下水可开采量计算方法—基径比关系曲线法;以保证河道内生态环境需水量为目标,提出了以水资源开发利用程度...     

基于实例调研的农机专业合作社发展探究——以嵊州市三界永明专业合作社为例

农机专业合作社是农机化发展的主办军,是实现农业规模化生产、集约化经营的有效载体.为探究农机专业合作社的组织形式、运营机制和经营方式,本文通过对嵊州市三界永明专业合作社的调研,总结和分析合作社的运营方式和规律,仅供参考.     

基于小波变换的径流与降水时频变化及相关性分析——以五郎河为例

基于五郎河总管田水文站(1959-2014年)径流和丽江气象站(1959-2014年)降水资料,采用Morlet复值小波函数,分析年径流和年降水在不同时间尺度下的小波变换时-频变化及其丰-枯(多-少)交替变化的周期规律,并运用交叉小波变换,从多时间尺度的角度探讨径流和降水在时频域中的相关性。结果表明:五郎河年径流和丽江年降水量时间序列分别存在12 a、3 a和18 a、6 a、4 a的主周期变换规律,同时预测2014年后径流与降水均有减少的趋势,且分别在2014年后的8 a和10 a时期内,径流和降水量由枯转丰(少转多);年径流与年降水存在2~4 a的显著性的共振周期,且两者呈现出非常好的一致性,说明丽江站降水量可作为五郎河流域径流预测的控制因素。