黑河调水生态补偿机制探讨

黑河是我国西北地区第二大内陆河,流经甘、青、蒙三省(区)。2000年,国家投入23.5亿元实施了黑河流域近期治理工程,水利部制定了《黑河干流水量调度管理办法》,对黑河实行水量统一调度管理,2003年实现了国务院批复的黑河干流分水目标,对黑河下游生态环境恶化进行了遏制。本文通过分析黑河调水对处于中游地区的临泽县的影响,探讨了建立黑河调水生态的补偿机制,以供参考。     

黑河省际水量调度时段优化研究

黑河水资源供需矛盾由来已久,为缓解黑河中下游地区的水资源供需矛盾,国家实施黑河干流水量统一调度和流域近期治理,初步遏制了黑河下游生态系统恶化趋势。本文通过对黑河干流中游地区水资源现状的分析,梳理水量调度现状,结合中游种植结构分析,提出了黑河水量调度时段的优化建议。     

喀斯特流域枯水径流预测研究

采用Excel和SPSS软件对喀斯特流域的实测资料进行了分析计算,找到了与枯水径流相关性较大的指标,建立了喀斯特流域枯水预测模型。     

珠三角河网浮游植物生物量的时空特征

珠三角河网水域是珠江之水流入南海的必经之地,对2012年该水域浮游植物生物量的时空特征及其影响因素进行系统阐析。调查期间共发现浮游植物7门,383种(包括变种、变型),其中硅藻和绿藻是最主要类群,其次是裸藻和蓝藻。颗粒直链藻原变种是调查水域的本底物种,也是最优势种;而变异直链藻和网球藻分别是枯水季节和丰水季节的指示物种。从季节变动看,浮游植物总生物量呈现枯水季节高、丰水季节低的特征,主要与径流导致的稀释作用和透明度升高引发的沉降损失有关。从空间分布看,总生物量呈现自西南向东北升高的趋势,主要与营养盐的空间分布格局有关,而且空间分布格局无季节差异。从不同类群的相对组成上看,硅藻占据绝对优势地位,绿藻和裸藻次之,这与20世纪80年度初的调查结果基本一致。硅藻在枯水季节占据绝对优势地位,而在丰水季节由于绿藻和裸藻优势的明显增大,导致硅藻的优势下降,这与流域中一些死水区域如水库、浅滩中的蓝绿藻和裸藻在丰水期涌入干流有关,PCA分析结果也证明了这一点。此外,不同站位在相对组成上的季节变动还受盐度的影响。综上,物理因子包括与径流相关的稀释作用和与透明度相关的沉降损失不仅影响总生物量的季节变动,也影响不同类群的相对组成;而化学因素如营养盐含量是决定总生物量空间分布的关键因素,与河口潮汐作用相关的盐度变化对类群相对组成的空间分布起到一定的影响作用。     

组合预测方法及其在土壤水分预测中的应用

本文简要介绍了当前较为流行的一种新的预测方法—组合预测方法及最优权数的计算。并利用此方法对预测土壤水分含量的两个单一预测模型进行综合处理,得到了土壤水分含量的组合预测模型,从统计分析和回归检验中可以看出,组合预测模型较原两个单一预测模型的预测精度有较大的提高。     

无站条件下BP神经网络年径流量预测模型研究

针对无监测站的河流断面的径流量预测难的问题,选取了有针对性的影响因子,采用人工神经网络的BP改进算法—自适应调节学习速率算法,以Matlab神经网络工具箱为工具,以辽河干流铁岭站为假想对象,建立了无站条件下年径流量预测模型,模型训练48次误差达到要求,以2004～2006年3年实测资料作为检验样本进行仿真,验证模型的精度。仿真结果表明:3年预测结果全部满足要求,说明该模型可用于河流任一断面年径流量的预测。     

灰色GM(1,1)预测模型及其在甘肃省GDP预测中的应用

在简要介绍灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与检验的基础上,对甘肃省近年来GDP的数据进行分析,建立了GM(1,1)预测模型,应用残差检验和后验差检验两种方法对模型进行检验,实证检验表明,预测模型可靠,精度较高。应用模型预测得出2011年甘肃省的GDP将突破5000亿,结论具有一定的参考价值。     

基于灰色理论的城市降尘环境污染预测模型

基于灰色预测理论,探讨了灰色预测模型在城市降尘污染预测中的可行性,以实例为基础,应用灰色预测模型对城市降尘环境污染预测,并进行了检验.结果表明:GM(1,1)模型预测结果经过精度检验,后验差比值C=0.43,小误差频率P＞0.95,精度较高;用灰色理论预测城市降尘环境污染,灰色预测模型具有较高预测精度、方便实用等优点.该方法可作为环境监测指标预测工具之一.     

基于熵值法的玉米产量组合预测模型

为了提高玉米产量预测的精度.利用熵值法为每种单一预测模型分配加权系数;将各单一预测模型的预测结果加权求和得到了组合预测模型的预测结果,建立了玉米产量组合预测模型.利用2000-2006年玉米产量资料进行模型精度检验,结果表明,组合预测模型的精度有明显提高,说明应用组合预测方法进行玉米产量预测是可行的.     

组合预测方法及其土壤水分预测中的应用

本文简要介绍了当前较为流行的一种新的预测方法一组合预测方法及最优权数的计算。并利用此方法对预测土壤水分含量的两个单一预测模型进行综合处理，得到了土壤水分含量的组合预测模型，从统计分析和回归检验中可以看出，组合预测模型较原两上单一预测模型的预测精度有较大的提高。     

贵州省岩下大鲵自然保护区藻类研究

对贵州岩下大鲵自然保护区藻类组成及物种多样性进行研究,并比较枯水季节、丰水季节藻类的种类数量变化。结果表明,岩下大鲵自然保护区内有6个藻类门的33科、154种淡水藻类,在种类组成上以绿藻和硅藻为主,为保护区内的优势种群。绿藻门藻类共计60种,所占比例最大为38．96％,其次为硅藻58种,所占比例为37．66％。在物种多样性方面,硅藻、绿藻和蓝藻在物种组成上较为丰富,其中硅藻门物种多样性指数最高,其次为绿藻门。从枯水季节、丰水季节藻类数量来看,绿藻和蓝藻的种类数量变化较大,硅藻种类数无明显变化。     

基于BP神经网络的洪水预测研究

以BP神经网络为基础,通过对神经网络的各个参数进行优化后建立洪水预报模型,并利用四川省达州市州河干流水文站所采集的水文数据进行仿真预报并和实测流量对比。研究表明,采用基于BP神经网络的洪水预测模型进行洪水预测的精度较高,是一种有效可靠的洪水预测方法。     

基于灰色灾变理论的丰宁干旱趋势分析

利用丰宁县1956～2008年的年降水资料,采用灰色系统的灾变预测方法,建立了GM（1,1）模型,对未来2次干旱年进行预测,并利用残差检验对模型进行了精度检验。结果表明,预测模型精度较高,可以对丰宁县未来的干旱年进行预测,为科学决策提供依据。     

基于灰色数列预测模型的耕地变化预测——以贵州省普安县为例

简述了贵州省普安县气候及耕地面积情况,介绍了构建灰色数列预测模型的6个步骤,即序列生成、均值生成、建立GM（1,1）模型、还原生成、可靠性检验、外推预测。根据1998～2007年普安县的耕地面积数据,运用灰色系统理论建立了普安县耕地面积灰色数列预测模型,该模型通过了可靠性检验,拟合精度较高,可进行外推预测。基于构建的灰色数列预测模型对普安县2009～2012年的耕地面积变化情况进行了外推预测。预测结果表明,2009～2012年,普安县预期耕地面积将减少1 050 hm2,年均减少270 hm2,耕地面积呈逐年下降的趋势;预测模型结果与实际值接近,预测误差较小,是基本可信的。     

灰色系统理论在林业用地预测中的应用

根据灰色系统理论,建立了辽宁省某市林业用地的常规GM(1,1)预测模型,并进行了模型精度检验,相对误差最大为0.53%,利用该模型对2003年的林业用地状况进行了预测检验,相对误差为3.65%,小于5%,证明该预测模型预测精度较高,预测效果较好。针对灰色系统理论及研究区域林业用地的特点,提出了在今后林业用地预测时可以在利用GM(1,1)模型进行预测的基础上,叠加国家规划中每年的生态退耕还林量而获得最佳林业用地量预测值的建议。     

灰色理论在区域降雨量预测中的应用——以河南商城县为例

以灰色理论为基础,介绍了灰色波形预测的原理和步骤,并结合实际,建立了商城县年降雨量波形预测模型。对所建模型进行误差检验,结果表明该预测模型具有较好的可行性和较高的精度。在此基础上对未来降雨量进行预测,这对该地区水库的优化调度和农业生产有重要的指导意义。     

基于灰色系统理论的我国木质产品产量预测模型的建立

利用灰色系统理论构建了我国包括木材、竹材、锯材和人造板在内的主要木质产品产量的预测模型,并对预测模型进行了检验,结果显示预测模型可直接用于预测我国在未来年份的木材、竹材、锯材和人造板产品的产量。     

豫南冬小麦夏玉米水氮高效利用试验

为了筛选出豫南地区冬小麦夏玉米水氮高效利用模式，在干旱和丰水年份设置9个水氮运筹控制比较试验，分析不同水氮运筹模式对冬小麦夏玉米水氮利用的影响。结果表明，在枯水年份，I2N2处理，即在小麦越冬期和拔节期以及夏玉米的大喇叭口期和灌浆期灌溉(100 mm)和追肥(150 kg/hm²)，产量和水氮利用效率最高；在丰水年份，I1N2处理，即冬小麦在拔节期和夏玉米在大喇叭口期灌水(50 mm)和施肥(150 kg/hm²)，产量和水氮利用效率最高。本研究针对丰水年份和枯水年份提出的2种冬小麦夏玉米水氮高效利用模式，对于豫南地区冬小麦夏玉米节水减氮、增产增效具有较高的参考价值。     

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。对灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘支持向量机预测的最大误差7．12％,平均误差4．81％。最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,可做为灌区粮食产量预测的一种新方法。     

灰色系统理论在农用薄膜需求量预测中的应用

本文运用灰色系统的理论 ,建立GM (1,1)预测模型 ,通过残差检验、关联度检验、后验差检验 ,验证了所建模型的正确性。最后用该模型对农用塑料薄膜近几年的市场需求量进行了合理预测。