平原区浅层水水位预报模型应用成果与讨论

本文从一个水文地质实体模型概念化入手，建立了描述地下水运动的数学模型。计算模型及参数反演模型。介绍了模型应用成果，就地下水水位变化对降雨入渗补给量、潜水蒸发量等潜水垂向水量交替强度的影响进行了探讨，并对地下水数值模型参数确定中校验函数的灵敏度问题作了讨论。     

洪水预报模型在大中型水库中的应用研究

本文对水箱模型、新安江模型原理进行阐述,同时对这2个模型在清河水库实际应用过程中的误差情况进行统计计算,采用试错法对模型参数进行了重新率定,对率定参数后的模型重新进行历史洪水模拟预报,以提高清河水库洪水预报的精度。     

多模型自适应综合预报方法及其应用

文章依据粮食产量演变规律,提出一种多模型自适应综合预报方法。预报系统由几个并行的自适应预报器组成,最终结果由准确度判别器择优决定。特殊情况,利用专家经验来修正。该法适用于系统具有阶跃性结构变化和时变参数的动态过程。在某省粮食产量预报中,应用此法获得了良好的效果。     

模糊优选神经网络BP模型在植被生物量参数反演中的应用

根据模糊优选神经网络BP模型，利用1988年小麦生长期中生物量参数和微波（10.2GHz）主被动遥感实测数据，作为输入输出I／O矢量对，计算出网络模型的正向传输权重矩阵及反向传输权重矩阵。用1989年小麦生长期中微波实测数据和该神经网络模型得到的权重矩阵，来反演其生物量参数在整个1989年生长期中的变化，反演结果与遥感实测结果的比较说明了所提方法的准确性。     

辽宁西部春季浅层地温变化特征及预报模型

利用2005～2017年辽西6个国家气象观测站春季(3～5月)逐日的气象资料,采用相关分析、回归分析等统计方法分析朝阳地区浅层地温空间和时间变化特征及影响其变化的主要气象因子。结果表明:浅层地温随土壤深度增加与气温的差值逐渐降低,春季浅层地温平均排次叶柏寿11.7℃朝阳11.6℃喀左11.5℃凌源11.3℃北票10.5℃建平8.5℃,浅层地温呈缓慢长升趋势;5站地温稳定通过8℃日期接近,建平站晚于其它5站。分月逐日建立春季各站5 cm地温预报模型,通过检验可用于春季气象业务决策服务。     

区域水均衡模型LASCAM在银川平原的应用研究

LASCAM,作为一个概念水文模型,是由西澳大利亚水文局和水资源研究中心在西澳大学联合进行开发的,项目的目标是针对西澳大利亚西南部的土地利用和气候变化,开发出能预测大的水文反应和异质流域水量与盐份的模型,包括沉积物和营养物运移模型。将这一模型应用到中国西北宁夏干旱的银川平原流域,建立了地表水水均衡概念模型,量化了流域内地表水的运移过程,将流域内不同地点观测值和模型预报进行比较。结果证明,在干旱的银川平原流域,使用LASCAM建立大的水文响应模型是可行的,并能很好的预报水量。这将为下一步做盐份、沉积物和营养物模型奠定基础,为查明灌区引排水盐量的衰减和集聚及其动态变化状况,正确认识引黄灌溉产生的水盐循环和演化规律提供科学依据。     

吉林省中西部平原区降径关系回归模型的研制与应用

本文针对吉林省中西部平原区降水径流计算的实际情况,结合"吉林省涝区排水模数"科研课题中和水径流关系的研究内容,以一元钱性回归和曲线回归基本理论为基础,研制了平原区降水径流关系回归模型,并在该区域得到广泛的应用,添补了吉林省中西部平原区历史上无法准确计算区域径流深的空白。     

非饱和土壤水运动模型参数优选方法研究

针对数值反演过程中参数优选方法适用性不明确的问题,研究最小化目标函数、带有自适应差分演化Metropolis的马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC-DREAM)对数值反演效果的影响,为探索高效的参数优选方法提供参考。数值算例反演结果表明:最小化目标函数方法计算复杂度较低,但对参数初值敏感,适合于对目标区域土壤有较为深入了解的场合使用;MCMC-DREAM对参数初值不敏感,但计算复杂度较高,适合于先验信息有限的场合使用。两种参数优选方法都存在“异参同效”现象,先验信息与敏感性分析有助于克服该问题,提高数值反演解决实际问题的能力。     

土壤水分模拟与墒情预报模型研究进展

土壤墒情预报是在土壤水分模拟模型的基础上对农田耕作层土壤水分的增长和消退程度所进行的预报。墒情预报是灌溉预报的基础,对于水资源短缺条件下农田水分的合理调控具有重要意义。墒情预报模型可以分为确定性模型与随机性模型两大类,其中确定性模型包括水量平衡模型、土壤-植物-大气连续体(SPAC)水分传输模型、SPAC水热耦合传输模型等,随机性模型包括数理统计模型(包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络模型等)、随机水量平衡模型与随机土壤水动力学模型等。本对各类墒情预报模型进行比较,并对其发展趋势进行了展望。     

土壤施肥模型的研究与应用

采用三元二次回归正交组合设计方法,建立数学模型,并对数学模型寻优得出了最高产量、最低产量时的氮磷钾施用量。将与施肥有关的因素通过计算机进行处理、分析,得出常用肥和专用复合肥的具体配方及用量,实现了作物施肥配方的自动化。     

不同湍流模型在螺旋桨水动力性能预报中的分析与比较

利用CFD计算软件fluent,采用标准k-ε、RNG k-ε、SST k-ω、RSM 4种湍流模型,对螺旋桨DTRC4119的水动力性能进行计算,并与试验数据进行比较。计算结果表明：利用Fluent软件求解螺旋桨水动力性能的精度以及对其周围流场特征的模拟基本可以满足工程上的需求。     

陕南晚熟水稻穗颈瘟预报模型新应用的研究

多年的调查研究表明:D优10、D优5 27等主栽晚熟水稻品种穗颈瘟长期预报模型的Ra2为0.912333-0.952189.各模式的差异是随因变量(Y)的变化,与其相关的气候因子不同.这种差异是由于品种的抽穗期、耐低温程度不同造成的.低温是降低水稻抗性从而引发穗瘟颈的诱导性外因,依据品种耐低温程度,水稻品种可分为低温重发型品种和低温发病型品种,低温重发型品种D优10发病早,成熟晚的D优10遇低温发病重,低温发病型品种D优527发病晚.一个品种穗颈瘟重发是充足的菌源、孕穗抽穗期丰富的降雨和低温等条件作用的结果.     

淡水养殖池塘水温预测预报模型的应用与检验

采用准差分法消除了池塘水温预测预报模型的自相关,推导简化了日最高水温的预测回归模型,并采用信度分析方法检验了对虾养殖生产后期池塘水温预报的准确性,结果表明预报值与实测值误差较小,信度较高,可应用于养殖生产。     

HSPF模型水文水质参数敏感性分析

参数敏感性分析是模型不确定性量化的重要环节,有助于对关键参数的识别,减少参数的不确定性影响,进而提高参数优化效率。以太湖地区典型小流域为研究区,采用扰动分析法对HSPF模型水文模块、泥沙模块以及氮磷输移等水文、水质模拟过程的参数进行了敏感性分析。研究结果显示:水文模块选取的17个参数中有7个敏感:UZSN、INFILT、AGWRC对径流的敏感级别为Ⅲ类,LZSN、DEEPFR、INTFW、IRC敏感级别为Ⅱ类。泥沙透水地面模块选取的9个参数中,KSER、KGER、JGER为Ⅲ类敏感参数,JSER为Ⅳ类敏感参数;不透水地面模块选取的4个参数中,KEIM、JEIM、ACCSDP对泥沙产量的敏感级别为Ⅲ类;河道模块选取的5个参数中,KSAND、EXPSND为Ⅲ类敏感参数,TAUCS、TAUCD为Ⅱ类敏感参数。总氮模拟选取了23个参数分析敏感性,其中WSQOP、SQOLIM、MON-GRND-CONC为Ⅳ类敏感参数,KATM20、MON-IFLW-CONC为Ⅲ类敏感参数,TCNIT、PHYSET、MALGR敏感级别为Ⅱ类。磷素输移模拟选取了12个参数,MON-GRND-CONC敏感级别为Ⅲ类,MON-POTFW、MON-IFLW-CONC、MALGR、PHYSET敏感级别为Ⅱ类。研究结果对于开展基于HSPF模型的流域水文水质研究工作参数的选取具有一定的参考价值,尤其对于太湖周边地区众多低山丘陵小流域进行HSPF模型水文水质模拟时敏感性参数的选取具有借鉴意义。     

戈配兹模型在生物积温预报中的应用

温度是影响生物生长发育及产量形成的重要因子之一。反映生物生长的综合温度指标是积温,通过选择与积温相关的一些大气环流因素、经纬度等建立弋配兹积温模型,在生物积温预报中具有重要的应用指导作用。     

基于云模型的定性预报模型及其在麦长管蚜预报中的应用

 云模型是用语言值表示的某个不确定概念与其定量表示之间的定性转换模型。论述了基于云模型的农业害虫定性预测模型的建模方法 ,并探讨了该模型在麦长管蚜发生期预测中的应用。将麦长管蚜发生期预测过程拟成一个不确定控制系统 ,将作为系统输入的预测因子和系统输出的预测对象均以定性概念表示 ,并给出了输出信息的综合决策方法。     

时序模型在四川盆地土壤水分动态预报中的应用

针对土壤水分含量的非平稳随机特性,建立了预报丘陵旱坡地土壤水分动态的季节性时序模型.用该模型对0～30cm和20～30cm土层的水分含量长期预报进行了探讨,结果表明,该方法所得的理论预报结果与实测数据吻合较好.     

湖南省中小河流域洪水预报模型的研究与应用

针对湖南省实际的防汛业务需求,利用自然流域法将湖南省的中小河流域划分成湘、资、沅、澧以及洞庭湖五大流域,使用湖南省2008—2018年27个水文控制站的水位数据及同期湖南省97个国家气象站点实况与格点融合降水产品,研究了湖南省中小河流域强降水与洪水之间的关系,建立了一个基于流域降水的水位预报模型。通过2019年7月6日至13日湖南省强降水与洪水实例对该预报模型进行了应用与检验,检验结果表明,在此次强降水与洪水过程中,湘、资、沅、澧四大水流域的水位预报峰值及变化趋势与实际情况基本一致,表明该模型对水位预报效果较好,在业务应用中具有一定指导意义。     

季节性模型在杨凌示范区气温预报中的应用

运用季节性时间序列模型的理论和方法,对杨凌示范区张家岗1935—1945年月平均气温建立季节性模型,并利用所求得的模型对1946年各月平均气温进行预报。结果表明:1946年1月,2月和12月的月平均温度预报值的相对误差较大,同年3月—11月预报值的相对误差较小,其原因之一是中国北方每年1月,2月和12月温度较低,较小的波动就可能使相对误差很大,而3月—11月温度较高,相对误差较小。此外,该模型对步长较短的预测比较准确,误差较小,但对于步长较长的预测,误差较大。因此,该模型适合于短期预报。     

基于模型和3S技术的稻麦产量监测预报系统

从稻麦生产管理的信息化角度出发,运用定量遥感技术、作物模拟技术和GIS技术,依据遥感信息一作物模型一长势和产量一气候环境的系统动态关系,以定量遥感反演及其与作物模型的耦合为主线,分析遥感光谱特征、农学参数与生态环境因素间的动态关系,明确影响稻麦光谱特征的主要气候环境因子,建立基于主要气候因子的农学参数遥感反演模型;