河网洪水预报的衰减二乘自回归校正应用

洪水预报是河网地区防洪排涝规划、洪水调度的重要组成部分,而水动力模型是其计算基础。由于模型受等多种因素的制约和影响,水动力模拟计算的水位有时与实测水位存在较大的误差,需要用一定的技术方法来校正。本文通过对这种误差序列分析后,利用自回归模型结合衰减记忆递推最小二乘法（衰减二乘）更新参数,并利用实测资料进行了相应的验证。对研究区的三场洪水进行模拟,计算分析表明,所采用的校正技术能有效提高计算精度,可以应用于实际河网洪水预报中。     

西北地区地表太阳总辐射计算模型适用性评价

为有效提高中国西北地区R_s预报精度,选取西北地区11个代表性气象站点1959—2015年逐日气象数据,评价了4种基于日照时数的R_s计算模型(Angstrom-Prescott,Ogelman,Bahel和Louche模型)和2种基于温度的R_s计算模型(Hargreaves和Bristow-Campbell模型)在西北地区4个分区(温带大陆性高温干旱区、温带大陆性干旱区、高原大陆性半干旱区和温带季风半干旱区)的适用性.结果表明:6种模型在西北地区的R_s模拟值与实测值均在P<0.001水平具有统计学意义;基于日照时数的R_s计算模型(R²介于0.901~0.903)精度高于基于温度的模型(R²介于0.695~0.719);其中,基于日照时数的模型中Bahel模型的精度最高,其R²,MAE,MRE,RMSE和NSE分别为0.903,1.624 MJ/(m²·d),15.7%,2.298 MJ/(m²·d)和0.902;基于温度的模型中Bristow-Campbell模型精度最高,其值分别为0.719,2.851 MJ/(m²·d),30.7%,3.959 MJ/(m²·d)和0.713.因此,为有效提高西北地区R_s日值和月值预报精度,在仅有温度资料时推荐使用Bristow-Campbell模型,在仅有日照时数资料时推荐使用Bahel模型.     

微咸水入渗条件下的一维代数模型研究

入渗水水质是土壤水分入渗过程的主要影响因素之一,将入渗水水质因素融入淡水入渗模型,可改善其对微咸水入渗过程的描述和计算精度。首先采用淡水条件下的一维代数模型模拟微咸水入渗土壤含水率分布,在对模拟结果对比分析的基础上,将微咸水水质对水分入渗特性的影响归结为土壤孔隙率发生改变的结果,从而建立了微咸水入渗条件下的一维代数模型,验证结果表明模型的计算精度较高。改进模型便于描述微咸水灌溉条件下的土壤水分运动,为在实际生产中预测预报土壤水分特征提供了新的方法。     

基于极限学习机模型的中国西北地区参考作物蒸散量预报

为有效提高西北地区参考作物蒸散量(ET_0)预报精度,在西北地区选择6个代表性气象站点,以P-M模型计算的ET_0作为标准值,利用1993-2016年逐日气象资料构建10种极限学习机(extreme learning machine,ELM)ET_0预报模型,用k-折交叉验证估计模型泛化误差,并将其与Hargreaves-Samani、Chen、EI-Sebail和Bristow等4种在西北地区计算精度较高的模型进行比较。结果表明:ELM_1(输入T_(max)、T_(min)、RH、n和u_2)、ELM_2(输入T_(max)、T_(min)、n和u_2)、ELM_4(输入T_(max)、T_(min)、RH和u_2)及ELM_7(输入T_(max)、T_(min)和u~2)模型均具有较高模拟精度,其MAE分别为0.199、0.209、0.250、0.273 mm/d,RMSE分别为0.270、0.285、0.341、0.422 mm/d,NSE分别为0.983、0.981、0.973、0.987,R~2分别为0.984、0.982、0.975、0.960,整体评价指标(global performance indicator,GPI)排名分别为1、2、3、4;模型可移植性分析表明,ELM模型具有较强的泛化能力,除了ELM_7在喀什站、敦煌站的模拟精度相对较低之外,其余ELM模型在西北地区各站点模拟结果的MAE均在0.40 mm/d以下、RMSE均在0.49以下、NSE均在0.95以上、R~2均在0.96以上;在相同输入的情况下ELM模型模拟精度均高于HargreavesSamani、Chen、EI-Sebail和Bristow。因此,在气象资料缺乏情景下ELM模型可作为西北地区ET_0计算的推荐模型。     

电极法检测土壤硝态氮的干扰因素与测量模型研究

基于电极法的土壤硝态氮检测中,共存氯离子、温度变化、土壤水分是影响检测精度的重要因素。为消除干扰因素影响,进行测量模型的研究,基于电极检测原理与最小二乘法多元线性回归进行建模的理论分析,并研究考虑土壤水分影响后湿土直测的校正方法;开展建模集溶液检测实验,探讨各干扰因素对检测结果的影响,并根据建模集64个观测值分别建立25℃的一元线性回归模型(基础模型)、25℃的多元线性回归模型(硝酸根与氯离子浓度同时测量)和5~30℃的多元温度校正模型(温度变化较大时硝酸根与氯离子浓度同时测量);开展验证集溶液检测实验,验证并比较3种模型的可适用性;并开展不同含水率的湿土直测实验,验证湿土直测校正公式的准确性。结果表明,在温度变化、氯离子共存的条件下,25℃的多元线性回归模型效果最佳(硝酸根离子与氯离子浓度的测量误差分别在-8.37%和-12.03%内),满足多组分现场速测的精度要求;用湿土直测校正公式代替繁琐费时的土壤前处理,可有效减小土壤水分引起的误差。因此,利用多元线性回归模型结合湿土直测校正公式进行电极法土壤硝态氮的检测,可减小干扰因素影响、有效提高现场检测的时效性与准确性。     

可变阶数NURBS曲面的相机标定模型

农用机器人对作业对象的定位、测量和识别等都需要借助视觉系统(相机)来完成,因此相机标定精度至关重要。提出一种可变阶数NURBS曲面的相机标定模型,即在像平面的高失真区域应用较高阶数的NURBS曲面模型作为标定依据,其他区域用较低阶数的NURBS曲面模型,在不过多增加标定计算负担的前提下,提高了整体的标定精度。该模型应用标定误差的预评估方法将像平面进行"区块"划分,依此匹配模型阶数,实现标定精度和计算量的综合优化。由于NURBS曲面隐式标定模型的优越性能,使标定不依赖于相机的光学特性,理论上可校正相机的所有失真。实验结果表明,标定平均误差在0.89 mm以内,可满足农用机器人的应用要求。     

中国西北地区日参考作物腾发量模型适用性评价

为推荐适宜中国西北地区参考作物腾发量(ET_0)简化计算模型,应用9个代表性站点近50 a逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,选取5种基于综合法的Kimberly Penman(K-P),FAO 1979 Penman(PM 17),FAO 24 Penman(PM 24),FAO1948 Penman(PM 48),FAO 79 Penman(PM 79)模型,3种基于温度法的Hargreaves-Samani(HS),Mc Cloud (M-C),Hargreaves (Har)模型,5种基于辐射法的Priestley-Taylor-1 (PT-1),Priestley-Taylor-2(PT-2),FAO-24 Radiation(FAO-Ra),Makkink(Mak),Irmark-Allen(I-A),Irmark(Irm)模型,对其在西北地区ET_0进行适用性评价.结果表明:14种模型在中国西北地区计算精度差异明显.全区模拟精度最高的PM 48(综合法),H-S(温度法),PT-1(辐射法)模型的平均R2,MAE,RMSE和nRMSE分别为0.978,0.767 3 mm/d,0.842 3 mm/d和25.622%; 0.735,0.920 0mm/d,1.187 0 mm/d和36.556%; 0.736,1.392 0 mm/d,1.826 0 mm/d和57.992%.     

基于主成分分析的支持向量机需水预测模型及其应用

需水预测是水资源优化配置、水资源规划和水资源管理的重要依据,其预测精度受到众多因素的影响,且实际用水量数据时间系列较短,制约了传统预测方法的应用。利用支持向量机在对小样本学习的基础上对其他样本进行快速、准确的拟合预测的特点,采用主成分分析与支持向量机相结合的方法,首先利用主成分分析法筛选需水量的主要影响因子,然后将其作为输入样本,对支持向量机模型进行训练和检验,寻找最优模型,并将该方法应用于洛阳市需水预测。结果表明,该模型预测结果平均相对误差为-0.83%,预测精度较高,可作为训练样本较少情况下的一种需水预测方法。     

影响195柴油机功率和燃油消耗率测试精度的因素分析

本文分析了影响机械式测功仪测试精度的因素并进行了室内台架试验，结果表明测试时的冷却水温和润滑油温度是影响功率是耗油率测试精度的主要因素；在实验的基础上非标准测试状况下１９５柴油机功率和耗油率的校正公式，并对其他影响因素提出了控制条件。     

基于CFD的90°弯管水头损失计算的参数敏感性分析

计算流体动力学在水利行业中得到了广泛的应用。【目的】从众多不确定因素中找出对CFD建模有重要影响的敏感性因素,并分析其对计算结果的影响程度,优化90°弯管的CFD建模方案。【方法】采用单因素分析方法,分析了网格尺寸、湍流模型、水体密度、运动黏滞系数、当量粗糙高度等参数对计算结果的影响。【结果】RNG k-ε湍流模型计算结果与经验系数计算结果相对误差在±5%以内,能有效模拟弯管湍流流态;该湍流模型无需较小的网格尺寸,能够利用较小的计算资源得到精度较高的计算结果;当水体温度高于15℃时,三维流场计算软件能够对水体密度和运动黏滞系数进行修正,使计算结果精度更高;模拟水力光滑管道时,水体密度和运动黏滞系数对计算结果影响较小。【结论】工程算例模拟计算中,应当充分考虑模拟对象的体型和材料特点以及水体温度等因素,选取适当的参数值,能有效地降低计算成本,提高计算精度。     

干旱区绿洲植被高光谱与浅层土壤含水率拟合研究

水资源一直是制约我国西北干旱区农业发展的关键因素。以新疆渭库绿洲为研究区域,选取41个土壤含水率与干旱区绿洲植被实测高光谱样本,以植被指数为桥梁,采用支持向量机回归(SVR)方法,建立干旱区绿洲土壤含水率与植被指数之间的拟合方程模型,并与多元回归(MLSR)、偏最小二乘回归(PLS)2种模型进行对比。实验结果表明:不同模型的精度各异,拟合效果由优到劣为:改进的SVR模型、PLS模型、MLSR模型,其中基于干旱区绿洲实测的植被光谱数据改进的SVR模型对土壤含水率具有较好的拟合效果,通过最优参数的定值与最优测试集的抽取,R2高达0.891 6,RMSE仅为2.004,在干旱区绿洲的土壤含水率拟合中获得比较高的预测精度。而MLSR模型与PLS模型,R~2分别为0.630 0、0.654 9,RMSE分别为3.001与2.749。研究结果表明,因地制宜开展合理的土壤含水率反演模型规则制定是提高干旱区绿洲土壤浅层含水率监测精度的有效手段,也可为干旱区农业作物生长提供更精准的数据积累。     

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ZRM-MDH模型转换的串联机器人运动学参数标定

运动学参数误差是影响工业机器人绝对定位精度的主要因素,通过误差标定能够有效地提高工业机器人的精度。运动学模型的完整性、连续性与冗余性对运动学参数的辨识精度影响较大。为尽可能地提高机器人的标定精度,并易于实现机器人误差补偿,本文提出一种基于ZRM-MDH模型转换的机器人运动学参数标定方法。首先,基于零参考模型(ZRM)建立TX60型串联工业机器人的位姿误差模型,结合测量位姿误差辨识ZRM的参数;其次,基于圆点分析法将ZRM转换成MDH模型。在TX60型机器人前侧工作区域内任意选择50个测量点,实施运动学参数误差标定。实验表明,基于MDH模型标定后的机器人平均综合定位误差为0.081 mm,而经过ZRMMDH模型转换后的机器人平均综合定位误差为0.062 mm。为验证标定方法的稳定性,在TX60型机器人前侧工作区域内,选择5个区域实施运动学参数误差标定,结果表明,基于ZRM-MDH模型转换获得的标定精度稳定性相对较好。     

基于数据同化的地下水埋深插值研究

以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(En KF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.270 5 m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.409 7 m,均方根误差减小0.078 4 m,平均标准误差减小1.016 7 m。     

基于单轴密闭压缩试验的草炭离散元参数标定

为了提升穴盘播种过程中草炭装盘、压穴、覆料的仿真准确性,基于草炭的物料特性,选择Edinburgh Elasto-Plastic Adhesion（EEPA）模型在EDEM软件中建立草炭离散元仿真模型,通过单轴密闭压缩和虚拟仿真试验对草炭参数进行标定。通过物理试验测得草炭密度、粒径分布和接触参数,应用Plackett-Burman Design和最陡爬坡试验设计显著性分析试验,发现草炭间恢复系数、静摩擦因数、草炭切向刚度因子和剪切模量影响显著。应用Central Composite Design试验建立响应值与4个显著性参数的二次多项式回归模型,以单轴密闭压缩20%、50%轴向应变对应的轴向压力3.83、91.45N为目标值对显著性参数进行寻优,得到最优组合为：草炭间恢复系数0.202、草炭间静摩擦因数0.595、切向刚度因子0.667、草炭剪切模量0.613MPa。最后将该参数组合下的仿真值与实测值进行对比验证,在轴向应变范围20%~50%内实测值与仿真值的平均误差约为8.08%。相对误差在轴向应变40%左右达到最大值,为15.34%。结果表明基于响应面法标定的EEPA模型参数可用于离散元仿真研究。     

基于全球陆面数据同化系统蒸散量的GSAC模型率定

在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。     

基于多流域同步率定的HBV模型参数移植方法研究

无资料地区洪水预报是水文学研究的难点之一.为提高无资料地区HBV模型参数移植的精度,以安徽屯溪流域为例,基于多目标优化函数实现多个流域HBV模型同步率定,获得同时适用于多个流域的模型参数,并对参数的移植效果进行验证.结果表明:基于单个流域率定的参数移植不确定性较高,移植效果不稳定;多流域同步率定的参数移植效果普遍较优,...     

基于ELM的西北旱区参考作物蒸散量预报模型

为实现气象资料缺失情况下ET₀的精确预报,选取中国西北旱区4个代表性站点的气象资料,建立15种基于极限学习机(ELM)的ET₀预报模型,并通过与其他ET₀计算模型对比和可移植性分析探究ELM在西北旱区的适用性.结果表明:基于温度和风速的ELM₇预报精度较高(整体评价指标GPI排名第4);基于温度和辐射的ELM₅预报精度(GPI排名第6)明显高于Iramk模型和Jensen-Haise模型;仅基于温度的ELM₉预报精度(GPI排名第8)高于Hargreaves-Samani模型.通过模型可移植性分析发现,ELM₇在西北旱区内各训练站点和预测站点组合下预报精度良好.因此,可将ELM₅(输入温度和辐射)、ELM₇(输入温度和风速)和ELM₉(输入温度)作为西北旱区较少气象参数输入情况下精确预报ET₀的推荐模型.     

控释肥颗粒群仿真接触参数标定与试验

接触参数影响控释肥颗粒离散元仿真结果。为了精准模拟控释肥颗粒力学行为与运动规律,本文基于离散元法对控释肥颗粒的接触参数进行标定与试验。首先,建立控释肥离散元基础模型,并利用台架和仿真试验相结合的方法,在EDEM中对控释肥颗粒与PVC板之间接触参数进行标定。其次,通过碰撞弹跳试验、斜面滑移试验和斜面滚动试验测得控释肥颗粒与PVC板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.539、0.507和0.105。最后,通过堆积试验、最陡爬坡试验和正交旋转组合试验,得到控释肥颗粒间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数分别为0.38、0.25和0.09,并通过无底圆筒提升试验和排肥台架试验进行验证。试验结果表明,堆积角实际值与仿真结果的相对误差为1.54%,排肥量实际值与仿真结果4种转速下的相对误差分别为4.38%、4.23%、4.41%、4.36%,所标定的控释肥接触参数精准有效,可为控释肥离散元仿真提供数据和模型支撑。