基于MODIS数据计算的RLPM模型在黄土高原地区的应用

为了更加准确地估算黄土高原的蒸散发,本文基于FAO56的Penman-Monteith数学模型,结合Leuning提出的叶面积指数(LAI)反演ET的理论思想,提出Remote Sensing Leaf Area Index Penman-Monteith模型(RLPM)。使用MODIS中国合成产品NDVI和研究区气象资料数据反演出所需的参数值,以黄土高原为研究区域,最后可计算研究区域内任意时间、任意地点的日ET值。将本模型的ET反演值与普通的P-M模型得到的反演值进行线性分析,得到相关性系数均大于0.8。该研究旨在丰富蒸散发模型计算方法,提高蒸散发计算的准确度。     

BTOPMC模型参数敏感性分析及应用

根据改进的Morris筛选法对BTOPMC模型进行参数敏感性分析,辨析出影响淮河流域史河上游黄泥庄水文站以上集水区径流模拟结果精度的主要参数因子:导水率衰退因子m、糙率系数n0、土壤脱水函数系数alpha.在16 a的逐日模拟中,1982-1987年为模型率定期,2001-2010年为模型的验证期,模拟结果显示,径流总量比值在率定期和验证期都大于99％,Nash效率系数高于0.75,BTOPMC模型模拟结果良好.     

基于均匀设计的邓肯E-B模型参数敏感性分析

在堆石料非线性弹性模型的反演分析中,模型参数敏感性分析是确定待反演参数的重要途径,为了更好的完善邓肯E-B模型参数敏感性分析的研究,结合均匀设计理论和方法,利用均匀设计软件和回归分析理论,分析了邓肯E-B模型参数对坝体水平和垂直位移的敏感性,成功实现了均匀设计在邓肯E-B模型参数敏感性分析中的应用,并对计算模型的主要参数进行了敏感性分析,其中参数kb、φ0、n对坝体位移有较大影响。     

基于EFAST的CROPGRO-Tomato模型参数全局敏感性分析

为了定量讨论番茄生长模型(DSSAT-CROPGRO-Tomato)中各参数对模拟输出结果的影响,运用扩展傅里叶幅度检验(EFAST)法,对影响番茄物候期、生长及生产等3类模型输出的各参数敏感性进行了研究,重点探讨了模型输入中品种参数、气象及土壤参数变化对模型输出结果的影响。结果表明:影响番茄开花期、坐果期和成熟期等物候期最敏感的品种参数和气象参数分别为初花期积温、日最低温度,而土壤参数对番茄物候期的影响可以忽略。影响番茄叶面积指数和冠层高度最敏感的品种参数为初花期积温,而影响番茄根、茎生长最敏感的品种参数为干物质分配比例,日最高温度和土壤田间持水率分别是影响番茄根、茎、叶生长最敏感的气象和土壤参数。影响番茄干物质量和总产量最敏感的品种参数为初花期积温,而影响番茄收获数量和单果质量的品种参数为最大单籽粒质量,日最高温度和土壤田间持水率也分别是影响番茄生产最敏感的气象和土壤参数。     

基于EFAST的CERES-Wheat模型土壤参数敏感性分析

为了定量讨论DSSAT-CERES-Wheat模型中土壤参数对模拟结果的影响,运用扩展傅里叶幅度检验（EFAST）法,对影响冬小麦生产及生态系统中氮素分布的2类模型参数进行了敏感性研究,重点探讨了模型中土壤参数变化对模型模拟的冬小麦产量、冬小麦氮素分布、土壤氮素分布及土壤氮素转化的影响。结果表明：对冬小麦产量、地上生物量及收获指数影响最敏感的土壤参数为田间持水率,其次是土壤酸碱度;对冬小麦地上生物量中氮素含量影响最敏感的土壤参数为土壤酸碱度,对冬小麦籽粒中氮素含量影响最敏感的参数为田间持水率,对冬小麦根和叶中氮素含量影响最敏感的土壤参数则为土壤总氮含量;对作物吸收土壤中氮素影响最敏感的参数是径流曲线数,对土壤氮淋失量影响最敏感的参数为排水比率,对土壤中硝态氮、铵态氮含量影响最敏感的参数为土壤总氮含量;对土壤中氮素矿化和硝化影响最敏感的土壤参数为土壤总氮含量,对土壤氮素反硝化影响最敏感的参数为排水比率,对氨挥发量影响最敏感的参数为土壤总氮含量,氨挥发量对排水比率和土壤酸碱度的变化也较敏感。当侧重于模拟冬小麦产量及作物氮素研究时,原需测量的15个土壤参数可简化为4个,而当侧重于土壤氮素转化及分布研究时,可简化为重点测量的9个参数。本研究可降低CERES-Wheat模型土壤参数获取难度,方便模型本地化、区域化应用。     

基于神经网络模型的水源地水质参数反演研究

以武汉市的主要供水水源地水质参数(氨氮含量)为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型.反演模型的平均相对误差为4.8%,可用于该项水质指标的反演研究.     

基于分解协调法的梯级泵站优化模型局部敏感性分析

为了提高梯级泵站的运行效率,对其进行优化调度研究十分必要。以济南市玉符河卧虎山水库梯级泵站为例,基于分解协调法建立了能耗优化模型和日运行电费优化模型,利用修正的Morris筛选法对模型进行了局部敏感性分析。结果表明:对于能耗优化模型,能耗和单位流量(扬程)能耗随着瞬时流量、后池水位的增加和前池水位的降低而增加,参数的敏感性排序为瞬时流量、前池水位、后池水位;对于日运行电费模型,参数的敏感性排序为日调水量、高峰时段最小流量、低谷时段最大流量。在不超过机组承受能力和满足各种运行条件的情况下,高峰时段最小流量越小和低谷时段最大流量越大,日运行电费相对来说越小。研究为梯级泵站的优化调度提供了一定的参考和指导意义。     

基于EFAST的不同生产水平下WOFOST模型参数敏感性分析

为探讨参数敏感性分析结果在区域尺度上表现出的不确定性问题,在温带季风气候类型黄淮海平原旱作区不同积温区内选取黄骅、商丘和驻马店3个站点,基于气象和作物生育期数据以及土壤实测数据,采用EFAST（Extended Fourier amplitude sensitivity test）方法,对WOFOST模型冬小麦和夏玉米参数进行全局敏感性分析,并对2种作物在不同生产水平和不同气候条件下的参数敏感性排序进行一致性检验。结果表明：冬小麦产量在潜在生产水平下主要敏感参数有叶龄的低温阈值（TBASE）、储存器官同化物转化效率（CVO）、总同化速率在低温3℃时的校正因子（TMNFTB3）等,在水分限制生产水平下主要敏感参数有蒸散速率修正因子（CFET）和储存器官同化物转化效率（CVO）等;夏玉米在2种生产水平下产量敏感参数差异不大,主要为总同化速率低温10℃时的校正因子（TMNFTB10）、每日温度为40℃时单叶片同化CO2的初始光能利用效率（EFFTB40）、35℃时叶片生命周期（SPAN）等;冬小麦、夏玉米在不同生产水平下的TDCC系数（Top down concordance coefficient）分别为0.82和0.98,P均小于0.01,参数敏感性排序的一致性均较高;冬小麦和夏玉米在不同气候条件下潜在生产水平TDCC系数分别为0.92和0.98,P均小于0.01,一致性较高,水分限制生产水平TDCC系数分别为0.61和0.86,P均小于0.01,一致性较差。WOFOST模型不同作物间参数敏感性差异明显,不同生产水平对参数敏感性的影响较小,但受水分胁迫程度的影响,不同气候条件对参数敏感性影响较大,且对不同生产水平下参数敏感性的影响不同,这主要与不同时空下的气候条件差异有关。     

基于Morris和EFAST的CERES-Wheat模型敏感性分析

依据在陕西杨凌获得的冬小麦试验资料,用Morris法和EFAST(extended Fourier amplitude sensitivity test)法分析了CERES-Wheat模型输出变量中小麦开花期、成熟期、产量、地上生物量对品种和生长参数的敏感性,并分析比较了两种方法的一致性。结果表明,光周期影响因子(P1D)、出苗-穗分化期积温(P1)、穗分化-挑旗期积温(P2)和春化影响因子(VEFF)均对开花期和成熟期较敏感,灌浆期积温(P5)对成熟期有较大影响;挑旗前、后的光能利用率(PARUE,PARU2)、P1D、P1和P2均对产量和生物量有较大影响;最适条件下标准籽粒质量(G2)和开花期单位地上生物量的籽粒数(G1)对冬小麦产量有较大影响,第一标准叶的比叶面积(SLAS)对地上生物量有较大影响。Morris法和EFAST法得到的参数敏感性结果具有较高的相关性,表明计算工作量较小的Morris法较适于筛选模型敏感参数。     

堆石料邓肯张模型的参数敏感性与

近些年,面板堆石坝在我国水电建设中是重点选择的坝型,有关研究方兴未艾。堆石料的本构模型是面板堆石坝计算分析的重要基础。各种本构模型中,参数均需试验所得,增加了工作难度。由于邓肯模型的广泛应用,目前已积累了相当多的试验资料,本文在此基础上对邓肯张E-B模型的参数进行敏感性与统计分析,得出了邓肯张模型各参数与空隙率、密度的关系式,从而不需试验即可充分了解模型参数的变化趋势与数值范围。     

堆石料邓肯张模型的参数敏感性与统计分析

近些年,面板堆石坝在我国水电建设中是重点选择的坝型.有关研究方兴未艾.堆石料的本构模型是面板堆石坝计算分析的重要基础.各种本构模型中,参数均需试验所得,增加了工作难度.由于邓肯模型的广泛应用,目前已积累了相当多的试验资料,在此基础上对邓肯张E-B模型的参数进行敏感性与统计分析,得出了邓肯张模型各参数与空隙率、密度的关系式,从而不需试验即可充分了解模型参数的变化趋势与数值范围.     

一维水流及溶质运移对VG模型参数的敏感性分析北大核心

为了研究VG模型中5个参数的扰动对压力水头和溶质运移的影响,采用Hydrus-1d构建一维非饱和数值模型,以NaCl为模拟溶质,以壤土的经验参数构建基准模型,并在基准情景的基础上对VG模型各参数上下扰动5%、10%,代入模型重新模拟,得到各情景下压力水头和溶质浓度随深度的变化规律,并在此基础上对各参数进行了敏感性分析。结果表明:5个参数对压力水头和溶质运移的影响规律不尽相同,压力水头对5个参数的敏感度大小关系为:θr<α相似文献   

基于差分理论的混凝土 温度参数反演模型的GA算法研究

混凝土温度参数对于混凝土温控防裂具有重要意义,采用差分算法,对混凝土温度场进行仿真计算,依据实测温度数据,对仿真计算进行误差分析,并建立基于实测数据的反演模型,针对反演模型的具体特性,构建了GA算法,通过反演模型的求解计算,可以确定更符合实际情况的混凝土温度参数,从而为混凝土温度参数的合理确定以及后续温控计算提供参考.     

ET0计算模型及其主要输入因子的影响分析评估

采用内蒙古中部呼和浩特1961~2003年,43年的气象资料,对计算ET0的修正Penm an模型与Monte ith-Penm an模型中输入的主要气象因子(气温、风速、湿度、太阳辐射或日照)分析评估。结果显示:单纯的模型计算对比难以评价哪一种模型更适合中国复杂的地理及气候环境,必须利用Lysm iets等实验结果对各种模型进行率定考核。同时ET0模型中,输入的某些主要气象因子对ET0值的影响非常明显:不同地区、不同的作物、不同生长期,净辐射计算Angstrom公式中的a、b值应不同;年平均气温增加2.1℃时,北方干旱、半干旱区4~10月份ET0值增加3.9%~5.2%;当风速增加20%时,作物生育期内(4~10月份)ET0增加3.9%~8.0%,春夏之交4~6月份ET0增加值占全生育期的61.9%;而半干旱区相对湿度的改变对ET0值影响很小。对二种模型中输入各因子影响程度的分析评估有助于ET0的认识深化及应用推广。     

反演分析土壤-秸秆水分运动参数

通过潜水均衡试验站土壤测渗仪资料,以新疆具有一定代表性的轻粘土为例,利用无秸秆覆盖和地表以下35 cm秸秆覆盖的实测资料,研究作物生长条件下土壤水分和盐分运移模型参数,通过HYDRUS模型反演确定了土壤水分运动参数和秸秆水分参数。并与测筒实测数据进行了比较。通过计算,无论是模拟计算的土壤水分运动参数还是秸秆水分参数都与相应的测筒观测值具有良好的一致性,模拟值与实测值吻合较好,这表明了轻粘土土壤水分运动参数和秸秆水分运动参数的确定是合理的。这些参数的确定将为更好地模拟秸秆覆盖条件下土壤水盐运移规律,研究秸秆覆盖层阻止土壤潜水蒸发抵制土壤盐分向上运动提供科学数据。     

基于公共天气预报的三江平原ET0预报模型比较及敏感性分析

为了提出适合我国三江平原的高精度ET0预报方法,基于该区6个气象站点的天气预报数据和实测气象数据,以FAO56-Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算值为基准,比较Hargreaves-Samani(HS)、Thornthwaite(TH)和Blaney-Criddle(BC)3个ET₀预报模型的效果,对最优模型进行敏感性分析。结果表明:3个模型1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.66、0.65、0.65 mm/d,均方根误差分别为0.93、0.96、0.95 mm/d,相关系数分别为0.857、0.828、0.840。1~5 d预见期最优预报模型为HS模型,6~7 d为TH模型。总体上预报精度由高到低为HS、TH、BC模型,建议采用HS模型在三江平原开展ET₀预报,HS模型预报对最高温预报的敏感性大于最低温。其预报值在夏季受温度预报误差影响最大,冬季最小,4季整体误差较小。研究可为灌溉预报提供较准确的数据基础。     

基于GMS的地下水流数值模拟及参数敏感性分析

为提高地下水流数值模拟的精度,减小因水文地质参数不确定性而产生的误差,需要对数值模拟模型的水文地质参数进行灵敏度分析.在对老莱河流域某灌区地下水流数值模型识别和验证的基础上,采用因子变换法对渗透系数、给水度、大气降水入渗补给系数值进行敏感性分析.结果表明,地下水位对含水层的渗透系数最敏感,其次是大气降水入渗补给系数,河谷地区因含水层岩性变异度较大导致地下水位对该区参数变化较敏感.通过参数敏感度分析能够筛选出数值模型中的不确定性因素,从而避免模型调参的盲目性,提高区域地下水资源评价的可靠性.     

基于损耗模型的永磁同步电机高效控制参数敏感性分析

针对分析参数变化对电机损耗效率的影响建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)损耗模型,推导出电机损耗最小的最优定子电流。然后,分析铁损电阻、铜损电阻以及磁链变化对损耗精度的影响。结果表明,当铁损电阻变为原来的1.2倍时,总损耗效率增加1.0%;当铜损电阻变为原来1.5倍时,总损耗效率下降28%;当磁链变为原来的1.4倍时,总损耗效率下降1.4%。通过电机损耗的参数敏感性分析,为基于模型的电机高效率控制提供了重要参考。     

基于电磁感应数据的电导率反演模型研究

【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R²在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R²在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R²在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R²分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。     

灌区用水优化模型参数全局敏感性分析与不确定性优化

灌区水资源优化配置中存在众多不确定性因素,而考虑不确定性因素的优化模型往往存在结构复杂、不确定性参数考虑有限、计算精度和效率较低等问题。本文将LH-OAT（Latin hypercube-One factor at a time）方法与灌区用水优化模型耦合,构建了灌区用水优化模型参数敏感性分析与不确定性优化方法,并以黑河流域中游典型灌区为案例研究区,对模型中6类共25个不确定性参数进行了全局敏感性分析。计算获得了模型中25个不确定性参数的敏感度排序,并从中筛选出10个高敏感性参数,以高敏感性参数作为优化模型不确定性参数输入,获得了不确定性下的灌区用水优化结果。案例分析表明,该方法有效筛选出优化模型中高敏感的关键参数,综合考虑了不确定性参数对模型优化结果的影响,大大减少了模型不确定性参数的表征数量,降低了模型复杂性,有效提高了模型计算效率,可为灌区水资源优化配置问题提供方法参考。