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121.
123.
基础变形模量对坝体的安全运行和受力有着十分重要的意义,特别是高拱坝,需要良好的基础变形模量,但是在一定的荷载运行工况下,并不是意味着基础变形模量越高坝体应力、稳定、变形状况就越好。基于上述观点,利用多目标非线性规划方法对锦屏拱坝最优基础变形模量进行了研究,给出了拱坝在最优基础变形模量条件下坝体应力、稳定、变形及基础处理费用等特征值。研究表明:经过基础变形模量的优化,能有效改善坝体应力、位移、稳定等多项指标。 相似文献
124.
TMDL计划与小流域污染综合治理思路的研究-以南水北调东线山东段治污为例 总被引:2,自引:0,他引:2
为了不断完善小流域污染综合治理思路,进一步推进水污染治理工作,对TMDL计划进行了介绍,并在治理思路、总量分配方法及总量分配公平性、合理性等多个方面与小流域污染综合治理思路进行比较,找出差异,吸收其有益的思路和措施。通过比较得出:①小流域污染综合治理和TMDL计划在思路上是一致的,但在总量分配及分配的公平性、水质目标可达性的保证率等方面存在着一定差异;②TMDL计划中的诸多措施可为小流域污染综合治理所吸收借鉴,并以此为基础对完善小流域综合治理提出了诸多合理的建议。 相似文献
125.
基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报 总被引:2,自引:0,他引:2
采用反向传播人工神经网络(BP-ANN)逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1~7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率(±1.5mm/d以内)达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。 相似文献
126.
基于不同有效积温的玉米干物质累积量模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
为获得研究区适宜的玉米干物质累积量(DM)估算模型,通过2017—2019年在吉林省长春地区开展的3年农田试验,观测玉米生育期内作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温、作物冠层温度以及玉米地上部干物质累积量等数据,建立基于不同有效积温的Logistic模型及其归一化模型,并用实测数据进行模型验证。结果表明,基于有效积温建立的Logistic模型可以模拟单株玉米干物质累积量生长,但不同地点、不同年份所建立的模型参数差异较大; Logistic归一化模型能够很好地模拟区域玉米干物质增长,在利用实测数据进行模型验证中,基于作物根区20 cm地温、40 cm地温、农田气温和作物冠层温度4种类型有效积温的Logistic归一化模型,其均方根误差、相对误差、决定系数和模型一致性系数都能达到较优值;以2019年数据建立的Logistic归一化模型对玉米干物质累积量模拟效果最优;基于有效冠层积温的Logistic归一化模型模拟效果较优。本研究结果可为灌区精量灌溉决策和管理提供技术支撑。 相似文献
127.
128.
针对引黄济津应急调水工程河北段的输水能力进行了研究。渠段的输水能力是指渠段所能通过的最大入流量,即渠段的首端断面所能通过的最大流量。根据引黄济津应急调水工程近4年的实测数据,构建了适于干河床水流推进过程渗漏损失的改进模型、小水深情况下的糙率加大模型,并采用均匀试验优选方法对水力参数进行了反演,利用非恒定流模型对引黄济津河北段渠系输水能力进行了计算。结果表明,建立的渗漏损失改进模型、小水深情况下的糙率加大模型是合理的,反演得到的参数是精确的;由于在水流推进与涨水阶段渠床的非稳定渗漏起了较大作用,所以各渠段的输水能力在非稳定输水阶段比稳定输水阶段稍大。输水能力的计算结果可以为引黄济津未来几年的输水规划与调度提供具体的指导。 相似文献
129.
参考作物蒸发蒸腾量的气象因子响应模型 总被引:6,自引:1,他引:6
基于江苏省南通市2000~2004年的旬气象资料,用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了参考作物蒸发蒸腾量,研究了参考作物蒸发蒸腾量与最高气温、最低气温、平均气温、相对湿度、日照时数、风速和气压等气象因素间的关系,建立了参考作物蒸发蒸腾量的响应模型.结果表明,参考作物蒸发蒸腾量与"温度因子"的关系最强,其次为"湿度和日照因子","风速因子"也有一定的影响,"气压因子"影响作用则稍弱;建立的气象因子响应模型模拟精度较高,可以简化参考作物蒸发蒸腾量计算. 相似文献
130.