基于土壤消退指数的田间土壤水分预报方法的研究

在分析现有的土壤水分预报方法的基础上,研究了不同深度的大田土壤水分消退指数随作物生长时间的变化规律,探讨了冬小麦生育期土壤墒情预报的经验递推方法,通过研究表明:利用土壤水分消退法来进行田间土壤水分预报,具有方法简单,所需参数较少且容易获取,预报结果可靠,精度较高的优点,可以满足灌溉预报的要求。     

USLE在我国的应用和发展

美国的通用土壤流失方程USLE是当今世界上应用最为广泛的水蚀模型。 2 0世纪 70年代中期以来 ,我国在引进、消化、应用USLE方面取得了突破性的进展 ,统一了方程中R、K、S、L、C、P的算法 ,将六大因子的计算完全基于GIS和RS ,提高了监测预报的精度和速度 ,已成功地在国内一些地区得到应用。介绍了USLE的发展过程和在我国的应用与发展     

土壤水蚀模型中的融雪侵蚀模拟研究

在季节性或常年积雪地区,春季积雪融化产生的径流及其造成的侵蚀占全年总侵蚀量的比例很大,同时反复进行的冻融过程会影响土壤的物理性质,如团聚体稳定性、水分传导率、抗剪切力、可蚀性等,进而加重土壤侵蚀。因此在这些地区进行融雪侵蚀预报十分必要,它主要包括融雪径流的产生,及其形成的土壤侵蚀量,冻融过程导致土壤性状的变化,以及由此造成的对土壤可蚀性的影响。本研究总结了国内外融雪侵蚀的研究现状,并分析了几个代表性土壤水蚀预报模型中的融雪侵蚀过程,提出我国部分地区土壤侵蚀模型中考虑融雪侵蚀的必要性。     

灌溉预报与节水灌溉决策专家系统研究

从节水灌溉的基本原理入手，分析灌溉预报中的各个参量，提出了节水灌溉决策的依据、方法及评价标准。介绍了灌溉预报决策专家系统中由框架库、规则组库和黑板3部分组成的综合知识体结构的知识表示技术。     

陡山灌区实时灌溉预报研究

介绍了参考作物腾发量和实际作物腾发量的实时预报及修正方法 ,结合陡山灌区实际资料 ,分别针对主要旱作物和水稻建立了实时灌溉预报模型 ,并对模型各参数进行了率定 ,特别针对参考作物腾发量预报模型中 A0 的确定进行了分析 ,给出了更合理的 A0 取值方法。基于可视化语言开发灌溉配水实时决策支持系统 ,该系统界面友好 ,操作简单 ,实用性强 ,利于推广。     

引入因素分析法的神经网络在洪水

因素分析法是一种多元统计法，可以通过线性变换，将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据，本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程，详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题，并通过实例评价了此应用方法的效果，通过分析，表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简，大大缩减了神经网络的规模，提高了效率，具有很高的实用价值。     

短期降雨预报信息应用釜青山水库汛限水位动态控制的可行性分析

长期以来,青山水库坝址以上流域产汇流时间较短,洪水预报预见期也较短,汛期雨洪资源分布不均匀,造成大量不必要的弃水,水资源利用率较低,同时与周边社会经济的迅速发展十分不协调。根据这些实际当中存在的问题,考虑降雨预报的水库汛限水位控制理念,采用统计学原理,分析了在距离青山水库最近的杭州未来24h“无雨”和“小雨”量级的降雨预报精度及概率分布,结合青山水库下游防洪标准,论证了未来24小时短期无雨预报信息应用在青山水库汛限水位动态控制中是可行的,从而增加了入库洪水预报的预见期,为合理调度水库、缓解水库水资源供需矛盾提出了解决问题的一种方法。     

基于小波-ANFS的水库年径流组合

提出了一种基于小波-ANFIS的水库年径流组合预报模型。利用Mallat算法对年径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号;分别对低频信号和高频信号建立ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。将该模型用于昭平台水库年径流预报中,通过与单一ANFIS模型预报结果的对比分析,验证了小波-ANFIS水库年径流预报模型的有效性。     

基于遗传算法的模糊优选BP网络的

黄河内蒙段地处黄河流域最北端,由于它的特殊地理位置、水文气象条件、河道特性,几乎每年产生凌汛。应用基于遗传算法的模糊优选BP网络模型, 对黄河内蒙段封河、开河日期进行预报。结果表明,该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构, 又可加快网络的收敛速度, 并能改善网络的全局寻优能力。     

时间序列分析在土壤墒情预测中的应用研究

土壤水分的动态模拟是土壤墒情监测及预报的重要内容,采用时间序列的线形模型进行土壤水分时间序列的拟合与趋势预测.在建立模型后,用实测数据与模型的预测数据相比较说明时间序列线形模型能较好地拟合与预测土壤墒情的变化趋势,可为干旱研究及其治理提供依据.