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21.
农田灌溉模式下塔里木河流域地下水水位的变化分析──以塔里木河上游为例 总被引:1,自引:0,他引:1
根据1997、2000年的监测资料,分析了塔里木河上游地下水水位的时空变化,反映了不同的土地利用方式对地下水水位的影响。在农田灌溉模式下,在垂直河道方向上地下水水位的变化受到塔里木河干流水位、农田灌溉和潜水蒸发的影响。沿河道的横切方向上地下水位的变化与距河道距离成正相关,但具有明显的滞后反应,其滞后时间随垂直河道的距离增加而增加。干流水位明显影响地下水的范围为3.5km。农田灌水使地下水水位在3、11月份明显抬升,也在7月份时对地下水水位产生影响,使其抬升。潜水蒸发量随地下水水位的升高而增加,使地下水水位变化趋于缓和。 相似文献
22.
高速公路边坡是高速公路生态最脆弱的部分,其防护和绿化是公路生态建设的重点。研究针对填沙路基边坡,对不同植物群落生态防护效应进行了探讨,同时分析了不同植物群落覆盖度、地上生物量、灌木生长速率的生长动态变化,最后提出了进一步研究中应注意的问题。 相似文献
23.
24.
为控制蘑菇种植过程中尖眼蕈蚊数量,利用线虫和尖眼蕈蚊数量变化的动态关系模型,应用分布估计算法对控制干涉次数和控制数量进行优化处理,将其与遗传算法结果进行比较.结果表明:该算法在控制次数略有增加情况下,可以取得较小目标函数值,并且算法稳定收敛,该结果可以作为一种理想的控制优化方案.分布估计算法可以用来处理此类动态关系模型的优化问题. 相似文献
25.
基于滇池10个水质监测点的实测数据,采用1990—2020年长时间序列实测水质指标,通过相关指标的年际变化,综合时空分析与统计方法,以年际间尺度对比滇池水质的时空间演化情况;通过空间插值法对草海、外海2个空间区域进行分析。结果表明:外海水质指标相对稳定,草海相关指标变化幅度大,滇池受到化学需氧量(COD)的影响较大,外海水质指标相关性较弱。1997—2015年是滇池环境恶化与修复过程;2016年后,水质问题有所好转。2000—2010年,相关指标含量(TP、TN、NH3−N等)在滇池外海南部区域易发生变化,区域性较为集中,邻近草海区域其水质指标含量明显较高。草海水体富营养化严重;外海富营养化虽较为缓和,但富营养指数处于边缘临界。整个滇池水域的CWQI值的变化范围为64.72~92.38,在及格、中等和好的水质范围内波动。 相似文献
26.
为了精确分析双吸泵作液力透平叶轮内的非定常流动特性,采用SST k-ω湍流模型在设计工况下进行数值模拟。对一个周期的非定常速度场进行动态模态分解(DMD),并结合Q准则,得到前4阶主要模态及其相应的时空信息。分析结果表明:DMD方法将叶轮内复杂的流场特征分解为动静干扰模态、基本模态和耗散模态。其中动静干扰模态占主导地位,频率为叶轮旋转频率,反映出叶轮内流动受静止部件干扰的流动特征,涡结构主要为点状涡和不连续的管状涡;基本模态频率为0Hz,反映出叶片流道几何特征引起的稳态流场特征,涡结构主要为连续的管状涡;3阶及4阶模态为耗散模态,反映出叶轮内流动受静止部件干扰,在叶片上产生的流动分离及不稳定涡结构脱落的特征,以片状涡和不连续的管状涡为主。在特定频率下DMD方法可以对叶轮流场结构进行分解,能够清楚地分析双吸泵作液力透平叶轮内复杂流场的非定常特性。 相似文献
27.
过流边界形态随磨损时间的变化对客观真实地反映双吸离心泵磨损特性及磨损形貌至关重要。采用欧拉-拉格朗日方法,配合磨损壁面几何重构的动态边界法,对黄河平均含沙量及粒径下甘肃省景泰川泵站双吸离心泵进行固液两相流计算,结合实验数据,预测了该泵叶片渐进磨损特性,分析了叶片磨损机理及壁面几何形貌变化对泵性能影响。结果表明:以冲击角函数最大值对应冲击角α0为阈值,小于α0磨损形貌呈类圆形凹坑,大于α0磨损形貌呈沟槽状,冲击角在50°~75°范围且冲击速度高的叶片区域磨损率大,叶片磨损程度严重;根据该泵水力性能损失率变化特性,将预测期划分为3个阶段,磨损率在初期增长率最大,但在数量级上远小于中、后期,使前1000h磨损阶段扬程损失率、效率损失率、叶片质量损失率均小于其他阶段;上述3个参数的增长均呈初期慢、中期快、后期减缓的趋势,最大增长率均在磨损中期,参数变化曲线斜率分别为1.51×10-3、1.97×10-3、4.12×10-3,在1000~6000h磨损时长范围内,磨损导致双吸离心泵性能下降最快。 相似文献
28.
基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控,提高养殖生产效率,降低养殖风险,该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征,提出一种基于正则化极限学习机(principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM)的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先,采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子,降低预测模型的数据维度;其次,利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数,并利用快速动态时间规整算法(fast dynamic time warping,FastDTW)完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量;然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇,并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建,实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明:PC-RELM的预测均方根误差值(root mean square error, RMSE)为0.961 9,与PLS-ELM(partial least squares optimized ELM)、最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)以及BP神经网络模型进行对比,其RMSE值分别降低了41.54%、54.58%和67.16%。该预测模型可以有效地捕捉不同天气条件下溶解氧的变化特点,具有较高的预测精度和效率。 相似文献
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