多尺度水土保持空间数据集成--以全国水土保持监测与管理信息系统为例

水土保持空间数据库是水土保持监测管理信息系统的核心，是实现水土保持管理现代化和服务社会化的重要保证。实现不同尺度水土保持空间数据的集成管理对我国正在实施的水土保持监测网络以及管理信息系统建设具有特别重要的意义。分析了水土保持空间数据库的主要内容及特点，通过对现有多尺度空间数据集成方案的分析比较，提出了多尺度水土保持空间数据集成的实现方法，并以全国水土保持监测与管理信息系统为应用实例进行说明。     

分布式智能型温室计算机控制系统的一种设计与实现

分布式智能型温室计算机控制系统以中心计算机和单片机智能控制仪为控制核心，基于人工智能和农业温室专家系统知识库，采用主从式监控管理形式，对温室内环境因子进行实时监测和智能化决策调节，为农作物创造最优化的生长条件，系统主要由环境因子实时监控模块，智能决策模块，数据处理模块，数据库管理模式，人工控制模块，系统参数设定模块等几部分构成，具有决策智能，易于操作，运行可靠，便于升级扩充等特点，已实现产品化。     

流域洪水模拟的分布式时变汇流方法及应用

在考虑流域降雨时空变化和流域地形对流域产、汇流影响的基础上,提出了一种流域洪水模拟的新方法——分布式时变汇流方法。该方法在分布式产、汇流模拟过程中,增加了时变因子,克服了传统方法中忽略降雨在时间上变化的影响。此外,该方法还充分利用了GIS和遥感技术,使得模型中的大多数参数均可从DEM、土壤类型图或遥感影像中获取,只需要率定少数敏感参数。尽管模型结构简单,却能反映降雨径流过程的物理机制。因此,它可用于无资料地区的水文预报,便于应用与推广。将该方法用于浙江省皎口水库流域的洪水模拟,结果显示该模型效率高,模拟的流量曲线与实测曲线吻合较好,并且模拟结果不受降雨强度大小的限制。对双峰型或多峰型洪水,该方法不仅能很好地模拟出各峰的形状,而且主次洪峰分明。     

分布式数据挖掘在森林资源信息管理中的应用

分析了分布式数据挖掘技术在森林资源信息管理中的重要性,探讨了森林资源分布式数据挖掘系统的关键技术 森林资源管理部门的组织机构是一种层次式的结构,从林业基层单位到国家林业局数据量由小变大、数据粒度由细变粗 据此提出了包含客户端程序、服务器数据挖掘组件、分布式数据挖掘组件、数据转换中间件和"四库"等部分的森林资源分布式数据挖掘系统结构,并对结构的各组成部分进行简述     

分布式烟草GPS数据采集系统的设计与实现

介绍了"数字烟草"项目的子系统——分布式GPS数据采集系统的设计原则、系统结构和系统的主要模块及系统关键技术,并采用ESRI公司的ArcEngine组件开发环境结合Microsoft公司的.Net平台进行了系统的设计与开发。该系统的建成和投入使用对提高烟草种植管理效率和水平具有重要意义,对相关领域的GPS数据采集系统开发也具有借鉴作用。     

智能化分布式入侵检测系统研究

网络安全在Internet中的重要性越来越明显,因此,作为网络安全措施一个环节的入侵检测系统(简称IDS)也越来越受到关注。智能化、分布式和监视大规模网络是当前国际上许多入侵检测系统所强调的。本文针对这一点论述了如何实现智能化分布式入侵检测系统,并强调了它的使用价值。     

基于能量转换的地貌单位线计算方法及应用

该研究基于能量转换原理构建汇流模型,针对中小河流汇流参数确定困难、汇流计算准确度低的问题,分析流域内水质点能量的空间分布,采用将重力势能转化为动能的方式估计地表水流速度,计算空间流速场并提取地貌单位线。采用分辨率30 m×30 m的数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据,将湖南省竹溪坡流域划分为57个计算单元,分别采用能量转换法和坡度雨强法提取了地貌单位线。构建了研究区的分布式模型,其中产流计算采用新安江模型,坡面汇流采用地貌单位线模型,河网汇流采用马斯京根法,对竹溪坡流域36场降雨径流过程进行模拟。采用统计方法分析汇流参数,对参数的取值范围进行了评估。结果表明,与坡度雨强法相比,基于能量转换方式的洪水模拟结果中,峰现时间误差不超过1 h的场次比例由30.5%提高到83.3%,确定性系数不低于0.9的场次由9场提升至17场,平均确定性系数达到0.89,显著提高了模拟精度。通过对断面流速进行统计分析,评估竹溪坡流域汇流参数取值范围为[0.008, 0.014],当参数在此区间浮动时,确定性系数不低于0.9的场次比例为44%～50%,与率定得到的结果接近。该方法物理意义明确,参数可以通过率定或者测量方式确定,为无资料地区汇流规律研究提供了一种可靠思路。     

基于核函数极限学习机的分布式光伏短期功率预测

伴随中国农村电网的较快发展,分布式光伏的集成应用是实现新能源就地消纳的重要途径。国家相关政策已对分布式光伏的快速发展进行了相关规划,国家电网公司也出台政策为分布式光伏接入提供便利条件与技术支持,相关的分布式光伏发电功率预测技术需要进行深入研究。针对用户侧分布式光伏发电系统,考虑预测系统的成本约束和运行需求,以及农村电网应用特点,提出一种基于核函数极限学习机的分布式光伏功率预测方法。对于不同容量的分布式光伏发电系统,使用核函数极限学习机构建分布式光伏短期功率预测模型,使用基于权重的训练样本筛选方法提高预测模型计算效率,并通过粒子群算法优化模型参数。预测模型使用低成本的非数值天气预报采样信息,对几十千瓦级的分布式光伏,预测相对误差仅16%～18%,能在低功耗处理器上实现10ms内完成单次发电功率预测,在简化低权重属性后能基本保持原有精度,同时在分布式光伏随机覆尘或逆变器故障条件下预测误差基本不变,具有较高的适应能力。     

基于GIS的次降雨分布式土壤侵蚀模型构建——以晋西王家沟流域为例

利用野外试验小区观测与人工模拟降雨资料,在定量分析羊道沟小流域坡面—沟坡—沟道侵蚀产沙关系基础上,建立了羊道沟小流域侵蚀产沙模型。借助GIS技术,将王家沟小流域划分为40个沟间地、40个沟坡地及它们组成的40个子流域和一个输水输沙通道。通过对比分析每个子流域降雨、地貌、治理、植被覆盖、耕作措施和土壤6个主要侵蚀产沙影响因子与羊道沟小流域各因子的关系,得到王家沟各子流域相对于羊道沟小流域侵蚀产沙模型相应参数的修正系数,结合王家沟流域主沟道泥沙输移关系,建立了王家沟流域次降雨分布式侵蚀产沙模型。利用王家沟流域1963-1968年22次天然降雨资料,对模型进行检验,结果较为理想,预测精度达到55％。     

汾河上游流域分布式水文模型的构建

根据汾河上游流域的水文特性,采用以坡度、坡向为主要因素,按照集水区自然分水线划分子流域的流域离散方法,将SCS产、汇流模型与马斯京根法结合用于计算该地区的径流过程,建立了适于该地区,基于流域尺度的次降雨-径流分布式水文模型.选用该地区的典型流域--岚河流域与分布式模型耦合,进行模拟.经实测资料与模拟结果的分析比较,结果表明,该模型具有一定的精度,径流量合格率及汇流合格率分别达到70%和80%,且计算流量过程与实测流量过程吻合较好,所建模型基本适用于该地区的降雨一径流计算.