An integrated hydro-economic modelling framework to evaluate water allocation strategies II: Scenario assessment

In this paper the results of an assessment of the hydrological and economic implications of reallocating water in the Musi sub-basin, a catchment within the Krishna Basin in India, are reported. Policy makers identified a number of different but plausible scenarios that could apply in the sub-basin, involving; supplying additional urban demand from agricultural allocations of water, implementing a number of demand management strategies, changing the timing of releases for hydropower generation, changing the crops grown under irrigation, reducing existing stream flows and allowing for more environmental flows. The framework chosen to undertake this assessment was a simulation model that measures and compares the economic values of water allocation scenarios determined from a water allocation model that accounts for supplies of groundwater and surface water across a number of regions and over a variety of uses. Policy makers are provided with the range of measures on the security of the supply of water and the social costs and benefits of reallocating water between sectors and across regions within the sub-basin. Taking water from agriculture to supply urban users has a greater impact on irrigation supplies during dry years. It was also found that changing the allocation of water between sectors, by taking it away from agriculture had a large positive economic impact on the urban sector. Yet the costs involved in undertaking such a strategy results in a significant loss in the net present value of the scheme. Stream flow reductions, if significantly large (at around 20%), were found to have a large physical and economic impact on the agricultural sector. Implementing water saving strategies in Hyderabad was found to be more cost effective than taking water from agriculture, if rainwater tanks are used to achieve this. Changing the timing of hydropower flows resulted in best meeting of irrigation demand in NSLC and NSRC. Under this scenario, the crops grown under irrigation were found to have a significant economic impact on the sub-basin, but not as large as farmers undertaking crop diversification strategies, ones which result in farmers growing less rice. The security of supplying water to different agricultural zones has significantly improved under this scenario. Finally, releasing water for environmental purposes was found to have only a minor impact on the agricultural sector.     

瓦楞纸板缓冲动态模型的建立及参数识别

根据瓦楞纸板的测试数据,归纳出瓦楞纸板缓冲性能的基本特征,进一步考虑材料的损伤特性,建立了瓦楞纸板非线性模型。根据在跌落高度、衬垫厚度、静应力组合条件下的连续多次跌藻冲击试验数据,识别了瓦楞纸板非线性模型参数。动力学计算与试验结果的比较表明,该模型能较好地反映瓦楞纸板包装衬垫在连续多次跌落冲击过程中的加速度、速度、位移、冲击能量的吸收性和塑性变形等基本特性。     

基于BiLSTM-GRU融合网络的稻虾养殖溶解氧含量预测

在稻虾养殖模式中溶解氧含量(浓度)是养殖水体的重要指标之一,其直接影响小龙虾的摄食量和新陈代谢,因此在养殖过程中精准预测溶解氧含量至关重要。针对稻虾养殖中溶解氧含量变化复杂,难以快速准确预测的问题,提出了BiLSTM-GRU融合神经网络预测模型。为了保证精准预测,首先对传感器进行了清洗校准,并根据偏移量对历史数据进行了修正。在此基础上构建了基于BiLSTM和GRU的融合神经网络训练模型,BiLSTM提取更多特征因子,GRU实现快速预测,快速准确预测溶解氧含量变化。为了使监测预测性能更优,对不同采样周期下的资源损耗及预测模型性能进行综合对比分析,确定了传感器数据最优采样周期为30 min。进一步与LSTM、GRU、BiLSTM以及BiGRU模型对比,表明本文提出的BiLSTM-GRU融合神经网络模型的预测效果更好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.275 9 mg/L、0.616 0 mg/L和0.954 7,比传统的LSTM神经网络模型分别高25.14%、13.25%和2.22%。     

冬小麦覆被农田地表多层非均质混合电磁散射模型研究

冬小麦种植区域分布广泛,为监测与评估其生长信息和生长环境,本文通过引入三相混合介质模型表征植被层,引入高斯随机粗糙面表征农田粗糙地表,构建了一种冬小麦覆被农田地表的多层非均质混合电磁散射模型。首先分别对比本文提出的多层非均质混合模型与水云模型、Oh模型在冬小麦拔节期及孕穗期的后向散射系数预测结果,对本模型的有效性进行分析和验证;随后,通过分析该模型等效介电常数,并求解其电磁散射及辐射传输方程,获取植被生长信息、植被含水率及土壤粗糙度等因素对覆被农田地表等效介电常数和雷达后向散射系数的影响规律。结果表明,本文提出的多层非均质混合模型与水云模型及Oh模型预测结果有较好的一致性,同时与双弥散模型获得的小麦层等效介电常数R²分别为0.981 7、0.992 2、0.986 3、0.971 1,同样具有较好的一致性;此外,本文提出的模型对拔节期、孕穗期小麦含水率的预测结果与实际测量值的均方根误差分别为0.88%、4.65%,该模型能够较好地模拟覆被农田地表电磁散射特征,为后续无人机微波反演冬小麦生长及土壤水分信息提供坚实理论基础。     

含斜坡扰动的轮式拖拉机路径跟踪控制方法

针对部分地区横向斜坡农田地形导致路径跟踪控制算法精度下降的问题,提出了一种包含路面坡度扰动的动力学模型与跟踪误差模型结合的轮式拖拉机行驶动态过程的控制模型,并基于此模型通过线性模型预测控制方法得到控制律,由于预测模型包含了坡度的影响,使得反馈校正能够提前补偿,有效改善了农机在坡地上的路径跟踪性能。考虑到农机在不同行驶阶段对于误差和稳定程度需求的不同,提出了自适应的模型预测方法,令Q、R值随动变化以应对不同的需求(随动变化指的是两者相对大小的变化而非绝对数值)。进行了预测区间与控制区间选择的试验,而后基于简单运动学模型的模型预测控制进行了有无自适应Q、R的对比试验,最后分别在固定斜坡角的横向斜坡路面上和在斜坡角连续变化的横向斜坡路面上进行了本文方法与基于简单运动学的模型预测控制方法对比试验。试验结果表明：自适应能显著提升控制效果;本文方法在横向斜坡路面上的路径跟踪表现明显优于基于简单运动学模型的方法,此外稳态时的稳定程度也有较大的提升。     

基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产

为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index, LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs, TWSO)与LAI_max的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法优化与LAI_max相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAX...     

珍稀植物楠木的地理分布及潜在分布区的预测

以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局.结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,...     

基于混合效应的湖南马尾松次生林单木生长模型

[目的]建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据.[方法]以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断...     

洞口县林业有害生物防治社会化经营模式的思考

阐述了洞口县林业有害生物社会化服务的发展历程,总结了发展过程中所取得的成效,指出了发展过程中所面临的困难和问题,并对今后的发展提出了建设性的意见。     

林下经济的经营模式与发展对策

集体林权制度主体改革完成后,全国各地掀起了发展林下经济的热潮。从产业形态来看,林下经济主要有林下种植、林下养殖、林下产品加工、森林旅游等经营模式;从组织形态方面看,林下经济主要有林农独立经营、林业专业合作社、＂公司＋林农＂等经营模式。进一步促进林下经济的发展,需要加快推进集体林权制度改革的配套与深化,扶持建立一批示范基地和龙头企业,加强基础设施和销售平台建设,主打绿色、生态、有机的特色,树立品牌意识和原产地保护意识。