干旱内陆河流域月径流的神经网络模拟

针对干旱内陆河流域地表径流形成、消耗的特点,采用1956~2003年的水文气象、灌溉用水等资料建立了用于模拟出山口月径流量、下游径流月径流量的分布式神经网络(ANN)模型。模型的输入为各子流域及中游本月降水、潜在蒸发蒸腾量、上月降水、潜在蒸发蒸腾量、中游灌溉面积、灌溉定额,输出为月径流量.检验结果表明,本文所建立的分布式ANN模型可以有效模拟干旱内陆河流域月径流,模型用于模拟子流域出山口径流的误差为0.18×107~0.42×107m3,用于模拟下游径流的误差为0.52×107m3.与单一ANN相比,尽管分布式ANN的输入不需实测出山口径流,但模型的精度没有明显减小.分布式ANN为研究干旱内陆河流域气候变化及农业活动对地表径流过程的影响提供了有效的工具.     

参考作物腾发蒸腾量等值线图的绘制

根据鄂尔多斯市及其周边地区24个站点30年气象资料,在对已有的水文、气象站网(均为非规则分布)进行正则化基础上,对ET0空间结构性进行了系统分析.充分利用ET0区域信息的特征,采用Kriging无偏最优估计方法对区域信息进行最优估计,并据此绘制了参考作物ET0最优等值线图.用以了解鄂尔多斯市的作物需水量的分布规律,为发展牧草提供科学的依据,提高畜牧业的生产总值.     

ET0的人工神经网络模型与评估研究

在对内蒙古135个站点，30年气象资料及利用Penman-Monteith公式计算获得参考作物腾发量(ET0)分析的基础上，运用人工神经网络中最成熟的BP网络对内蒙古各区域在作物生育期(4～9月)建立了方便可行的ET0计算模型。并利用辐射项(ET0)和空气动力学项(ET0)对所建模型进行了评估与适用条件的分析。研究表明，大量样本训练而得的作物生育期模型具有很高的可信度，分区与分月建立的模型在一定条件下可满足生产的需要。     

河套灌区不同盐分含量土壤对向日葵生长的影响

通过对河套灌区不同盐渍化土壤进行的田间试验,分析了在不同生育阶段盐分水平对向日葵生长和产量的影响.可知向日葵各个生育阶段对盐分的反应并不相同.苗期对盐分较敏感,作物各生育指标对盐分的响应很大.现蕾期土壤中适量含盐,作物对苗期受盐分影响有补偿性生长.全生育期土壤盐分含量高于5mg·g-1时,严重抑制作物生长,最高减产率可达45.52%.     

参考作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究

根据河套灌区多年气象资料和Penman-Monteith法计算得到的参考作物蒸发蒸腾量(ET0),回归分析了影响ET0的主成分.在此基础上比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Penman-Monteith法计算所得ET0为输出向量的BP网络ET0预报模型(BP-ET0).研究表明,BP网络可以用于ET0的预报计算,4因子法和3因子法均简便可行,能满足生产的需要.相比之下,4因子法的精度更高.此研究是对传统ET0计算的补充.     

参考作物蒸发蒸腾量的人工神经网络模型研究

根据河套灌区多年气象资料和Penman-Monteith法计算得到的参考作物蒸发蒸腾量(ET0)，回归分析了影响ET0的主成分。在此基础上比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量，由Penman-Monteith法计算所得ETo为输出向量的BP网络ET0预报模型(BP-ET0)。研究表明，BP网络可以用于ET0的预报计算，4因子法和3因子法均简便可行，能满足生产的需要。相比之下，4因子法的精度更高。此研究是对传统ET0计算的补充。     

考虑弥散尺度效应的溶质径向运移动力学模型及半解析解

将弥散度概化为径向距离的线性函数,并考虑溶质的动态吸附和一阶降解,建立了考虑弥散尺度效应的注水井附近反应性溶质径向运移动力学模型(SDM, Scale-dependent Dispersion Model),采用Laplace变换和de Hoog数值反演方法对模型求解,并与弥散度为常数的溶质径向运移模型(CDM, Constant Dispersion Model)进行对比,分析弥散尺度效应与吸附和降解对溶质运移的影响.结果表明:随着弥散尺度效应的增强,溶质穿透曲线分布范围越广,浓度峰值越小且达到浓度峰值所需的时间越短,浓度分布曲线也有类似的变化规律,但弥散尺度效应对浓度分布曲线中浓度峰的运移过程没有显著影响;当CDM的弥散度为SDM弥散度最大值的4/5时,CDM和SDM模拟的穿透曲线近似一致,但是这种近似的精确程度会随着SDM弥散度与距离比值的增大而有所降低;由于吸附和降解的存在,溶质在运移过程中会出现损耗和滞后的现象.为检验模型的适用性,本文还应用SDM和CDM模拟室内的径向弥散实验.结果表明,与CDM相比,SDM能更好地描述非均质介质中溶质径向运移过程.     

考虑弥散尺度效应的抽水井附近溶质运移模型及半解析解

为考虑溶质径向运移的弥散尺度效应，将弥散度概化为径向距离的线性函数，并考虑溶质的吸附和降解，建立了抽水井附近溶质运移的简化模型(SDM, Scale-dependent Dispersion Model)，通过Laplace变换和de Hoog数值反演方法求得SDM的半解析解，并采用混合拉普拉斯变换有限差分法验证了半解析解的正确性。通过SDM与弥散度为常数的溶质径向运移模型(CDM, Constant Dispersion Model)的比较，分析了弥散尺度效应对反应性溶质径向运移过程的影响，并利用渗流槽中的径向弥散实验资料检验模型的适用性。结果表明：随着弥散尺度效应的增强，抽水井处溶质穿透曲线分布范围越广，浓度峰值越小且达到浓度峰值所需的时间越短；当CDM的弥散度为SDM弥散度最大值的1/4时，CDM和SDM模拟的抽水井处穿透曲线近似一致；由于吸附和降解作用，溶质在运移过程中会出现消耗和滞后的现象；与CDM相比，SDM的模拟结果与径向弥散实验结果吻合更好，说明本文建立的考虑弥散效应的简化模型可以用来模拟较大区域上溶质的径向运移过程。     

参考作物腾发蒸腾量等值线图的绘制

根据鄂尔多斯市及其周边地区24个站点30年气象资料，在对已有的水、气象站网(均为非规则分布)进行正则化基础上，对ET0空间结构性进行了系统分析。充分利用ET0区域信息的特征，采用Kriging无偏最优估计方法对区域信息进行最优估计，并据此绘制了参考作物ET0最优等值线图。用以了解鄂尔多斯市的作物需水量的分布规律，为发展牧草提供科学的依据，提高畜牧业的生产总值。     

水稻灌区基于多过程耦合的分布式水转化模型

水稻灌区灌溉-排水过程频繁,定量表征灌区水转化过程对于灌区水资源管理具有重要的意义。针对水稻灌区供-耗-排过程的时空复杂性以及灌区水转化对地下水补排过程的影响,本研究建立了灌区尺度基于灌排过程-农田土壤水分运动与作物生长过程-地下水运动过程耦合的分布式水转化模型,实现了对灌区的供-耗-排动态过程的定量表征。采用黑龙江省和平灌区水稻生长指标、灌区蒸散发量、地下水位变化以及排水沟流量等数据对模型进行了率定验证,结果表明模型具有较高精度。相对于传统灌区水转化模拟方法,该模型有效表征了灌区水转化所涉及的灌排过程、土壤水及地下水运动过程、作物生长过程的时空动态耦合,实现了灌区水转化的分布式动态模拟。同时,模型所需参数较少,避免了以往灌区水转化过程计算复杂的难点。该模型为水稻灌区多环节水转化过程模拟及用水效率评估提供了重要方法。