水系灭火装置在汽车发动机舱的应用

通过发动机舱灭火模型的灭火试验、实车发动机舱内的喷射试验,给出了发动机舱灭火试验结果、水系灭火剂喷射时发动机舱内温度曲线和机舱内高温元件表面温度数据表。灭火剂喷射结束后连续进行3次启动-熄火测试,发动机均能正常运转。试验表明,水系灭火装置可以成功扑灭现有模型的火灾;灭火剂喷射不会使发动机部件因为热胀冷缩而产生裂纹,未见对发动机正常运转产生影响,不会对发动机造成损害。     

区域水资源持续利用协调管理模型及其应用

提出了区域水资源持续利用管理的谱系结构和按行政区划的水资源协调管理递阶结构,建立了以农业为主要用水户的区域水资源持续利用协调管理模型,并应用模糊二元对比模型确定各指标的权重.通过算例验证了模型和方法的正确性与可行性.     

我国与澳大利亚干旱管理政策的对比

目前,我国以危机管理为主的干旱管理政策缺乏早期预警、抗旱准备等,致使在不断发生的干旱中遭受巨大损失.我国与澳大利亚的干旱因素及面对干旱的脆弱性具有相似性,通过对比两国干旱管理政策的差异,指出我国干旱管理中缺乏旱情监测、政府过分干预、缺乏旱灾保险机制等问题.借鉴澳大利亚先进的干旱风险管理模式,提出我国应建立旱情监测信息管理系统、减少政府干预、增强农民自主抗旱能力等措施.     

1955- 2015 年郑州夏季旱涝急转特征分析

根据郑州 1955- 2015 年逐月降水数据, 结合长、短周期旱涝急转指数、线性倾向估计及 M ann2Kendall 突变检 验等数学模型, 对郑州年降水特征以及 6 月- 9 月份旱涝急转演变规律进行研究。结果表明: 郑州的年降水量总体 以- 71 87 mm/ ( 10a) 的速率下降; 郑州地区的长周期旱涝急转指数( LDFAI) 趋势变化不明显, 但 LDFAI 强度呈阶 段性变化特征, 存在 2 个偏强期和 2 个偏弱期, 其中 LDFAI 强度大于 1 占 371 7% , 旱涝急转比较频繁; 各相邻月之 间的短周期旱涝急转指数 SDFAI 曲线振荡最频繁的是 6 月- 7 月, 7 月- 8 月次之, 8 月- 9 月指数变化平缓。总体 来说, LDFAI 的涝转旱的强度比旱转涝强, 长、短周期旱涝急转现象均呈现减弱趋势。     

多维多目标模糊优选动态规划及其在农业灌溉中的应用

本文提出了多维多目标模糊优选动态规划理论及其解法，并将该理论及解法应用于农作物非充分灌溉制度设计，建立了在考虑作物种植风险指标时，非充分灌溉制度的多目标优化模型。本文结合实例对不同供水方案下冬小麦的灌溉制度、单目标模型及多目标模型进行了分析对比。结果表明，本文提出的多维多目标的模糊优选动态规划及其解法是可行的，能够保证作物在有限灌溉条件下，可提高水分生产率，使作物的阶段平均含水率保持在适宜的范围。     

气象干旱组合预测模型研究及其应用

为提高干旱预测精度,克服单一预测模型的不足,在分析灰色理论和遗传神经网络模型特点的基础上,构建了气象干旱的多尺度组合预测模型。该模型首先提取灾变序列,利用GM(1,1)模型进行拟合和预测,然后采用遗传神经网络对拟合值进行修正,得到训练好的网络结构,最后修正GM(1,1)模型的预测值。利用郑州市1951—2012年月降水数据进行的干旱预测结果表明:针对不同尺度的灾变序列,组合预测模型的预测效果优于GM(1,1)模型和遗传神经网络模型,且模型的平稳性较好。     

基于可变模糊模型的郑州市非常规水水质评价

为了掌握郑州市非常规水水质情况,对金水河及湿地公园景观用水进行了水质采样,采用可变模糊评价模型,结合地表水水质评价标准,对郑州市非常规水水质进行了综合评价。结果表明:湿地公园水质稳定,多次观测均达到Ⅱ级水质标准,且有提升至I级的趋势;金水河的3个断面7月水质均为Ⅳ级、8—10月为Ⅱ~Ⅲ级,已达到景观用水的水质要求。     

差分进化算法在水电站优化调度中的应用

针对水电站优化调度的特点,以某水电站为例探讨了一种在连续空间中进行并行随机搜索的差分进化算法的应用及效果,结果表明该算法全局搜索能力强、计算精度较高、可靠,为水电站优化调度提供了一种更为有效的新方法.     

冬小麦土壤水分在线预报模拟及实时灌溉预报模型

在线土壤水分是实现作物实时灌溉预报的重要参数。以试验区小型气象站和土壤监测设备的实时数据为基础,基于土壤水量平衡方程构建了土壤水分预报模型,对冬小麦根区土壤水分进行模拟与预报,为实时灌溉预报提供基础数据。运用土壤水环境处理分析软件IrriMax的根区分析等功能,针对不同的试验设计方案,对冬小麦全生育期根系生长情况进行模拟分析,采用冬小麦土壤水分在线预报模型进行土壤水分的逐日预报,并将预报值与土壤水分实测值进行对比分析。同时,针对实时灌溉预报中作物系数值不能很好满足短期时长要求的问题,采用作物系数逐日修正方法进行了冬小麦实时灌溉预报研究。结果可为高效节水农业的智能化管理提供理论与决策支持。     

基于模拟退火算法和BP算法的神经网络在灌区地下水中的应用

为使BP网络在训练过程中能够在不降低网络训练速度的前提下,避免陷入局部极小点,采用模拟退火算法和BP算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用模拟退火算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,保证在不降低网络学习速度的情况下找到全局极小点,将模型应用于灌区地下水位预报中取得较满意的结果.