基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究

基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究

屈忠义[1]2003年在《基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究》文中研究表明为了满足国家大型灌区节水工程改造规划设计和水环境评价目标的需要,本文以人工智能技术中的重要分支—人工神经网络理论中的BP、RBF模型为主要建模工具,对人工神经网络模型应用于水-土环境预测的可行性与科学性进行了分析与论证。以内蒙古河套灌区两个不同尺度下的试验区(解放闸灌域和沙壕渠试区)为研究对象,系统全面地将人工神经网络技术应用于区域水-土(盐)环境预测与评估。对人工神经网络技术在水-土环境预测中的应用进行了实践与探索。对河套灌区节水工程改造后作物生长季(非冻季)与非生长季(冻融季)的地下水位、水质和土壤水盐变化状况进行了代表性的模拟与预测研究。将人工神经网络中的径向基函数法(RBF)作为不同预测方法进行了对比与检验,为河套灌区节水工程的规划设计和灌区现代化管理决策提供了参考依据。论文取得了以下主要成果: 通过不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的实例研究,重点比较了不同层次结构、隐层单元数、学习速率、训练收敛误差等4个基本要素及不同算法、不同样本容量等对模型收敛效果、模拟、检验与预报结果的具体影响。提出了一些有关BP模型设计中的主要参数(隐含层数、隐层单元数、学习速率)的设计应用技术,取得了区域水环境预测中有关BP模型结构参数设计的相关经验,为目前主要依靠经验进行模型结构确定提供了具体取值参考。在此基础上根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水信息,对一个大尺度区域的多年年均地下水埋深变化进行了BP模型的模拟与检验,预测了灌区节水工程实施后未来规划水平年(2005,2010年)年平均、月平均地下水位下降的动态。并进行了RBF模型与区域水均衡法的检验与对比,进一步验证了预测结果的可靠性。从多种方法预测结果可知,灌区节水工程实施后地下水位较目前平均下降约0.6米左右,下降幅度较大。且在作物生长季地下水下降幅度要略大于非生长季,值得引起重视。 以一个小尺度试验区的多年区域水盐监测资料及水文气象资料为建模依据,对试区非冻期(作物生长期)的地下水位、地下水质、土壤水盐(O-40cm,40-70cm)的水-土(盐)环境状况进行了较为深入全面的模拟预测,并进行了RBF模型预测结果的对比。从预测结果看,2005年在引水量减少10%的情况下,试区的地下水矿化度较目前多年平均值略有升高。2010年,当引水量减少30%时,地下水矿化度在不同时期有较大幅度上升,值得引起注意。通过试区土壤水分、盐分的BP与RBF模型的模拟与检验,预测了2005年、2010年夏灌前、夏灌后、秋浇前与封冻前的土壤水盐状况,得出上壤水分随着灌水量的减少呈下降趋势,而土壤盐分在浅层与中层呈现出不同的结果:OA.--sim土壤盐分在2010年呈脱盐趋势,而40-70cln土壤呈轻度积盐趋势。说明土壤中的盐分有由浅层向中、深层运移的趋势。总体上节水改造工程对灌区浅层土壤盐碱化改善与防治有积极效果,但中层仍存在潜在盐渍化的可能。土壤水分的下降可能会造成上壤某些阶段一定程度的水分亏缺和灌溉制度的改变。 利用沙壕渠试区多年定位点冻土水、热、盐的监测资料,通过对冻土水盐运移和动态变化的成因机理与相关因子分析,对初冻期、最大冻深期和融通期的土壤水盐动态变化尝试进行了BP模型的初步预测。对目前水土学科在冻土水-土(盐)预测方面的薄弱之处作了填补。但由于资料的局限性,主要进行方法应用上的开拓性的初步探讨,结果可信度有待进一步检验确认。 在国内初次引进国外用于水文地质科学中的神经肛冶hg方法,利用人工神经网络建立了具有类蝴统计学中普通 Kriginn(ordinarr Kririnn简称 OK)法作用和条件模拟(Conditional Sialation简称CS)运算目标的人工神经Kriging方法(NeuralKI.屯ing简称NK),进行了耕地和盐荒地初冻期、最大冻深期和融通期土壤水盐时空分布的模拟与估值的初步研究。通过NK法与OK法、CS法模拟、检验、估值结果及叁种方法的理论变异函数、实验变异函数及统计参数的对比。认为NK法在消除滑动平均影响方面优于皿法,并兼有CS法的功能。且NK法还有某些独特的优点:它不需要协方差函数的估计和变异函数的椎求,对于含有一定特异值和一维到叁维空间数据的扩展有更强的适应性,也可减少冬季难度较大的野外采样工作,是对空间变异性应用研究方法的一种补充。 根据盐溶质及其离子品位的协同关系,首次提出了具有类似协同KrioinnCo《)的神经协同KI.iging(NCo{)法,对于充分利用易于观测的信息提高估值精度有突出作用。拓宽了ANN的应用领域,具有一定的创新特色和学科融合的优势。对ANN在空间变异研究中的广义适用性有待进一步研究。

刘全明[2]2009年在《非参数统计与人工智能技术在水土空间变异中的应用研究》文中指出空间变异理论是当今世界科技发展前沿关注的热点。本文针对土壤水盐空间变异性问题,以我国大型引黄灌区-内蒙古河套灌区内两个典型节水灌溉区域为例,探索并开拓水—土空间变异的新原理和新方法。本文的主要研究成果有:为了解决多数中小样本容量有限或受特异值影响而造成有偏分布,使得统计特征非正态分布,本文引入稳健地质统计学RGS的稳健克立格后仍具有明显平滑效应。对影响点分析的研究表明:影响点识别法与特异值识别法具有一致性,应在影响点分析的基础上寻求特异值。为此尝试把ANN的BP神经网络技术引入土壤水盐环境监测,为水土空间变异研究提供新方法。经过大量探索性研究,建立了土壤水盐估计的BP神经网络模型。结果表明:BP法可在一定程度上克服OK法的平滑效应,对原始数据没有参数及严格地采样分布要求,不涉及特异值的问题,简单而实用,但BP神经网络不具有统计分析的显着检验性功能。在国内初次引进非参数统计学(NPG)理论的主要方法—指示克立格(简写IK)法,进行了试验区内耕地、盐荒地夏灌前土壤水盐时空分布的模拟与估值。对指示阈值选择方法进行了探讨,获得的土壤水盐指示阈值可供参考。重点对IK法的指示克立格模型与参数进行了系统分析,发现水盐指示克立格平均概率与指示阈值、指示变异函数有密切关系,不宜选择中位数作为单一阈值,单从提高概率预测精度考虑,水分指示阈值应该尽量选择低于中位数的偏小阈值,盐分指示阈值应该尽量选择高于中位数的偏大阈值。IK法虽有独特的估计作用,仍有一定平滑效应,且指示概率的方差较大。同时首次将析取克立格(简写DK)法用于土壤水盐估计,对比了IK法、DK法与概率克立格PK法的概率估计功能。鉴于ANN不具有显着性统计分析功能,而IK法仍有平滑现象,文中探讨了指示克立格与BP神经网络技术的融合方法,按照基于(非参数)统计分析的神经网络思路,创新性地提出了人工神经指示克立格这一新技术。将人工指示克立格用于土壤水盐评价发现:人工神经指示克立格具有指示克立格和ANN的优点,对数据无统计假定,不涉及特异值识别与处理,但可以高度逼近线性与非线性函数,将特异值的影响限定在子区内,自然可减弱特异值的影响,平滑效应显着减弱,很好解决了非线性逼近问题,人工指示克立格可用于土壤水盐监测并推广到其他相关工作中。

张栋良[3]2014年在《河套灌区不同尺度土壤特性空间变异规律与GSWAP模型的区域土壤水盐动态模拟》文中提出本文以内蒙古河套灌区解放闸灌域和沙壕渠区域两个尺度土壤数据为基础,利用传统比重计法和激光粒度仪法进行土壤颗粒组成一致性分析;结合经典统计学和地统计学方法对两个尺度下的土壤质地和有机质含量空间变异性展开研究,并绘制分析其空间分布规律,分析其尺度效应;利用GSWAP模型对沙壕渠和解放闸两个尺度进行水盐动态模拟,为河套灌区不同尺度区域合理规划和优化节水提供依据和参考。主要结论有:(1)激光法和比重计法测定的土壤粒度有很大差异。土壤粘粒含量激光法测定值均低于比重计法,砂粒含量则相反,粉粒含量两者互有高低。两种方法数据转换方程粘粒:y比重计=3.753x激光+2.8587;粉粒:y比重计=0.9555x激光+3.388;砂粒:y比重计=1.0733x激光-18.32。转换后的数据可以有效的提高土壤颗粒组成的一致性。(2)不同尺度下土壤颗粒组成和有机质空间变异结果分析表明:(a)变异系数在同一尺度下随着土壤深度的增大而增大,在不同尺度下随着空间尺度的增大而增大。变异系数介于10%-100%之间,全部表现为中等变异。(b)变程在同一尺度下随着土壤深度的增加而减少,在不同尺度下随着采样尺度的增加而增大。不同土壤特性变程变化规律不同,粘粒的表层自相关范围最大,粉粒和砂粒的变化规律相似。(c) C/(C+C0)在同一尺度下随着土层深度增大,土壤结构性增强,空间相关性增强;不同尺度下随着采样尺度的增大,各土壤特性变化规律不同,粉粒和砂粒表现恒定的空间相关性,粘粒和有机质的C/(C+Co)基本相近。除了表层的粘粒和有机质为中等空间相关性,其他都表现为强烈空间相关性。(d)沙壕渠和解放闸0-20cm土壤粘粒和有机质可以大尺度取样反应小尺度的空间结构性。粉粒和砂粒在空间尺度变大后,空间结构主导因素改变。(3)利用GSWAP模型对不同尺度区域土壤水盐模拟结果表明:(a)春小麦和玉米在整个生育期表现为地下水补给土壤水以满足作物生长,葵花在整个生育期表现为深层渗漏,部分灌溉水资源浪费。(b)每种作物对盐分和地下水埋深的响应机理不同,区域上水分通量和盐分通量空间变异性较大。沙壕渠小麦和玉米表现为土壤积盐,葵花为脱盐。沙壕渠区域小麦、玉米和葵花的田块水分生产率WPET分别为1.396kg/m、1.762kg/m3和1.164kg/m3。解放闸区域尺度小麦、玉米和葵花叁种作物的田块水分生产率WPET分别为1.199kg/m3、1.835kg/m3和1.092kg/m3。

张娜[4]2016年在《盐渍化灌区多尺度土壤水力特征参数空间变异规律及转换技术研究》文中研究说明土壤是高度不均一的历史自然体,其特性参数空间分布具有一定的非均一性,且空间变异具有尺度效应,所以描述其不同尺度空间变异特性及变化过程等问题是当前灌溉水文学研究的热点。自然土壤特性在水平和垂直方向上都存在变异性,且不同土层土壤特性的空间变异存在着一定的相互关系,探求不同土层土壤特性空间变异特性及其相互对应的关系,对于了解土壤特性在叁维空间上的变化规律及模拟和预测具有一定的意义。在土壤水力参数空间变异研究中,建立水力参数与理化参数的转换函数成为获取水力参数的重要途径,但不同尺度的主导过程并不相同,如何将某一尺度建立的模型经过尺度转换应用于其它尺度,明确其精度及消除不确定性等问题值得进一步研究。为此,论文依托于国家自然科学基金项目(51069006),以内蒙古河套灌区为例,针对上述问题进行相关研究和讨论。(1)分别采用Bayesian神经网络(BNN)及BP神经网络建立土壤基本特性参数与土壤水分特征曲线模型参数、特征含水率之间的转换函数,进行模型验证及适应性比较。两种方法均能得到较好的训练及预测效果,且BP模型的训练精度优于BNN模型,但BNN模型的预测精度整体高于BP模型,且由于BNN模型的预测值为一个区间范围,可更好的体现土壤特性参数的空间随机性和结构性特征。(2)通过经典统计、地统计及多重分形进行土壤基本物理特性参数(粘粒、粉粒、砂粒、有机质)和水力参数(饱和含水率θs、van Genuchten模型参数α、n)在不同尺度(小尺度:52.40km2、1km×1km;中尺度:1.243×103km2、4km×4km;大尺度:3.708×103km2、8km×8km)不同土层(0~20cm、20~40cm、40~70cm、70~100cm)的空间变异性分析,得到结论如下:基本物理特性参数在不同尺度不同土层表现为强烈的空间自相关性,空间分布主要受母质、气候等结构性因素影响;在研究区域上均具有明显的多重分形特征,且在中尺度呈现最强的空间变异性(除了有机质在0-20cm、20-40cm土层),同时多重分形谱曲线(除了有机质在小尺度的20-40cm及40-70cm土层)表现为左钩状,即在其空间分布中,数值较大的数据占主导地位,其概率分布较大。水力参数不同尺度不同土层整体上具有强烈的空间自相关性,空间分布主要受母质、气候、土壤类型等结构因素的影响;van Genuchten模型参数α空间分布格局具有多重分形特征,但在3个尺度下多重分形谱谱宽没有一致性变化规律,vanGenuchten模型参数n和饱和含水率θs分布格局的多重分形特征不明显,其多重分形谱谱宽均较小。(3)通过联合多重分形方法研究了基本物理特性参数表层(0-20cm)与其它土层(20-40cm、40-70cm及70-100cm)空间变异性的相关程度并建立转换函数。整体上各参数0-20cm土层与20-40cm、40-70cm、70-100cm土层空间变异性的相关性依次递减,且其相关性在小尺度及大尺度高于中尺度。通过一元函数建立基本物理特性参数在3个尺度下表层(0-20cm)与其它土层(20-40cm、40-70cm及70-100cm)的转换函数,各参数3个尺度下0-20cm土层与20-40cm土层回归关系较好,决定系数在0.41~0.65之间,与40-70cm及70-100cm土层整体回归效果较差,决定系数分布在0.038~0.401之间。(4)通过多元回归、支持向量机及BP神经网络方法建立基于中尺度的水力参数与基本物理特性参数及基本物理特性参数与高光谱的转换函数,并将其尺度上推至大尺度与尺度下推至小尺度,并对其尺度转化的适用性进行评价。基于中尺度建立的高光谱与土壤颗粒组成及有机质的反演模型均可以较好的应用于其它两个尺度:多元回归方法在其它两个尺度上的相关性在0.33~0.60之间,支持向量机为0.41-0.52,BP神经网络为0.52-0.72,BP神经网络方法建立的模型在其它两个尺度上具有更好的适用性。且颗粒组成的效果整体好于有机质含量。基于中尺度建立的水力参数(饱和含水率θs、van Genuchten模型参数α)与基本物理参数(粘粒、粉粒、砂粒及有机质)的转换函数在其它两个尺度上均具有较好的适用性:多元回归方法在其它两个尺度上的相关性在0.535~0.944之间,支持向量机为0.602~0.968,支持向量机方法具有更好的适用性。van Genuchten模型参数n的建模及模型检验效果均较差。3个参数的尺度转换结果为饱和含水率θs效果最好,其次是van Genuchten模型参数α,而van Genuchten模型参数b效果最差。

屈忠义, 陈亚新, 范泽华, 张艺强[5]2007年在《大型灌区节水灌溉工程实施后土壤水盐动态规律预测及效果评估》文中研究说明以人工神经网络理论中的BP、RBF模型为主要建模工具,以内蒙古河套灌区的试一个试验区(沙壕渠试区)为研究实例,对河套灌区节水工程实施后作物生长季(非冻季)的土壤水盐变化状况进行了模拟与预测研究。从预测结果看,2015年,当引水量减少30%时,地下水位有较大幅度下降,夏灌前、夏灌后、秋浇前与封冻前的土壤水分随着灌水量的减少呈下降趋势,而土壤盐分在浅层与中层呈现出不同的结果:0~40 cm土壤盐分呈脱盐趋势,而40~70 cm土壤呈轻度积盐趋势,总体上节水改造工程对灌区浅层土壤盐碱化改善与防治有积极效果,但土壤水分的下降可能会造成土壤某些阶段一定程度的水分亏缺和作物种植结构及灌溉制度的改变。本文对中国北方大型灌区的节水工程改造与规划管理有一定的参考价值。

马金慧[6]2014年在《基于农田水土环境限制因子的河套灌区引黄水量阈值模拟研究》文中提出内蒙古河套灌区面临引黄水量大幅减少的严峻形势,长期形成并在一定程度上趋于稳定的区域农田水土环境必将发生改变,寻求适合地区特点的区域农田水土环境预测方法,较客观的提出农田水土环境限制因子下灌区引黄水量的阈值,将对灌区生态农业可持续发展、水资源的可持续利用具有重要的科学及现实意义。研究以内蒙古河套灌区为背景,以永济灌域隆盛试验示范区为典型研究区,以耗水量大且对盐分呈中度敏感的玉米为代表作物,结合盆栽试验与相关研究结论,综合确定了农田水土环境限制因子(土壤水分、盐分、地下水埋深及矿化度)的阈值(满足玉米正常生长);通过较为系统的田间观测试验,对农田水土环境各限制因子进行经典统计分析及时空动态分析;在田间观测试验的基础上,建立了分布式非饱和-饱和带水盐运移耦合模型,基于农田水土环境阈值分别对典型研究区生育期、秋浇期的灌水量阈值进行了模拟预测;利用典型研究区灌水量与5大灌域灌水量建立了回归关系,以典型研究区引水量阈值结合回归方程反求各灌域灌水量阈值,初步得到河套灌区引黄水量阈值。本文取得的主要研究成果如下:通过不同土壤质地凋萎系数试验与不同盐分土壤作物出苗率试验,结合适宜土壤含水率、作物耐盐阈值与地下水适宜埋深值等相关研究结果,综合确定出玉米种植期、苗期-拔节期、拔节-抽雄期、抽雄-灌浆期、秋浇后封冻前的各限制因子阈值,其中土壤含水率阈值为:10%-15%、15%-20%、18%-25%、18%-25%、20%-24%;土壤含盐量阈值:05mS/cm、0.8mS/cm、1.5mS/cm、1.7mS/cm、0.45mS/cm:地下水埋深阈值为:1.8~2.2m、1.6~2.0m、1.6~1.8m、1.6~2.0m、1.8~2.0m;地下水矿化度阈值为:3g/l、1.7g/l、1.8g/l、2g/l、3g/l。利用经典统计分析方法对各限值因子的试验观测值进行统计分析得知,土壤含水率、土壤含盐量、地下水埋深、地下水矿化度各时间段的观测值均呈中度变异性,其中土壤表层盐分与地下水矿化度的变异系数明显高于土壤水分与地下水埋深的变异系数,呈中度偏强变异性。土壤含水率、地下水埋深的观测数据以及经对数变换后的土壤含盐量、地下水矿化度观测数据接近正态分布。采用地统计学中的克里格插值方法,通过Surfer软件实现对典型研究区土壤耕层0-40cm的土壤含水率、含盐量及地下水埋深、矿化度的空间插值分析。在空间上,受边界条件和地势条件的影响,典型研究区土壤含水率、土壤含盐量、地下水埋深及矿化度由西北至东南均呈现为由高(浅)至低(深)变化,空间分布规律表现出一致性。利用灰色关联分析法对不同埋深条件下水盐关联度分析得知,当地下水埋深条件为2m时,土壤含水率、土壤含盐量、地下水埋深和地下水矿化度的灰色关联度达到相对平衡状态,说明典型研究区年均潜水蒸发极限深度应为2-2.5m之间。在先进的3S技术支撑下,利用地质统计学原理将典型研究区划分为土壤表层(0-20cm)盐分、质地相对均一的3个小区,在此基础上建立了分布式非饱和带土壤水盐运移SWAP模型,并对模型参数进行了率定和验证;以Visual MODFLOW为平台建立了典型研究区的地下水流及溶质运移模型;以非饱和带在地下水位处的水流通量和溶质通量以及地下水埋深作为耦合边界,构建了区域分布式非饱和带-饱和带耦合水盐运移模型及其算法,并对耦合模型进行了循环检验。运用检验后的耦合模型预测满足农田水土环境限制因子阂值下典型研究区的灌水量阈值,典型研究区不同水文年生育期的灌水量闽值分别为:枯水年296-308mm、平水年197-220mm、丰水年118-130mm;秋浇期的灌水量阈值平均为:178-194mm。以典型研究区灌水量与各灌域的灌水量建立了回归关系,在典型研究区灌水量阈值的基础上,反求各灌域灌水量阈值,通过直接计算法得到河套灌区引黄水量平均年阈值为38.1389-41.8257亿m3。研究利用土壤与地下水盐数值模型从精细微观定量的角度来预测河套灌域引黄水量阈值,研究结果将为内蒙古河套灌区的水资源可持续利用以及地区生态环境、农业可持续发展战略的制定提供科学依据。

李彬[7]2012年在《节水改造后盐渍化灌区农田水盐环境变化与预测研究》文中进行了进一步梳理针对我国大型灌区普遍存在的问题:灌区可利用水量减少;有效灌溉面积比率低;土壤盐渍化严重(北方);工程老化失修,灌溉水利用效率较低。自1998年以来,国家启动了大型灌区续建配套与节水改造工程,然而在节水改造改措施善了灌区灌溉条件,提高了灌区农业综合生产能力的同时,灌区内农田水文循环规律也随之被改变,对于北方灌区,渠道衬砌、井区结合和田间节水技术的改进也将打破原有的农田水盐动态平衡,使区域农田水盐平衡和农田水环境发生相应变化,这些变化将对灌区水盐环境进而对灌区农业发展产生怎样的影响,成为人们关注的焦点。针对以上问题本文以北方大型灌区节水改造工程实施为背景,以地处北方干旱寒冷地区的内蒙古河套灌区为研究对象,分别从灌区地下水化学、土壤盐渍剖面类型及分布特征、地下水埋深和土壤水盐与地下水关系四个方面来论述节水改造给灌区带来的影响。(1)通过对内蒙古河套灌区上中下游地下水进行系统取样分析,综合运用描述性统计、相关性分析、离子比例系数和图解法(将H.H.托尔斯基汉方格图解法、Piper叁角图示法和多矩形图解法(MRD)应用于内蒙古河套灌区),全面系统地研究节水改造前后内蒙古河套灌区地下水水化学的时空变异特征与演变规律。揭示了风化溶滤、蒸发浓缩和阳离子交换是控制内蒙古河套灌区地下水质演变的主要水文化学过程。得出了与节水改造前相比,节水改造后HC03在河套灌区地下水中绝对含量由在阴离子中最小变为最大,成为地下水的主要阴离子;节水改造后HC03浓度有所增加,CL"和Na+的浓度有所减少,灌区地下水向着淡化,对作物危害减小的方向转变;节水改造后HC03-在阴离子占主导地位的化学类型多于节水改造前的。运用7种国内外常用的灌溉水质评价方法评价了节水改造前后内蒙古河套灌区地下水水质,分析了地下水水质的变化趋势。指出地下水质有逐年淡化的趋势。建立了基于Bayes判别分析法的地下水化学类型分类模型,为河套灌区地下水水化学类型评判与分类提供了新的数量化和定量化途径。(2)以GIS技术为支撑,综合运用地质统计学,聚类分析、描述性统计和表聚系数,系统研究并总结了节水改造前后内蒙古河套灌区上中下游不同盐分剖面类型土壤电导率在水平方向和垂直方向的分布特征和规律,应用该规律对各类盐渍剖面的空间分布进行探讨,揭示节水改造前后不同盐分剖面类型土壤电导率分布特征差异和各类盐渍剖面的空间分布差异。得出了节水改造前后灌区上游、中游和下游土壤盐分剖面均可分为均布型和表聚型2类。根据不同土层的相似性,上游和中游区0~100cm的采样层可分为0~20cm和20-100cm两个层次,下游区可分为0~40cm和40~100cm两个层次。通过对比上中下游叁个研究区节水改造前后的盐分剖面类型分布,得出节水改造措施的实施,使得研究区盐分剖面类型向均布型发展,且整体上土壤盐分有所降低。(3)运用随机理论,建立了基于加权马尔科夫链的地下水埋深预测模型,并将模糊集理论中的隶属度和级别特征值引入到模型的建立中来,实现了对灌区地下水埋深具体值的预测,增强了马尔科夫链模型的预测功能。应用遍历定理,预测内蒙古河套灌区上中下游在未来时段内地下水埋深所处区间值。得出了中游区的地下水埋深更多的时候处于[2.380,2.742)区间,下游区的地下水埋深更多的时候处于[2.218,2.506)区间,这两个区间的数值都低于内蒙古河套灌区的临界地下水埋深2.0m,在未来的时间河套灌区中下游的盐渍化有望进一步减轻。而上游区的地下水埋深更多的时候处于[1.227,1.727)区间,此区间的数值高于内蒙古河套灌区的临界地下水埋深2.0m,在未来的时间河套灌区上游是控制地下水埋深的重点区域。(4)以内蒙古河套灌区中游临河区为例,探讨节水改造后灌区土壤水盐与地下水的内在联系,分析地下水矿化度年内变化规律,揭示出不同埋深水平条件下地下水对土壤含水率的影响以及相同矿化度条件下地下水埋深与土壤含盐量的相关关系。得出了地下水作用对灌区0~100cm深度土壤体积含水率都有影响,并且对60-100cm深度土壤含水率的影响尤为突出;随着地下水埋深水平的变化(浅→中→深),0~100cm各层土壤体积含水率总体逐渐降低。随着水文年的不同(湿润年→干旱年→特别干旱年),在地下水埋深较大条件下的土壤体积含水率值越来越高。在地下水矿化度基本不变的情况下,根层土壤电导率与地下水埋深存在较好的指数关系。在0~20cm20-40cm和40~60cm叁个土层中,土壤表层(0-20cm)盐分受地下水埋深的影响最大,土壤表层(0~20cm)土壤含盐量对地下水矿化度变化最敏感。

胡娟[8]2013年在《江苏省文化产业竞争力评价研究》文中指出文化产业作为“朝阳产业”,在“十二五”时期对拉动经济社会的发展,促进产业结构转型升级有重要的作用,文化产业竞争力正日益成为衡量一个国家和地区文化“软实力”的标准。江苏省作为文化大省,文化产业增加值近年来快速增长,产业总体经济效益逐年提高,有效缓解了就业压力;但是江苏省还不是文化强省,文化产业在产业结构、产学研结合、产业需求、产业集群建设等方面还存在问题。有鉴于此,在新时期江苏省更是要积极响应中央号召,大力发展文化产业,适时调整文化产业结构,实现文化软实力带动江苏省综合竞争力的提升;因此,如何准确衡量江苏省文化产业竞争力的水平和如何提升江苏省文化产业竞争力就变得尤为重要。本文从定性与定量相结合的角度,分析如何运用文化产业竞争力测度的相关理论,从整体上对江苏省的文化产业竞争力进行评价,希望得出江苏省文化产业竞争力在选取的标本中的排名,进而找出不足进行弥补。本文首先从文化产业的相关概念和基本特征出发,借鉴产业竞争力相关涵义归纳出文化产业竞争力,在以往学者研究经验的基础上,找出文化产业竞争力的主要影响因素,并介绍了目前学术界普遍认可的测度文化产业竞争力的几种理论方法。通过在江苏省文化产业发展现状整体大环境的分析中,归纳出江苏省文化产业发展的优势、劣势及机遇和挑战。结合文化产业竞争力测度的相关理论,实证分析部分构建江苏省文化产业竞争力评价指标体系和评价标准,运用BP人工神经网络的算法对江苏省文化产业竞争力进行了纵向、横向的比较并进行了预测分析,得出结论:江苏省文化产业竞争力的发展总体上呈上升趋势,但是相对一些发达省份还存在一定的差距,在文化体制改革、产业集群建设等相关方面还需要进一步完善。最后,本文针对江苏省文化产业发展中出现的问题提出政策建议,期望能为江苏省文化产业的研究提供一些参考。

焦珣[9]2007年在《基于GA-ANN技术的苏锡常地区地裂缝危险性评价》文中指出地裂缝作为苏锡常地区的一种地质灾害对该区的发展造成了严重的危害。本文在系统分析地裂缝灾害的主要影响因素基础之上,根据资料的实际情况,进行了评价单元的剖分,选取了各影响因素的量化指标,建立了苏锡常地区地裂缝危险性评价的遗传算法—人工神经网络(GA-ANN)模型。在GA-ANN模型的建立过程中,阐述了BP网络和GA算法的优劣性,通过GA算法优化人工神经网络初始权重,将BP算法和GA算法有机地结合在一起建立了GA-ANN模型。文中还对样本数据的预处理方式进行了探讨,并选择出典型的15处地裂缝点和15处安全点作为模型的训练样本。在测试结果符合要求的条件下,对全区所有的评价单元进行了危险性评价,并依照危险等级进行了苏锡常地区地裂缝危险分区,为苏锡常地区地裂缝灾害的防治提供了科学依据。

胡泊[10]2009年在《吉林省城市化发展与水资源可持续利用研究》文中进行了进一步梳理为了实现吉林省城市化与水资源的“和谐”发展,本文通过对城市化发展及水资源可持续利用相关理论的研究,探讨了城市化发展与水资源持续利用的理论关系。通过对吉林省的城市化进程、水资源利用情况历史数据的收集、整理和分析,得出了二者之间定性和定量的关系。在此基础之上,对吉林省各地区未来人口及城市化发展进行了预测。根据所预测的结果,利用系统动力学方法,对在现行用水模式下,未来吉林省水资源能否支撑城市化的快速发展进行了分析。根据所发现的问题,应用循环经济理论,按照“3R”的原则,提出了吉林省实现水资源循环经济的途径,并建立了水资源循环经济系统动力学模型,对吉林省各地区未来的需水情况进行了预测。通过对预测结果的分析、对比,结果表明在科学发展观指导下,建立水资源循环经济模式是吉林省实现水资源可持续利用的有效途径,并可为吉林省的经济腾飞提供有力保障。

参考文献:

[1]. 基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究[D]. 屈忠义. 内蒙古农业大学. 2003

[2]. 非参数统计与人工智能技术在水土空间变异中的应用研究[D]. 刘全明. 内蒙古农业大学. 2009

[3]. 河套灌区不同尺度土壤特性空间变异规律与GSWAP模型的区域土壤水盐动态模拟[D]. 张栋良. 内蒙古农业大学. 2014

[4]. 盐渍化灌区多尺度土壤水力特征参数空间变异规律及转换技术研究[D]. 张娜. 内蒙古农业大学. 2016

[5]. 大型灌区节水灌溉工程实施后土壤水盐动态规律预测及效果评估[J]. 屈忠义, 陈亚新, 范泽华, 张艺强. 中国农村水利水电. 2007

[6]. 基于农田水土环境限制因子的河套灌区引黄水量阈值模拟研究[D]. 马金慧. 内蒙古农业大学. 2014

[7]. 节水改造后盐渍化灌区农田水盐环境变化与预测研究[D]. 李彬. 内蒙古农业大学. 2012

[8]. 江苏省文化产业竞争力评价研究[D]. 胡娟. 南京师范大学. 2013

[9]. 基于GA-ANN技术的苏锡常地区地裂缝危险性评价[D]. 焦珣. 吉林大学. 2007

[10]. 吉林省城市化发展与水资源可持续利用研究[D]. 胡泊. 吉林大学. 2009

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基于人工神经网络理论的区域水—土(盐)环境预测研究
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