土壤含水率空间分布的快速计算方法

针对栅格分布式水文模型计算土壤含水率空间分布的低效率问题,基于地形指数与单点蓄水容量的内在关联,构建离散蓄水容量曲线,并将其应用于集总式新安江模型中替换传统蓄水容量曲线进行产流计算,通过解析离散曲线与空间栅格的对应关系快速获取土壤含水率的空间分布,将该方法应用于紫罗山流域洪水过程后的土壤水空间分布计算。结果表明,本文模型与栅格水文模型中输出的土壤含水率空间分布一致,而所需计算量仅与单栅格相同,极大地提高了计算效率。     

陆面水文模式Noah-LSM在赣江上游区的适用性研究

为合理评估未来气候变化下赣江上游区的水文响应机制,基于赣江上游峡山水文站以上集水区域6个气象站点1961～2014年逐日气象资料和2008～2014年中国陆面数据同化系统土壤含水率产品,采用NoahLSM陆面水文模式进行历史流量和土壤含水率过程模拟,评估Noah-LSM在赣江上游区的适用性。结果表明,Noah-LSM模拟的率定期和验证期日流量模拟过程确定性系数分别为0.857、0.750,模拟的土壤含水率过程与中国陆面数据同化系统产品基本吻合。Noah-LSM能合理模拟研究区的流量和土壤含水率过程,且在赣江上游区具有良好的适用性。     

基于地表温度和植被指数的黑龙江省旱情遥感动态监测

干旱灾害是一种影响范围广、时间跨度大的自然灾害,对社会经济发展尤其是给农业生产造成重大损失。遥感技术具有观测空间尺度大、实时性强的特点,有利于大范围、实时、动态的旱情监测。利用MODIS的LST和NDVI遥感数据,依托站点实测土壤含水率数据,分析土壤含水率与地表温度和植被指数之间的关系,考虑土壤类型,构建温度植被多项式模型,进行表层土壤水分反演,基于此开展2018年3~7月黑龙江省旱情遥感监测应用研究。监测结果显示,监测期内黑龙江省经历了两次规模较大的干旱过程,干旱的核心区域为黑龙江省西南部区域,与实际情况相吻合。研究表明,考虑土壤类型的温度植被多项式模型对旱情遥感监测具有良好的应用效果。     

大气对流对土壤内热湿迁移影响的实验研究

对土壤内热湿迁移过程进行了研究,通过对土壤内热湿迁移机理分析,根据质量守恒和能量守恒原理,建立了土壤非饱和区热湿迁移的理论模型,对大气对流环境条件下砂土内热湿迁移过程进行了实验研究,实验测量和数值计算,获得了不同大对流速度作用下土壤中温度,含水率分布以及水分蒸发强度的变化。     

兰州新区地源热泵岩土热物性现场热响应试验研究

针对兰州新区某一写字楼地源热泵工程,为了得到现场岩土热物性,进行现场热响应试验测试。通过研究传热模型及热物性计算方法,对试验数据进行科学处理,获得工程所在地土壤原始平均温度、土壤综合导热系数、容积比热容、钻孔综合热阻。经过查证本建筑场地《岩土工程勘察报告》中的土壤密度、含水率及孔隙率,分析对比认为试验数据是可靠的,计算的岩土热物性数据可用于地源热泵工程设计的基础参数。     

面向多源异构电网数据的获取与转换技术研究

电网数据呈现广域分布特征,其复杂性体现在量、类、时3个维度,为了有效集成多电网业务系统数据,形成多源异构融合型电网大数据资源,支撑电网业务大数据分析与预测,促进电网业务创新发展,分析了电网业务系统现状及其数据资源特征,提出了面向多源异构电网大数据的获取与转换架构及实现方法,对数据获取、数据预处理、数据清洗、数据质量评价、数据转换等模块进行了设计,研究开发了面向多源电网业务系统的数据获取/转换装置,并结合典型电网业务进行验证测试。实验结果表明,该装置能够有效获取多源电网业务数据,实现多源异构数据的规范化处理,满足电网大数据分析与预测要求。     

那曲流域季节冻土区土壤水热动态变化分析

鉴于青藏高原冻土区土壤水热动态变化过程对高寒区气候变化、植被演替及退化等方面的研究意义重大。基于2019年9月10日～2020年8月10日那曲流域4个监测站点分层土壤温度和湿度数据,探讨了冻融过程中土壤水热的变化规律及土壤水分和温度间的互作效应。结果表明,那曲流域季节冻土区在冻结过程期、完全冻结期、融化过程期、完全融化期土壤含水率呈现降低—稳定—升高—波动的变化趋势。冻结过程中,土壤水在温度梯度的作用下开始向冻结锋面运移并补充冻结锋面以下的土壤水分,各层土壤含水率均有所下降;融化过程中季节冻土呈现双向消融特征,各层土壤含水率上升,小唐古拉山、措玛乡、那曲大桥、香茂乡分别在20、35、10、50cm土壤水分高值区。土壤在冻结过程中处于放热状态,表层土壤温度较深层小,而融化过程处于吸热状态,表层土壤温度较深层大。随着土层深度增加,气温对土壤温度的影响越来越小,表层土壤温度变化速率均较深层大。5、10、20、35、50cm土层土壤温度与土壤含水率呈正相关关系,确定性系数R2分别为0.596、0.500、0.499、0.304、0.414。研究结果为及时明晰青藏高原土壤水热动态变化状况提供了一定的理论依据。     

土壤热湿传递下的直埋电缆载流量数值计算

针对土壤热湿过程对直埋电缆载流量的影响,修正土壤热湿耦合模型,联合MAXWELL方程组,建立电磁-热湿三场耦合模型。利用三场耦合模型和COMSOL Multiphysics软件按正交法计算不同敷设土壤类型、干密度和粒径下的YJV22 0.6/1 3×6直埋电缆载流量。通过对比正交计算结果的最大、最小载流量组的磁通密度、发热量、温度分布、含水率分布等,发现大载流量组的缆芯发热量较高,但电缆外表皮温度较低,使得直埋电缆内部热流密度较大,同时电缆周围土壤的导热系数和含水率较高,发生的湿分运移和相变较为微弱,使得缆芯的热量及时被导出。因此,土壤中的湿分运移和相变对于直埋电缆的载流量有一定提升作用。     

基于广义证据理论线路继电保护的状态评估

针对继电保护状态评价过程中存在的数据传输堵塞、数据源不同步等导致的数据采集不全的问题,提出了一种基于广义证据理论的继电保护状态评估方法。首先采用正态云模型计算评价指标的隶属度以及改进模糊层次分析法计算继电保护设备的权重,采用模糊加权算子计算继电保护设备的模糊评判结果,并把模糊评判结果作为广义证据理论的初始概率分布,紧接着采用广义证据理论获取继电保护设备整体的状态评价结果。最后以实际算例表明,采用基于置信系数的广义证据理论可有效减少数据间的融合冲突,融合速度较快,在大数据背景下为继电保护的状态评估提供了一种新思路。     

电力网络系统中统计特征任务分层的 大数据融合模型

对嵌入式电力网络系统中的大数据进行融合模型设计提高对频繁任务分层和数据挖掘能力。传统的嵌入式电力网络系统中的大数据融合处理采用非显著特征数据挖掘算法,在嵌入式电力网络系统中的大数据出现离群特征时,数据融合性能不好。提出一种改进的基于嵌入式电力网络系统中统计特征频繁任务分层的大数据融合模型。对嵌入式电力网络系统中数据融合对象数据集提取二维分层空间特征,采用本征匹配方法进行嵌入式电力网络操作系统数据融合总体模型设计,引入统计特征分层融合定位节点谱函数表示数据融合效率,计算样本的密度特征,并抽取高密度区域的点集作为聚类中心,得到嵌入式电力网络系统中闭频繁项域适应度函数,实现融合模型改进。仿真实验表明,采用该算法能有效提高对嵌入式电力网络系统中大数据的分层融合性能,融合密度和精度提高,算法在数据监测概率和任务运行速度上优越于传统算法     

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。     

估测裸地土壤含水量的土壤反射光谱信息分解模型

分析了土壤光谱响应机制,将土壤的反射光谱信息分解为干土反射、水分反射和水膜镜面反射三部分。提出了一种新的估测裸地土壤含水量的方法,并给出了具体的实现流程。该方法利用波谱数据库得到干土的波谱特性数据,从遥感影像中提取地物反射率信息,建立像元光谱分解模型,从而计算土壤含水量。实例分析表明,计算结果和实际监测数据相吻合,含水量灰度图中不同含水量区域之间的界线明显,便于统计分析,适于进行大范围土壤水分监测。     

河北南部平原不同土壤质地下土壤墒情动态预报

土壤墒情预报是农田灌溉和区域水资源管理的重要基础性工作。为更加准确地预报土壤墒情,通过经验统计法,以河北南部邯郸市为例,基于该地区测站近十年的土壤墒情监测资料,以壤土、粘土两种土壤质地类型作为区分依据,分别建立土壤墒情动态预报模型,并将预测值与实测值进行对比验证。结果表明,模型预报具有较高精度,达到了甲级预报水平,能够准确预测两种土壤质地下土壤墒情情况。该成果对合理预测土壤墒情,指导农业生产,促进水资源合理利用具有现实意义。     

修正克里金插值法在大尺度农田土壤墒情插值中的应用

土壤墒情空间分布场的模拟和监测对科学指导农业灌溉具有重要意义。将分布式水文模型的模拟数据作为样本观测点上的土壤墒情值,运用改进的克里金插值法对大尺度农田土壤墒情分布进行了插值,分析了区域大尺度土壤墒情的分布规律,并以邯郸市为例,将模拟值与实测值进行了对比。结果表明,模拟值与实测值具有较好的吻合度,两者的相对误差和相关系数均接近最优值,验证了修正克里金插值法具有可行性和可靠性。     

一种基于WRF模式的可能最大暴雨估算新方法

数值天气模式能通过大气物理方程概化气象因子与暴雨关系,基于此模式的暴雨因子放大法已成为估算可能最大暴雨(PMP)的重要途径。考虑到风速在地形作用下能够影响水汽垂直运动,进而与水汽辐合共同影响降雨,增加风速作为放大因子,提出了基于WRF模式的水汽风速放大法估算PMP,即通过大量敏感性试验,研究水汽、风速放大的垂直层数、水平范围、倍比,诊断水汽、风速因子与PMP的正相关性,同时通过因子组合放大确定能产生最大降雨的最恶劣暴雨情景。将其应用于湖北咸宁核电厂暴雨预测中,与基于线性假定的传统水汽风速放大法相比,该法从因子放大后暴雨特征的同向增强效应角度确定最不利暴雨,更为科学合理。     

淮北平原土壤湿度变化特征及其与潜水埋深响应关系

基于安徽省五道沟水文水资源实验站监测数据,采用小波分析、记忆能力分析法、时间序列分析法和经典统计学方法分析了1997~2005年不同地下水埋深下的土壤湿度。结果表明,研究区土壤湿度的季节变化显著,有两干两湿期;年际变化各层基本一致,有3~5年和1.5~2.5年的时间周期规律;土壤湿度变化除受上边界条件影响外,受下边界条件潜水埋深影响也显著,深层土壤湿度与潜水埋深一直保持显著的非线性幂函数负相关关系。     

苗尾水电站心墙砾质土料碾压工艺试验研究

为揭示苗尾水电站土料场土层颗粒级配和含水率变化情况,验证大坝心墙砾质土料的设计填筑标准,确定经济合理、技术可行的碾压施工参数,提出施工填筑压实质量检测的有效方法和快速质量控制的手段和措施,针对大坝心墙防渗土料料源多、土性及含水率变化大的特点,对苗尾寨土料场、丹梯村土料场和左岸土料场砾质土的铺料厚度、铺料方式、碾压遍数、碾压速度等施工参数进行碾压试验研究。结果表明,在天然含水率状态下,铺料30cm碾压8遍,土料的压实度能够满足设计要求;铺料35、40cm碾压8遍,土料的压实度合格率偏低。     

河北平原区土壤水分空间变异特征研究

以河北平原区望都灌溉试验站为例,选取210m×210m的正方形田块进行试验,在该范围内布置64个测点,分别测量0~30、30~50、50~80cm三个深度的土壤含水率信息。利用经典统计和地统计方法分析了田间土壤含水率的空间变异结构,并采用协同克里格插值技术得到了该区域土壤含水率的空间分布状况。结果表明,0~30cm土层及50~80cm土层的土壤含水率具有中等空间相关性,其相关距离分别为66.4、75.7m,而30~50cm土层表现出了强烈的空间相关性,相关距离为88.2m,研究结果可为实现灌区精准灌溉和土壤墒情预测提供科学的理论指导。     

Identification of temperature and moisture content fields using a combined neural network and clustering method approach

Studies on the dynamics of temperature and moisture content distributions in porous soils have provided important insight on their effect on the building hygrothermal behavior, where the interaction between both building and soil can contribute to reduce building thermal gains or looses. Hygrothermal aspects can be related to many attributes such as energy consumption, occupants' thermal comfort and health, and material deterioration. Recently, a great variety of mathematical models to predict thermal and moisture content profiles in porous media have been presented in the literature. Most of those models are based on analysis of multilayer measurements or on Fourier analysis. The development and validation of such mathematical models facilitate the understanding of heat and moisture flows at different soil depths. In this research, a radial basis function neural network (RBF-NN) approach, combined with Gath–Geva clustering method in order to predict the temperature and moisture content profiles in soils, has been presented. A set of data obtained from the computation of the coupled heat and moisture transfer in porous soils for the Curitiba city (Paraná State, Brazil) weather data file has been used by the RBF-NN modeling method. Simulation results indicate the potentialities of the RBF-NNs to learn, for the one step ahead identification, the behavior of temperature and moisture content profiles in the media at various depths.     

地表覆盖对季节性冻融期土壤水分特征的影响

为探求不同地表覆盖下非饱和冻融土壤介质中土壤水分的迁移转化规律,于2013年11月10日~2014年3月22日在山西省晋中市东阳镇进行季节性冻融期系列田间试验。结果表明,地表覆盖有效地减少了地表土壤水分的蒸发,削弱了土壤含水率的波动幅度,但不同冻融阶段不同地表覆盖地块的土壤水分有所差异。与裸地(LD)相比,冻结阶段,秸杆覆盖(JG)和地膜覆盖(DM)显著增加了地表以下0~10cm土壤墒情,且DM比JG保墒效果好;融化前期,秸秆覆盖阻碍了融雪水的直接入渗,JG对土层的蓄水保墒作用不明显;融化后期,秸秆覆盖削弱了风速对地表土壤水分的影响,抑制了表土蒸发,对土层具有保墒作用。整个冻融期,DM始终对土层具有保墒作用,且其保墒效果较JG好。地表覆盖有效地减弱了地表以下0~20cm土壤含水率的波动幅度,随着土壤深度的加大,覆盖措施对土壤含水率的影响逐渐减弱。DM土壤水分随时间的变化态势与LD相似程度较高。从储水保墒角度出发,冻融期DM覆盖更具现实意义。研究成果可为北方冬春季节土地利用及管理提供指导。