考虑大陆引水的海岛地区复杂水工程群多目标优化配置研究

考虑海岛地区大陆引水的必要性以及水工程群组合运行以完成供水过程的复杂性,提出一种新的适用于海岛地区的水资源优化配置方法。基于"分区-分级"的优化配置理念,分析海岛地区复杂系统下水力联系并进行系统概化,完成"分区",结合水厂特性进行"分级";在多水源多用户下以水厂供水保证率最大、供水成本和水厂余蓄量最小为目标函数构建优化配置模型,并采用基于组合赋权的主客观结合方法对优化得到的Pareto解集进行多属性决策以科学筛选方案,最终应用到舟山本岛。结果表明,提出的基于"分区-分级"理念的海岛地区复杂水工程群多目标优化配置模型可以提高本岛水的利用率,并将供水成本平均降低450万元/a,该优化模型可在不同来水条件实现动态调整本岛水和大陆水的供水比例,多属性决策可辅助决策者在不同场景下优选方案,为海岛地区的水资源优化配置提供科学依据,提高社会、经济等综合效益。

调亏灌溉应用研究进展

调亏灌溉作为非充分灌溉的一种重要形式,被广泛应用于农业生产中,可以有效地节约农业用水,实现作物的产量保证。本文介绍了农业调亏灌溉的基础理论,分析了调亏灌溉在作物生长发育过程中造成的影响以及作物对水分胁迫的反应,对现有的作物水分亏缺情况评价指标进行了分析比较,明确了其优缺点及评价结果的可靠性,总结了目前应用在典型果树或大田作物的调亏灌溉模式,并且根据现有的实验研究,总结了调亏灌溉过程中应注意的关键技术,包括灌溉时期、灌溉程度等;提出未来应构建更为科学实用的作物水分亏缺情况评价指标体系,同时基于卫星遥感、无人机、地面监测及GIS等现代信息技术提高对作物及土壤等环境信息的数据采集效率,融合作物生理学进行交叉研究,进一步为完善调亏灌溉机理及理论体系提供依据,进而更科学地指导对果树、大田作物调亏灌溉方案的制定及实施。

基于多种递归神经网络的海岛水库径流预报

海岛地区径流量偏小甚至出现断流,会极大影响短期径流预报精度。对海岛地区供水水库多组入库径流时间序列,基于三种递归神经网络(RNN)建立了不同预报因子组合和预见期的径流预报模型,探讨了RNN模型在海岛地区短期水文预报中的适用性。以舟山岛水库群为例,说明研究方法的有效性。结果表明仅考虑径流时间序列信息的预报精度最差,而耦合气象预报信息可提高径流预报准确性;随着预见期的增加,简单RNN模型的信息融合能力有限,而具有复杂神经元结构的基本长短时记忆神经网络和门控循环单元预报效果稳定;RNN模型对于平稳时间序列数据模拟效果优于非平稳序列,而气象信息的引入和参数优选能够改善其在处理非平稳时间序列中的缺陷。