基于正态模糊线性回归确定河流横向扩散系数

为寻求水质污染时河流扩散参数的计算方法,以确定河流横向扩散系数的直线图解法为基础,在模糊数的基础上分析河流水团示踪试验数据,建立正态模糊线性回归模型,通过模糊集的隶属函数计算不同置信水平下河流横向扩散系数和河流平均流速等河流水质参数的取值区间。实际算例验证结果表明,应用正态模糊线性回归模型确定的河流水质参数值与真值非常接近,说明该方法是可行的,并且是可靠、合理的。该方法能够反映河流系统自身的不确定性以及实际中存在的各种不确定因素对其的影响。

R/S分析法在石家庄市栾城区土壤含水量动态分析中的应用

为探讨石家庄市栾城区(以下简称栾城区)农田土壤含水量的长期演变规律和机理,采用重标极差分析法计算2002—2008年栾城区深度为10 cm、80 cm和150 cm土壤含水量时间序列的Hurst指数及分形维数。结果表明:深度为10 cm、80 cm和150 cm土壤含水量时间序列的Hurst指数分别是0.738、0.877、0.953,均大于0.5,表明不同层次土壤含水量变化存在着趋势性成分;分形维数的数值分别为1.262、1.123、1.047,表征了土壤含水量波动幅度随着土壤深度的增加而减小的趋势,与实际观测结果一致。

基于去趋势波动分析法的土壤含水量变化特性研究

为探讨栾城站农田土壤含水量的长期演变规律和机理。运用去趋势波动分析法,对栾城站2002—2008年土壤含水量时间序列进行了分析,得到了土壤含水量长期演变规律的参数标度指数,探讨了不同层次含水量序列的长程相关性及其内在的演变规律,并用分形维数定量描述了土壤含水量动态变化过程的分形特征。结果表明:不同层次序列的标度指数均大于0.5,即序列具有长程相关性,含水量变化存在着趋势性成分。随着深度的增加,标度指数逐渐增大,揭示了含水量变化的长程相关性越来越强;另一方面,随着深度的增加,分形维数逐渐减小,表征了含水量的波动幅度越来越稳定,这也与实际相符。

土壤水分特征曲线模型参数识别的多邻域粒子群算法

Van Genuchten模型(简称VG模型)是目前运用最为广泛的土壤水分特征曲线模型,提出适宜的优化算法进行模型参数识别也是一个非常重要的研究方向。针对标准的粒子群算法易陷入局部最优的缺点,给出了一种多邻域粒子群算法,可以有效地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并利用该算法对VG模型参数进行识别,最后用所求解的参数对不同类型土壤持水性能进行了试验。数值实验结果表明,多邻域粒子群算法能够有效地应用于VG模型的参数识别,与其它算法相比在性能和精度上都有所提高,而且对参数的取值范围也可以较大地放宽。因此,多邻域粒子群算法可以作为VG模型参数识别的一种新方法。

混沌粒子群混合算法估计各向异性含水层参数

通过用粒子群算法代替混沌序列优化算法的细搜索,可以提高算法的收敛速度及精度。将混沌粒子群混合算法用于分析抽水试验数据,估计各向异性含水层参数,可以有效解决各向异性函数优化问题。与其他算法比较,混沌粒子群混合算法其具有计算精度高、与实测数据拟合效果好及寻优率高等优点。为估计各向异性含水层参数及建立相应的预测和评估模型提供了操作简单、高效且准确的方法。

差分—单纯形算法计算各向异性含水层参数

将全局搜索能力强的差分进化算法与局部搜索能力强的单纯形算法结合起来,构成差分—单纯形算法。并将其应用于分析各向异性含水层抽水试验数据,确定各向异性条件下的含水层参数。数值试验结果表明,差分—单纯形算法能够有效地应用于求解各向异性含水层的抽水试验数据,确定各向异性含水层参数的函数优化问题。与其他方法相比较,具有计算精度高、运算速度快与实测数据拟合效果好等优点。

楝素生态有机肥的应用研究

通过多年、多点、多作物、多形式的试验示范与较大面积推广,证实了楝素生态有机肥能为作物提供丰富、全面的营养元素,促进作物生长发育,具有营养作物、抑制虫害、增加产量、提高品质的作用;而且可以增加土壤有机质,修复土壤环境,恢复土壤生态平衡,同时还有改良土壤、培肥地力的效果。可见该肥料的推广应用,是实现改善环境、高产优质、节本增效农业的有效措施之一。

滹沱河上游盐碱地夺高产综合配套技术模式

在田面整修,健全道路、排灌渠系等工程措施基础上,采取秸秆直接还田、秸秆养牛过腹还田、地膜覆盖、化学制剂改良、配方施肥、合理耕作、适当密植、改革种植方式、选择适宜作物等一系列农业技术措施,配套实施改良盐碱地,改良效果与增产效益较好,从而充分巩固和发挥了工程效益,是滹沱河上游盐碱地改良的主要途径和最新模式。