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引水渠是一种常见的河道分流形式,由于主河道与引水渠之间往往有一定的夹角,水流从分汊前主河道流入引水渠时必然在一定的范围内发生一定程度的弯曲,其结果是有利于较多较粗的泥沙分入引水渠,导致渠道口门产生较为严重的淤积现象,而渠道口门淤积问题是决定引水工程是否成败的主要因素之一,通过一维非恒定流水沙沙数学模型,研究了不同水沙条件下引江济汉工程引水渠道口门泥沙淤积厚度变化规律,并分析了糙率对口门淤积厚度的影响情况,模型的计算结果与水流运动规律相吻合,可以为渠道引水防沙设计提供技术支持。 相似文献
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王维金 《华中农业大学学报》1987,(2)
以原产温带的日本晴三粳稻品种和原产热带的IR8两籼稻品种为材料,观察了16—30℃恒温对其生长和物质生产的影响。结果:在试验温度范围内,各个品种的植株均随温度升高而增高;但两类品种的株高感温指数有差异,IR8两品种的较低,日本晴三品种的较高。IR8两品种在30℃下分蘖数最大,日本晴三品种则是在25℃下,较有利于它们的分蘖。IR8两品种的CGR和NAR,以30℃下最大,日本晴三品种则以25℃下的最大,干物质生产量亦呈此趋势。所有供试品种都是在25℃下出叶最少,出叶间隔天数则以在20℃下为最快。 相似文献
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基于两点机器学习方法的土壤有机质空间分布预测 总被引:1,自引:0,他引:1
准确预测土壤有机质(Soil Organic Matter,SOM)空间分布对精细农业、耕地质量建设、生态环境保护以及固碳减排等均具有重要的意义。该研究探讨了基于两点机器学习方法(Two-pointMachineLearning,TPML)提高SOM空间分布预测的可行性。以黑龙江省海伦市为研究区,以气候、地形地貌、社会经济和空间位置信息等因素作为辅助变量,充分利用空间位置信息和属性相似关系,有效处理SOM空间分布异质性及其与辅助变量间关系异质性,以提高TPML方法进行SOM空间分布预测的精度。采用随机森林、基于随机森林的回归克里格、反距离权重法和普通克里格(Ordinary Kriging,OK)方法作为对比,以平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、预测值与真实值相关系数(r)和决定系数(R2)作为评价指标,进行不同样本量下的多组对比试验,评价不同方法的预测精度。结果表明:1)研究区SOM含量在1.775~7.188 g/kg之间,平均值为3.179 g/kg,空间分布... 相似文献
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