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1.
浙江省部分缺水地区缺水程度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据水资源的概念界定、浙江省各地市水资源状况和需水状况,按照水资源短缺的评价准则,基于可持续发展水利的理论分析了浙江省各地市的水资源供需状况,对水资源短缺地区的缺水程度进行了分析界定。  相似文献   
2.
通过多点田间对比试验,分析了不同灌溉模式、不同施肥方式对南方地区单季水稻需水特性的影响。研究表明,同一区域不同灌溉模式单季水稻需水量变化基本一致;不同区域受外部水文气象条件的影响,其需水高峰期出现的时间存在差异;施肥方式对单季水稻需水量的影响小于灌溉模式,在合理施肥条件下、增加施肥次数会略增加水稻需水量。  相似文献   
3.
中条山脉的夏县山区,分布有自然生长的板栗树24万余株,面积达2万余亩,以夏县泗交镇为中心延连曹家庄和祁家河两乡15个村,板栗常年产量30—40万斤。由于长期自然生长,缺乏生产管理,栗实象(虫甲)等虫害十分严重,一般为害区平均虫果率达60%左右,严重为害区达80%以上,仅栗实象(虫甲)为害每年造成的经济损失可达10万余元。据调  相似文献   
4.
喷微灌技术在浙江省的应用概况及进一步推广建议   总被引:2,自引:1,他引:1  
从国内外喷微灌技术发展的背景出发,结合浙江省喷微灌技术发展的历史,将喷微灌技术在浙江省应用的历程概括为技术引进(20世纪70年代中期至80年代中期)、徘徊质疑(20世纪80年代中期至90年代初期)和改进提高(20世纪90年代至今)3个阶段,总结了喷微灌技术在浙江省应用中所面临的主要问题,并以余姚市经济型喷微灌推广的成功经验为启发,就喷微灌技术在浙江省的进一步推广有针对性的提出了若干建议.  相似文献   
5.
数学模型在滨海城市水资源综合规   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对滨海的温州市所辖的瑞安市的水资源综合规划实例,结合在工作过程中所用到的诸多数值计算,阐述数学模型在水资源规划、保护与管理中的作用。从水文学的降雨径流关系模型和诸多的统计预测模型、河网的水流水质模型、入海江河的非恒定水流模型、到区域的水资源优化配置,数学模型均有很大的优势。数学模型固有的低成本、快捷,其计算成果的数字化经后处理,容易达到可视化,通过网络传输对上级领导和决策机构的信息化调控管理等特点。  相似文献   
6.
洪水预报是河网地区防洪排涝规划、洪水调度的重要组成部分,而水动力模型是其计算基础。由于模型受等多种因素的制约和影响,水动力模拟计算的水位有时与实测水位存在较大的误差,需要用一定的技术方法来校正。本文通过对这种误差序列分析后,利用自回归模型结合衰减记忆递推最小二乘法(衰减二乘)更新参数,并利用实测资料进行了相应的验证。对研究区的三场洪水进行模拟,计算分析表明,所采用的校正技术能有效提高计算精度,可以应用于实际河网洪水预报中。  相似文献   
7.
行洪除涝的合理水面率研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
根据水域承载的功能界定了水面率的概念,分析了水面率的影响因素,从水域管理的角度明确了合理水面率的内涵。提出了从行洪除涝功能考虑合理水面率确定的基本思路,即根据行洪除涝标准,协调区域内部水域的滞洪涝能力和水利工程的排洪涝能力,达到系统总体优化,提出合理内部滞蓄能力和合理外排能力,再根据合理内部滞蓄能力确定合理水面率。建立了确定合理水面率的结构模型和数学模型、河网水域水动力学模型、方案优选的经济模型,明确了其求解方法。实例验证表明该方法科学可行。  相似文献   
8.
地表水资源可利用量计算探讨   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在对现行地表水资源可利用量计算方法作出分析的基础上,提出了用于计算地表水资源可利用量的新方法.地表水资源可利用量为地表水总量与不可利用量之差,其中不可利用量分为河道内生态环境用水量和汛期弃水量.非汛期的最小基流量作为生态环境用水量,汛期的弃水量一部分作为生态径流量,另一部分为难利用水量.弃水量用分析确定的弃水系数计算.应用结果表明,本方法比较合理可行.  相似文献   
9.
平原河网在洪水期注重行洪要求,在枯水期要提供一定的用水功能,不同时期的水流变化具有不同的特点,需要了解水流的变化规律以调控河网水位。河网一维水动力模型作为水流模拟的基础,在洪水期和枯水期的边界条件及过流工程的运行方式差异明显,应该综合加以考虑,在洪水水流模型的基础上,对枯水水流模型进行相应局部调整,以适应边界条件的变化状况。通过建立的河网水动力计算模型,结合不同水文时期河网与概化湖泊的水量交换以及边界条件的变化,对研究区实际发生的洪水和枯水水流进行模拟验证。计算分析表明,模型能够适应不同时期的水动力计算要求,且精度相对较高,为平原河网在急流和缓流不同状态下的稳健交替模拟以及普适性研究提供了基础。  相似文献   
10.
免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫进化算法(IEA)中的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法(PSO)中,利用其特有的免疫记忆机制、浓度选择机制以及免疫接种的原理,改进PSO算法的全局寻优能力,提高收敛速度。利用IA-PSO算法优化水库调度图优先控制线,结果表明:IA-PSO算法收敛速度快,能够收敛到全局最优解。  相似文献   
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