结合新安江模型和TOPMODEL模型对流域土壤水分空间分布模式的描述

改进型新安江模型利用双抛物线型曲线来描述流域土壤蓄水容量的空间分布及进行产流计算,双抛物线型曲线有一种内在结构,能够利用同一组参数对流域空间上同时存在的多种土壤水分模式进行描述,然而,这一曲线为统计积分表达式,需要利用流域降雨径流观测资料通过最优率定来确定.传统的TOPMODEL模型利用湿润指数或土壤一地形指数,对流域内每一点的土壤水分进行预测.然而,TOPMODEL模犁假定整个流域处于稳定状态,且地下水位与地面平行.这种简化处理使得TOPMODEL模型并不适用于流域每一点,本文结合新安江模型双抛物线型曲线和TOPMODEL型湿度指数,充分利用流域降雨径流观测资料和分布式地形数据.对不同的土壤水分模式在广东省珠江三角洲双桥流域空间上的分布进行了确定,研究得出了该流域划分TOPMODEL模犁适用范围的湿度指数临界值.     

曝气池气液两相流模拟的湍流模型比较

曝气池中的流动是一种复杂的两相流动过程,利用FLUENT软件可对气液两相流场进行模拟。引入Eulerian多相流体模型后,分别采用标准k-ε模型和RNGk-ε这两种湍流模型进行模拟,模拟结果不同。将模拟结果分别与实测值进行对比分析,可表明由标准k—ε模型模拟出的结果与实测值吻合更好。     

拉萨河流域不同汇流方式的TOPMODEL应用比较研究

应用结合单位线和线性水库汇流改进的TOPMODEI,,对拉萨河流域进行水文模拟,并与原TOPM0lDEL模拟结果进行对比.结果表明,两者都取得了较好的模拟效果,但改进的模型模拟基流更稳定和合理.应用两模型评估拉萨河流域降雨空间差异性对流域径流的影响,改进的模型模拟结果相对稳定.     

拉萨河流域不同汇流方式的TOPMODEL应用比较研究

应用结合单位线和线性水库汇流改进的TOPMODEL,对拉萨河流域进行水文模拟,并与原TOPMODEL模拟结果进行对比.结果表明,两者都取得了较好的模拟效果,但改进的模型模拟基流更稳定和合理.应用两模型评估拉萨河流域降雨空间差异性对流域径流的影响,改进的模型模拟结果相对稳定.     

空间线性组合模拟模型及其实证

空间分布的模拟精度与采用的模型密切相关.针对具有空间自相关时空数据的空间分布模拟问题,将时空数据看成为时间序列数据与横截面数据的组合,分别建立横截面数据一阶空间自回归[SAR(1)]模拟模型和克立格(Kriging)方法模拟模型,时间序列数据的遗传神经网络(GABP)模拟模型,在这些模型研究的基础上建立空间线性组合模拟(SLCS)模型.应用这些模型对2002年福建部分县市人均GDP水平空间变异进行实证模拟研究,结果表明空间线性组合模型模拟效果较好.     

陇中黄土高原安家沟小流域土壤水分空间分布模拟

土壤水分的空间分布状况是植被适宜性评价的关键问题。实现流域尺度土壤水分模拟对于亟待生态恢复的黄土高原地区尤为重要。基于DEM计算了安家沟小流域地形湿度指数,同时引入坡向、坡度等环境变量与土壤水分实测数据,构建了土壤水分空间分布的回归模型。结果表明:土壤水分模拟方程的复相关系数均在0.5以上,模型检验的相关系数均在0.6以上,回归效果显著,能够模拟小流域土壤水分的时空分布。     

模拟裂纹的弯曲弹簧模型比较

合适的裂纹模型模拟能够真实反映梁裂纹的力学机理.首先分析了4种模拟裂纹的弯曲弹簧模型,然后以自由梁为例计算了4种弯曲弹簧模型下的固有频率值,并与实验结果进行对比.分析了4种弯曲弹簧模型模拟裂纹损伤的相对误差,结果表明,4种裂纹模型均可靠,能很好地模拟梁的裂纹损伤.弯曲弹簧模型III模拟裂纹的相对误差最小,建议采用此弹簧模型模拟裂纹损伤.     

复杂地形风能评估的CFD方法

为解决传统方法不能评估复杂地形风能分布的问题,从某复杂地形的实测记录中选定两次风向稳定的强风过程为研究工况,建立了该地形40m×40m和20m×20m两种网格分辨率的六面体结构网格模型,采用SST k-ω及RNG k-ε两种湍流模型模拟了风速场分布.157°和83°两个风向的模拟结果表明,SST k-ω模型优于RNG k-ε模型,20m水平间距的网格精度更高,其中SST(20m)的模拟结果和实测风速的平均相对误差分别为6.46%和5.50%.最后,综合CFD模拟的风速比分布与当地的常年气象资料,提出了复杂地形全风向风能评估方法.     

基于小波方法的空间风速场模拟

为克服随时间变化模型基于适应过滤器和窗口估计方法中窗口长度不宜过大,产生的短时时间序列模拟准确性不够高的缺点,应用小波分解方法,结合线性滤波器法的向量过程自回归(AR)模型,给出了模拟空间脉动风场的一种新方法.该方法对于AR模型自回归系数在空间上进行小波扩展,采用最小二乘法来估计AR模型的自回归系数,并给出了该方法模拟空间风速场的实现步骤.将该方法应用于一空间结构的风速场模拟,并给出了模拟结果与目标值的对比,以及与向量过程AR模型模拟结果的对比,结果证实该方法可以减少风速时程分析在频域上的信息损失,对短时时间序列模拟具有较高的准确性,并具有较高的计算效率.     

基于BARTON-BANDIS本构模型的节理岩体边坡稳定性离散元模拟分析

利用离散元对节理岩体工程进行稳定性模拟分析时,节理的本构关系对模拟结果有重要的影响,详细的介绍了基于离散元UDEC软件,利用Barton-Bandis (BB)和Mohr-Coulomb(MC)两种本构模型分析节理岩体边坡稳定性的主要区别。在BB模型中,由于膨胀角随剪切运动呈非线性变化,分析节理岩体边坡所得到的运动规律与现场监测数据所反映的边坡运动规律一致,因此,离散元中BB模型更适合用来分析节理岩体工程。根据BB模型模拟分析的结果,对依托工程边坡采取了喷射厚度10 cm混凝土进行加固的措施,模拟结果表明,喷射10 cm混凝土对边坡稳定性起到了良好的加固作用,依托工程正是按此加固方案进行施工。     

一种基于TVDI模型的边界提取方法研究

提出一种基于TVDI模型的湿地边界信息提取方法,利用TM遥感影像建立地表温度(Ts)与归一化植被指数(NDVI)之间的二维特征空间,用IDL编程在特征空间内拟合温度植被干旱指数法(TVDI)需要的干、湿边方程,并反演出试验区的土壤干湿情况.利用野鸭湖湿地3m×3m植物样方,统计、分析、确定湿地生态系统的上边界.试验测得湿地边界的土壤水分含量阈值0.56,根据该阈值确定湿地边界信息,提取湿地边界.通过该方法提取的湿地核心区准确率达到72%,说明利用遥感方法反演土壤水分含量,提取湿地边界的方法可行.     

Estimation of surface soil moisture from ASAR dual-polarized data in the middle stream of the Heihe River Basin

In this paper, a new approach was introduced to estimate surface soil moisture using alternating polarization (AP) data of advanced synthetic aperture radar (ASAR). First, synthetic aperture radar (SAR) backscattering characteristic of bare surface at C band was simulated using advanced integrated equation model (AIEM), and four bare surface backscattering models with different polarization were established. In addition, with simultaneous equations of the former four formulas, the surface roughness was eliminated, and models used to estimate soil moisture on bare surface were derived from simulated multipolarization and multiangle ASAR-AP data. Based on these, the best combination of polarization and incident angle was determined. Finally, soil moisture in the middle stream of the Heihe River Basin was estimated. The field measured data demonstrated that the proposed method was capable of retrieving surface soil moisture for both sparse grassland and homogeneous farmland area.     

一种基于AMSR-E和ASAR数据的土壤水分协同反演方法

在缺乏卫星过境时地面同步观测数据的情况下, 大范围高时空分辨率的土壤水分监测存在一定的困难。针对这一问题, 提出一种不依赖地面土壤水分同步观测数据的主、被动微波协同反演逐日高空间分辨率的土壤水分观测新方法。该方法将补偿后的 AMSR-E 土壤水分作为“高时间分辨率土壤水分观测控制值”, 以此计算逐日土壤水分变化量, 并结合 ASAR 交替极化模式数据, 反演高空间分辨率的土壤水分基准日期值, 然后基于两者建立土壤水分协同反演模型。该模型适用于地势比较平坦、地表粗糙度较小且无植被覆盖或植被覆盖度较低的区域。在陕西省渭北台塬西部地区的试验结果表明: 该方法参数拟合的决定系数约为0.81; 反演得到的土壤水分与凤翔县农业气象站地面实测土壤湿度数据对比, 两者的决定系数为 0.92, 土壤体积含水量的均方根误差为0.025。反演结果可用于水分限制条件下作物生长模拟。     

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10.cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。     

路基土回弹模量湿度调整系数预估研究

选取了几种代表性的路基土样,采用UTM(万能材料试验机)动力三轴试验系统,测试不同湿度下的回弹模量,分析湿度对路基土回弹模量的影响规律,利用测试结果,对Witczak回弹模量湿度调整系数模型中的参数进行校正,建立适用于我国粗细粒土组的湿度调整系数预估模型.结果表明,路基土湿度在最佳含水率饱和度±20%区间内,模量调整系数与饱和度差值近似呈线性关系,而当湿度低于最佳含水率饱和度20%以上时,模量调整系数受饱和度变化的影响很小.针对不同类型土组,应用建立的模型,推荐了回弹模量的湿度调整系数,可结合室内回弹模量测试,反算路基在实际湿度状况下的回弹模量值.     

基于压缩感知的土壤湿度图像重构系统设计

针对典型土壤微波辐射特性,分析了传统的测量方法。研究了微波辐射干涉直接采用测量原理,建立了基于压缩感知的土壤湿度微波辐射图像重构系统。利用该模型获取可信、高分辨率的土壤湿度数据,为土壤湿度估测等方面提供理论依据和技术支持,实现水涝和干旱的实时监测,解决其生态环境问题。     

基于模拟土壤含水量的干旱监测技术

为实现大范围干旱的实时监测,开发了基于模拟土壤含水量的干旱监测技术.采用VIC(variable infiltration capacity)大尺度水文模型模拟了30 km网格尺度的逐日土壤含水量,建立了土壤含水量距平指数(SMAPI),分析了其在2002年山东干旱和2010年西南地区干旱监测中的作用.结果表明,SMAPI具有较明确的物理意义,能够反映大范围干旱在时间和空间上的发生、发展及变化趋势.基于模拟土壤含水量的干旱监测技术,可为全面认识干旱,有效预防和减轻干旱灾害提供技术支持.     

区域土壤墒情模型研究

运用平原水文模型,参考不同作物不同生长期蒸散发特点及土层结构和土层蓄水量与土壤墒情之间的关系,构建区域土壤墒情模型,并利用山西省洪洞县实测土壤墒情资料对该模型进行了检验,检验结果表明,模型物理概念明确,可连续模拟或预报区域土壤墒情,且预报精度高。     

基于星载被动微波遥感的地表土壤湿度反演

为了解决传统地面测量站网络不能满足大尺度土壤水分的时、空间变化的问题,而利用微波在土壤水分反演方面具有的独特优势,总结了被动微波遥感模态反演土壤湿度的规律,提出了利用双谱模型计算土壤表面的发射率的方法,并对实验区进行了成功的地表土壤水分反演,取得了理想的结果,该成果对于利用被动遥感技术反演土壤湿度具有一定的技术推广意义。     

基于离散型二项式系数组合模型的黄土湿陷性评估

为了快速精确地利用基本物性指标预测湿陷性黄土的湿陷性系数,基于多种数据挖掘方法提出了离散型二项式系数组合预测模型。首先,采用相关系数法和随机森林重要性指数法综合选取模型基本物性指标为饱和度、干密度、液性指数和天然含水量;然后,分别利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）回归对黄土湿陷性系数进行预测,并将预测结果进行组合,得到4种单一模型、2种传统组合模型和离散型二项式系数组合模型预测结果;最后,利用6种不同精度指标对上述7种预测模型展开精度分析。结果表明：组合预测模型精度整体高于单一预测模型,且提出的离散型二项式系数组合模型各精度指标均为最优,平均相对误差为3.43%。可见提出的离散型二项式系数组合模型可为湿陷性黄土地区的工程设计提供参考。