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基于人工神经网络的地面灌溉系统评价与优化设计方法研究

发布时间:2020-06-27 02:13
【摘要】:在我国干旱少雨的北方地区,作物的需水要求需要通过灌溉满足,而农业灌溉的水资源浪费现象严重。由于经济水平和管理技术水平的制约以及土地利用形式的限制,目前地面灌溉仍然是我国北方地区应用最为广泛的田间灌水方法。通过合理设计地面灌溉系统和提高管理水平,提高灌溉用水效率和效益,对于缓解水资源短缺问题和增加粮食产量具有重要意义。本文在对以往地面灌溉系统评价和优化设计方面的研究及田间试验成果的基础上,选定了影响地面灌溉性能的技术要素及水平值;通过对比分析不同灌溉模拟模型,选取地面灌溉水流运动模拟模型(SISM模型)用于模拟灌溉要素与系统性能;将灌溉模拟模型与微地形数值模拟方法相结合,模拟了212352种灌水技术要素组合下的灌水过程,获得相应的性能指标值;基于大量的灌溉要素-性能对应数据,采用BP神经网络,借助Matlab软件构建了地面灌溉系统评价模型和优化设计模型。主要结论如下:(1)将灌溉模拟模型和微地形数值模拟方法相结合,要素设计中考虑了田面高程空间分布的变异性,克服了以往数值模拟研究只采用坡度的局限性。(2)数值模拟实验设计了212352种灌溉条件组合,借助数值模拟手段获得了大量的灌溉技术要素与灌溉性能指标值对应关系,构建了灌溉技术要素参数组合-性能评价指标值的对应样本数据库,为地面灌溉系统评价与优化设计技术的进一步发展奠定了数据基础。(3)通过大量的灌溉技术要素参数组合-性能评价指标值对应关系的分析发现坡度、田面平整精度和畦长对灌水效率影响明显;畦田较短情况下如果以Zmin0为灌溉控制目标,则会导致储水效率很小,故这种情况需要适当延长灌水时间;当畦田较长时,则建议采用控制目标Zmin0更能获得较好的综合灌溉性能。(4)构建BP人工神经网络地面灌溉系统性能评价模型,可以对给定灌溉条件下的灌水效率、灌水均匀度和储水效率指标进行评价,同时因为数据库的建立考虑了田面高程空间分布变异性,故灌溉评价时不需要田面高程数据,而给定拟评价的田面平整精度即可。(5)构建地面灌溉灌水时间和入畦单宽流量的优化模型,该优化模型通过将灌水均匀度与待优化的灌水技术要素参数一起作为输出,可以根据输出值反馈调节输入值情况,同时兼顾三指标,而获得合理的较优的灌水时间和入畦单宽流量。
【学位授予单位】:中国水利水电科学研究院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:S274.2
【图文】:

示意图,灌水量,示意图,入渗水


图1.1地面灌概后王壤灌水量分布示意图逡逑灌水效率&是单次灌概储存在根区止壤内的水量与田间实际灌水量的比值,表逡逑水量能被作物所利用的程度,计算方法如公式(1-1)。逡逑£。=—^—逦(1-1)逡逑VzR+Vw逡逑际应用中,常采用公式(1-2)计算&[7],逡逑1^,逦而〉Z"g逡逑£■。二邋7逦(1-2)逡逑产逦足、4<王,巧逡逑、邋化常逡逑,FzR为入渗并储存在根区上坡内的水量(m3);化P为深层渗漏的水量如3);邋Zreq逡逑物灌概需水量(mm),指田块内入渗水深最小的1/4面积区域入渗水深的平逡逑(mm);邋Zavg为畦田内平均灌水深度(mm)。公式(1-2)在一定程度上考虑了逡逑入渗水深的不均匀性,条件^q<Zreq的限定考虑到非充分灌概条件下的应用。逡逑灌概均匀度反映灌概水在田间入渗分布的均匀程度。均匀系数Ct/最初是针对逡逑出的,m此念应用地面概,均匀公:逡逑

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图1.1地面灌概后王壤灌水量分布示意图逡逑灌水效率&是单次灌概储存在根区止壤内的水量与田间实际灌水量的比值,表逡逑水量能被作物所利用的程度,计算方法如公式(1-1)。逡逑£。=—^—逦(1-1)逡逑VzR+Vw逡逑际应用中,常采用公式(1-2)计算&[7],逡逑1^,逦而〉Z"g逡逑£■。二邋7逦(1-2)逡逑产逦足、4<王,巧逡逑、邋化常逡逑,FzR为入渗并储存在根区上坡内的水量(m3);化P为深层渗漏的水量如3);邋Zreq逡逑物灌概需水量(mm),指田块内入渗水深最小的1/4面积区域入渗水深的平逡逑(mm);邋Zavg为畦田内平均灌水深度(mm)。公式(1-2)在一定程度上考虑了逡逑入渗水深的不均匀性,条件^q<Zreq的限定考虑到非充分灌概条件下的应用。逡逑灌概均匀度反映灌概水在田间入渗分布的均匀程度。均匀系数Ct/最初是针对逡逑出的,m此念应用地面概,均匀公:逡逑

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 戚德虎,康继昌;BP神经网络的设计[J];计算机工程与设计;1998年02期

2 许迪;李益农;;精细地面灌溉技术体系及其研究的进展[J];水利学报;2007年05期

相关硕士学位论文 前1条

1 刘素彦;基于神经网络和遗传算法的水库诱发地震危险性评价研究[D];华中科技大学;2011年



本文编号:2731198

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