基于实时地表水流推进数据反馈控制畦灌过程的机理与方法

发布时间：2017-07-04 05:27

  本文关键词：基于实时地表水流推进数据反馈控制畦灌过程的机理与方法

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【摘要】：目前,地面灌溉仍是我国应用最为广泛的田间灌水方法,但现有地面灌溉田间管理粗放,灌溉过程可控制性差,致使田间灌溉效率低下,地面灌溉性能指标值普遍偏低,此问题已成为制约我国地面灌溉技术发展的瓶颈。研究地面灌溉过程实时反馈控制技术,加强对灌溉过程的控制和管理,对于提高地面灌溉田间管理水平,改进地面灌水质量具有重要的理论和实际意义。基于大量典型田块的实测水流数据,通过分析不同畦田条件下利用部分数据替代全过程数据进行参数估算和模拟预测时的误差状况,进行畦灌过程实时反馈控制技术的适应性研究；基于贝叶斯统计方法,探讨根据先验灌溉信息准确预测控制后验灌溉过程所需的合理数据量；建立以水流推进时间和地表水深的实测值与模型模拟值的平均相对误差最小为目标函数的土壤入渗参数优化反求模型,并采用遗传算法进行求解入渗参数；基于大量典型田块的实测水流数据,借助灌溉模拟模型,系统分析考虑干湿田面糙率差异与否对模拟结果造成的影响；以平均灌水深度为控制目标,通过分析不同灌溉技术要素组合下,各灌溉性能指标值对灌溉控制目标的响应关系,确定不同技术要素组合下能使灌溉性能指标值最优的适宜控制目标；构建以灌溉信息实时获取为支撑条件,以灌溉过程模拟预测为核心基础,以灌溉方案决策和实施为应用平台的畦灌过程实时反馈控制决策技术体系。通过对以上内容的研究,主要创新点及结论在于：1、基于贝叶斯统计方法,从理论上推导得出了畦灌实时反馈控制中,由部分地表水流推进数据准确估算土壤入渗参数,并模拟预测灌溉全过程,所需要采集的合理数据量。结果表明,要使部分数据推求整个水流运动过程的模拟值与实测值的平均相对误差控制在40%、25%、15%、10%和7%左右,所需的合理数据量分别为40%、50%、60%、70%和80%。2、在优化反求土壤入渗参数中同时考虑水流推进时间和地表水深因素。采用综合目标函数,即以推进时间和地表水深的实测值与借助地面灌溉模拟模型得出的对应模拟值的平均相对误差最小为目标函数。该方法比此前单纯采用推进时间目标函数的方法更为准确,比采用推进时间和消退时间目标函数的方法更有时效性,能够满足实时反馈控制快速、准确的要求。3、基于地面灌溉实时反馈控制快速、准确的要求,根据田块的土质、地形、畦长、入畦单宽流量等灌水技术要素,将田间试验与数值模拟相结合,采用理论分析与实际经验相结合的方式,研究提出能够使灌溉性能参数最优的灌水深度控制目标建议值,并优化决策灌溉关口时间,实时生成反馈控制方案。结果表明,各种灌水技术要素组合下,砂壤和黏壤土质下畦长为50m时,灌水深度控制目标取Zlq=Zreq最佳；畦长为l00m时,零坡度下灌水深度控制目标取Zmin0最佳,有坡度下取Zlq=Zerq最佳；畦长为150m时,除黏壤土有坡度田面平整精度好的情况采用Zlq=Zerq最佳外,其他建议采用Zmin0。该研究成果提出的不同灌溉技术要素组合下的控制目标建议值可为畦灌过程实时反馈控制方案的制定提供科学依据。针对加强畦灌过程实时反馈控制的研究是当前改进地面灌溉技术的重点所在,有助于加强地面灌溉过程的可控性,提升地面灌溉田间灌溉管理水平,提高田间灌溉效率,该研究成果对于改善我国地面灌溉方式落后的现状、缓解农业水资源短缺的矛盾、促进灌溉农业的可持续发展,具有十分重要的现实意义和必要性。
【关键词】：实时 水流推进 反馈控制 畦灌过程
【学位授予单位】：中国水利水电科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S275.3
【目录】：

• 摘要7-9
• 英文摘要9-14
• 第一章 绪论14-26
• 1.1 研究目的和意义14-16
• 1.2 国内外研究现状与进展16-22
• 1.2.1 畦灌过程实时反馈控制技术与目标16-18
• 1.2.2 土壤特性参数确定18-20
• 1.2.3 尚待研究的问题20-22
• 1.3 研究方案22-26
• 1.3.1 研究目标22
• 1.3.2 研究内容22-23
• 1.3.3 技术路线23-26
• 第二章 田间试验观测与研究方法26-44
• 2.1 试验区概况26-28
• 2.2 田间试验观测方法28-32
• 2.3 统计学分析方法32-36
• 2.3.1 经典统计学方法32-33
• 2.3.2 贝叶斯统计方法33-36
• 2.4 多目标优化方法36-38
• 2.5 一维地面灌溉水流运动模拟模型38-41
• 2.6 地面灌溉性能评价指标41-44
• 第三章 畦灌实时反馈控制技术适应性与适宜的地表水流推进数据量44-66
• 3.1 畦灌过程实时反馈控制技术适应性分析44-56
• 3.1.1 田间试验数据45-47
• 3.1.2 适应性分析方法47-52
• 3.1.3 土壤入渗参数估算结果随灌溉信息采集范围变化规律52-53
• 3.1.4 灌水技术要素对灌溉信息采集范围适宜值的影响53-55
• 3.1.5 畦灌过程实时反馈控制技术适用条件分析55-56
• 3.2 基于贝叶斯统计方法的畦灌实时反馈控制地表水流推进适宜数据量56-65
• 3.2.1 田间试验数据56-60
• 3.2.2 先验分布函数确定60-62
• 3.2.3 根据先验地表水流推进数据反馈控制畦灌过程的适宜数据量62-65
• 3.3 小结65-66
• 第四章 土壤特性参数估算66-80
• 4.1 土壤入渗参数优化估算反求方法66-71
• 4.1.1 基于综合目标的土壤入渗参数估算优化反求模型66-68
• 4.1.2 基于遗传算法的土壤入渗参数实时估算求解68-71
• 4.2 田面糙率干湿差异分析71-79
• 4.2.1 田间试验设计72-74
• 4.2.2 干湿田面糙率差异对地面水流推进模拟效果的影响74-76
• 4.2.3 干湿田面糙率对畦灌模拟效果的敏感性分析76-77
• 4.2.4 干湿田面糙率差异对关口后地表水流推进距离模拟结果的影响77-79
• 4.3 小结79-80
• 第五章 畦灌过程实时反馈控制决策目标与寻优决策方法80-98
• 5.1 灌溉性能评价指标对畦灌过程实时反馈控制决策目标的响应80-89
• 5.1.1 响应关系研究80-85
• 5.1.2 响应程度分析85-89
• 5.2 灌水技术要素组合下最适宜的畦灌过程实时反馈控制决策目标89-91
• 5.3 最适宜的畦灌过程实时反馈控制决策目标的合理性验证91-92
• 5.3.1 田间验证试验设计91-92
• 5.3.2 不同灌溉控制目标下的灌溉性能指标值对比分析92
• 5.4 畦灌过程实时反馈控制寻优决策技术与方法92-96
• 5.4.1 Z_(min)>0寻优决策93-95
• 5.4.2 Z_(lq)=Z_(req)寻优决策95
• 5.4.3 Z_(min)=Z_(req)寻优决策95-96
• 5.5 小结96-98
• 第六章 畦灌过程实时反馈控制决策系统98-112
• 6.1 畦灌过程实时反馈控制决策系统构建98-100
• 6.1.1 原理与方法98
• 6.1.2 系统框架98-100
• 6.2 畦灌过程实时反馈控制决策技术系统核心软件研发100-110
• 6.2.1 系统功能模块100-101
• 6.2.2 面向对象的逻辑、物理结构系统软件101-103
• 6.2.3 系统软件的功能实现103-110
• 6.3 小结110-112
• 第七章 畦灌过程实时反馈控制决策系统的应用效果评价112-128
• 7.1 田间试验与方法112-113
• 7.2 河北冶河试验区113-118
• 7.2.1 田块试验设计113-115
• 7.2.2 地表水深对土壤入渗参数估算优化反求模型的影响115-117
• 7.2.3 实时反馈控制对地面灌溉性能评价的影响117-118
• 7.3 新疆生产建设兵团试验区118-122
• 7.3.1 试验田块信息与试验设计118-120
• 7.3.2 地表水深对土壤入渗参数估算优化反求模型的影响120-121
• 7.3.3 实时反馈控制对地面灌溉性能评价的影响121-122
• 7.4 北京大兴试验区122-126
• 7.4.1 田间试验田块信息与试验设计122-123
• 7.4.2 地表水深对土壤入渗参数估算优化反求模型的影响123-124
• 7.4.3 实时反馈控制对地面灌溉性能评价的影响124-126
• 7.5 小结126-128
• 第八章 结论与创新及建议128-131
• 8.1 主要结论128-129
• 8.2 主要创新点129
• 8.3 研究建议129-131
• 参考文献131-136
• 攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果136-138
• 致谢138

【参考文献】

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本文编号：516554