模糊系统和人工神经网络在洪水预报中的应用
摘要
这篇研究呈现了人工神经网络（人工神经网络）和模糊逻辑（FL）模型对于日常水库入库径流预测的发展。此外，线性回归（LR）模型也被开发为一个传统的洪水预报方法。为了证明人工神经网络和FL模型的适用性和能力，位于伊朗西南部的Dezreservoir水库被作为一个案例研究。结果证明ANNs模型能够提前一天预测水库入库径流，尤其是这种预测模式要比FL模型和LR模型要准确。研究发现人工神经网络模型预测洪水预报提前1天以上精度降低，同等条件下FL模型和LR模型提前4天而得到的结果与从佛罗里达州得到的相应测量值要比较精确。这项研究的一个主要发现是：模糊逻辑模型通常低估了洪水，而其他两种模型预测洪水流量比较好。水位曲线的峰值,对于洪水防害是非常重要的，ANNs模型和LR模型对于短周期(为期一天前)的预测要比较好,对于长时间(如为期3天的洪水流量之前)的预测ANNs模型,LR 模型和FL模型的误差分别在3%、4.5%和26%，事实证明LR和FL模型略优于人工神经网络模型。
关键词:洪水预报;水库流入;模糊逻辑;人工神经网络;洪水;
1 引言
洪水预报是是水库管理系统最重要的任务之一。经济损失的大小取决于对洪水管理认识的重要性，一个高效的洪水警报系统不仅可以减轻洪水泛滥对于经济造成的损害，同时可以大大提高公共安全,。洪水预报无疑是一个具有挑战性的领域,是一个推动时代产生巨大文学性发展的领域((Xiong et al,2001;Gopalcuinar and James, 2002; Chau , 2005; Tayfur and Singh， 2006);特别是降雨径流关系已被公认为是非线性的。虽然概念模型允许深刻理解其水文过程,但是在分水岭的研究中它的校准需要收集大量的物理属性 (例如,地形特征和河流网络、降雨和径流)，可能是昂贵的和非常耗时。由于先进的物理模型需求庞大的数据和相关模型的校准很长的计算时间，所以先进的物理模型进行实时预测可能不是很理想。由于洪水预警系统的目的不是提供一个明确认识的降雨径流过程中，主要关注的是在适当的地点做出准确和及时的预测，一个简单的黑盒模型，然后识别输入和输出之间的直接映射的首选（Corani 和Guariso，2004年）。此外，固有的输入和输出变量之间的非线性关系复杂流预测事件的尝试。因此，有必要改进预报技术。
近年来，许多非线性的分析方法，如人工神经网络，模糊逻辑，遗传算法的方法已被用于在解决洪水预报问题。在过去的几十年里，人工神经网络（ANN）已越来越多地应用于水文预报（迈尔和Dandy，2000年），此外，他们的计算仿真和预测的速度非常适用在系统实时操作.Dawson和Wilby（1998）讨论应用人工神经网络在洪水易发小流域在英国，使用每小时水文数据流预测。
Liong（2000）在孟加拉国的河流水位预测的人工神经网络实现，以获得较高的准确度。Ni and Xue（2003）建立了一个人工神经网络模型基于径向基函数（RBF）在安全圩田，中国长江洪水风险等级。Bhattacharya和Solomatine（2005年）建人工神经网络的和MS模型树与水位 - 流量关系模型在印度河上的巴吉拉蒂。艾哈迈德·西蒙诺维奇（2005年）在休闲气象参数的基础上，在加拿大马尼托巴省应用人工神经网络预测人流高峰，红河径流历的时间和形状。Canada. Chau（2006）采用了粒子群优化模型训练的人工神经网络模型来预测在香港城门河的上游水文站的水位。Tareghian和Kashefipour（2006）开发了一个人工神经网络模型预测Karoon河在伊朗、Dawson等的日径流。 Dawson （2006）利用人工神经网络预测T-年一遇洪水事件和索引洪水在英国各地的850集水区。Wu and Chau（2006）采用一种基于遗传算
法的人工神经网络（ANN-GA）在中国的渠道到达长江洪水预报。Pang 开发了一个基于ANI的非线性摄动模型（NLPM），定义为NLPM-ANI，以提高效率和准确性的降雨径流预报的目的。Chang提出了三种常见类型的人工神经网络MSA在台湾的两个流域的洪水预报系统的调查。
自从Zadeh出版的有关扩展的传统模糊集理论之后，模糊方法已被广泛地使用在许多领域的应用，如模式识别，数据分析，系统控制等。Hundecha表明，在地方提供足够数据的情况下，模糊逻辑（FL）的方法可以用来模拟实际的物理组件水文过程。Ozelkan Duckstein提出一个模糊的概念降雨径流框架处理概念降雨径流模型参数的不确定性。Cheng结合模糊优化模型与遗传算法来解决多目标降雨径流新安江模型校正的双牌水库。Luchetta and Manetti利用模糊聚类方法预测的实时水文模型的Padule di Fucecchio的盆地中北部意大利。Mahabir应用FL预测中东河流域，加拿大的季节性径流预测。Blazkova and Beven降雨和在捷克共和国的坝址在一个大的流域排放连续统的模拟，使用FL估计洪水频率。Veronique通过在比利时的模糊的关系为Swam河流域的降雨输入Belgium. Rao and Srinivas测试的一个模糊聚类流域的区域化与在印第安纳州245水文站数据。
本文的主要目标是通过这些复杂的方法得到模拟日常储放流入（例如，洪水事件）的计算智能工具（例如，模糊逻辑和人工神经网络）相比于传统的线性回归模型和相应的测量值。从而得到合适的方法预测洪峰的短期间（例如，提前1天）和长期（例如，提前4天）期间。
2 人工神经网络
人工神经网络经获得了普及，传统的分析方法表明，在大阵的工程应用性能较差。
人工神经网络都表现出了良好的潜力，有效地模拟复杂的输入输出关系中存在的非线性和不一致的噪声数据产生不利影响其他方法（Deka anc Chandramouli, 2005）。
人工神经网络有能力从给定的模式捕捉关系，因此，这使它们非常适合解决大型
复杂的问题，如模式识别、非线性建模、分类、关联和控制方案的解决。在实际应用中，一个三层前馈型人工神经网络通常被认为在一个前馈神经网络的输入量（X i )被
馈送到输入层的神经元，反过来，将它们传递到隐藏层的神经元（Z i )相乘后饰连接
权重（V ij ）（图中1）。隐层神经元增加了加权输入收到从每个输入神经元（X i V ij ）及（b j ）（i.e.,net j =∑X i V ij +b j }）的结果（net j ），然后被传递通过一个非线性传
递函数（激活函数），以产生一个输出，即f(net j )=[1/(1+e -net j )]的输出神经元做
相同的操作，并隐藏神经元.反向传播算法找出最优权重，通过最大限度地减少一个
预定的误差函数（E ）的形式（(ASCE Task Committee, 2000）以下函数：
2
()i i P n E y t =-∑∑
其中：y i =i 为组件的网络的输出矢量Y ；
t i =j 为组件的目标输出矢量；
T 为n=n 号输出神经元；
P 为训练模式。
图1：人工神经网络的架构示意图
在反向传播算法，最优权重会产生一个输出矢量Y=(y 1,y 2,…y n )尽可能接近的目
标值输出向量T =（t 1，t 2…t n ）预先选定的准确性。反向传播算法采用梯度下降法，
随着分化的链式法则，修改网络的权值作为（ASCE Task Committee 2000）
new old ij ij ij
E V V V δ
?=-? 其中： V ij =从第i 个神经元在上一层 在当前层的第j 个神经元
σ=学习率
网络学习场的偏见调整的权重，它的神经元连接起来。
在训练开始之前，网络的权重和偏差小的随机值相等。由于反向传播算法中使用
的S 形函数的性质，另外，所有的外部输入和输出值之前将它们传递到神经网络中的归一化处理。没有标准化，规范化，大投入的人工神经网络需要非常小的加权系数，这可能会导致一些问题（Dawson and Wilby, 1998）。
人工神经网络包含三个不同的模式：培训，交叉验证和测试。在训练模式，训练
数据集组成的输入输出模式提供给网络。通过一个迭代过程中，其中的反向传播学习算法被用来寻找的权重，使得给定的输出和由网络计算的输出之间的差异足够小的权重被发现。然而在训练中，它是一种惯常的做法，进一步细分为两组，培训非国大的交叉验证集的训练数据集，根据数据的可用性在训练模式，训练均方误差（MSE ）和交叉验证数据集是monitorec 的共同的口蹄疫的最佳终止点为培养这种检查可避免过度训练。训练结束后，网络测试的测试数据集，以确定准确的网络可以模拟的输入 - 输出关系。
3 模糊逻辑
一般的模糊系统有四种基本成分，模糊化，模糊规则库，模糊输出引擎和去模糊化（图2）。模糊化的从属关系度的输入数据的每一块转换卜看看在一个或多个数的隶属函数。事实上，模糊逻辑中的核心思想，是的津贴部分物品的任何对象的普遍的，而不是属于一组完全不同的子集。
图2：模糊系统的完整示意图
部分可以属于一组数值的隶属函数所描述的，它的值在0和1的包容性之间。这种直观的方法是使用相当普遍，因为它是简单的，来自先天的智力和理解人类。模糊隶属函数可以采取多种形式，如三角形，梯形，高斯和广义钟隶属函数。
模糊规则库中包含的规则，包括所有可能的输入和输出之间的模糊关系。这些规则是IF-THEN格式表示的。在模糊的方法中，没有数学方程那么庞大的模型参数。在IF-THEN语句的形式的描述模糊推理过程中包括所有的不确定性，非线性关系，或模型并发症。基本上有两种类型的规则系统，即Mamdani and Sugeno。根据正在考虑的一个问题，用户可以选择相应的规则系统。根据Sugeno型规则系统，随之而来的模糊规则的一部分被表示为一个数学函数的输入神经模糊系统（Sen, 1998; Jantzen, 1999），可变的，这样的系统是比较合适的。Mamdani型规则系统，但是，随之而来的模糊规则也作为口头表达。
模糊推理引擎考虑到所有的模糊规则的模糊规则库，并学会了如何将一组输入到相应的输出。要做到这一点，它使用最小或产品激活运营商。激活的规则是扣的结论，可能降低其发射强度。产品激活（乘）尺度的成员曲线剪裁，保持初始形状，而不是他们最小激活。
Jantzen指出，通常来讲这两种方法显著有效。为了有一个很好的理解的方法，让我们考虑一个简单的例子，那里有两个输入变量X和Y（图3a，b）和一个输出变量Z（图3c）。对于这个简单的系统，模糊规则的假设：
如果X是低和Y是低z为高;如果X是高和Y值高，则Z为低
从图中可以看出图3α，X一20是低和高的从属关系度是0.8和0.2，分别与不同的子集的一部分。同样地，Y = 30的低和高的0.4和0.6的从属关系度，分别为（图3b）的子集的一部分。模糊推理引擎会考虑以往的规则和分钟激活的模糊输出组高0.4发射强度从第一条规则（这个值是0.32产品激活）和输出低0.2发射的第二条规则强度（该值将通过产品激活0.12）（图3c）。应当指出，推断不产生一个清晰的输出值，但整个模糊输出的子集分配到输出变量（图3c）。下一子推理过程中的组合物的子过程，其中所有分配到输出变量的模糊子集被组合在一起，形成一个单一输出变量的子集。为此，有两个基本的组成方法，包括：最大化（max）和总和（sum）。最大组成，联合输出最大的逐点所有分配给输出变量的模糊子集的推理规则模糊子集的构建。在总和的组合物，组合输出模糊子集被构造饰以逐点的总和对所有的模糊子集。因此，在总和组成的情况下，有时也可能得到真值大于1。需要注意的是必须遵循重心（COG）去模糊化方法（Jantzen, 1999年）的总和组成。图4a和4b本合并取得的最大和组合物前面的例子，模糊输出的子集。
去模糊化是一个过程，其中的溶液集被转换成一个单一的清晰值。模糊逻辑解集是在一个函数的形式，有关的结果的值的隶属程度。的整个范围内的可能的解决方案可以被包含在解模糊集。模糊化是一个过程，从集合中提取一个很容易理解的答案。的重心（COG），平分线区（BOA），最小，平均和最大的极大值方法是一些常用的去模糊化方法。
4 研究领域
在这项研究中所用的数据从费尔南德斯的分水岭，伊朗西南部。该流域面积约21720 KMZ，介于东经48o10和50o21以东，北纬31o34和34o7北。在该流域的山区部分，费尔南德斯大坝位于在伊朗的主要水库之一：
图1:地区示意图
从流域和适合使用的统计模型通常是支流的河流，降水和蒸发排放的排放进入水库大坝影响的主要变量参数。降水和蒸发的天气站和水文站位于大坝上游排放数据收集的数据被用于预测费尔南德斯大坝的水库流入。对于输入参数，雨量计，两个蒸发计，8个放电水文站的选择从很多站，分布在费尔南德斯watershed.The Talezang 测站数据的目的是作为输出数据和费尔南德斯坝水库流入迹象（图5）。由6年（1993-1999年），1363输入输出对训练集，313和314的数据集被用于验证和测试集，分别用于原始数据。
评价标准模型的性能：性能评估培训，验证和测试的预测场善良适合以下措施：RMSE（均方根误差）和CC（相关系数）：
RMES=
[()()][()()]n
m i m i p i p i Q Q Q Q CC -=∑p m Q aQ =
凡标m 和p=测量值和预测的放电，分别例考虑的数据对的总数_ n 和于=平均值
测得的模拟预测AACA 分别中，a =一个系数相关的预测值与实测值和更好的模型性能系数应接近一致。 RMSE 提交单位的变量的模型误差的定量指标，具有特征性，大的比小的错误得到更多的重视。定性的评价模型的性能是由测量和模拟数据之间的相关系数。
洪水预报模型性能的另一个重要标准是，预测洪峰尽可能准确。这些评价标准，
适用于所考虑的模型比较。
模型的开发和评估：所开发的人工神经网络和FL 模型进行校准和测试预测1至
4天提前水库流入。传统上，ARMAX 线性黑盒子模型中经常使用的时间序列建模。在离散的时间，这些模型具有的一种形式，其中在时刻t 时的模型的响应线性依赖于前面的时间（t-1，t-2等）的数据点。在这项研究中，下面的模型在概念上类似于过去的日降雨量，蒸发和流数据的基础上，一系列假设和模型结构应用于洪水预报。下面的公式是假定的大坝排出流入的主要和一般功能：
12118()((),(),(),,(),(),,())Td q Q t i f E t E t R t R t Q t Q t +=
其中，()Tai Q t i +其中的放电Talezang 站（立即站在费尔南德斯大坝上游的）在
时间t+i ，i 是1,2,3,4，R （t ）是日雨量的天气站1至4在t 时刻。E （T ）是在时间t 的天气站1和2，Q （t ）的日蒸发量是流数据在时间t 的水文站1至8。
FL 模型的校准和验证：为了应用模糊逻辑来预测储层流入，敏感性分析，模糊
逻辑运算符和暗示，聚集和去模糊化的方法。与从基准模型中的结果进行比较的结果，改变一个单一的操作员或方法，而其余的模型被保持恒定。此敏感性分析的基础上，与运营商的产品和暗示方法最低founc 有更好的表现。该模型被认为是相对较不敏感的聚合方法，在运营商，最大和求和的显示相同的结果。模型的结果是最敏感的解模糊方法。最大的极大值法产生更好的结果比质心，角平分线和中位数的最大值方法。在此基础上，开发了一个原型模型配置：使用与运营商的产品，最低的暗示方法;最大的聚合方法和最大的极大值的方法的解模糊方法。此外，3，4，6和9的语言，适
用于每个输入，模糊逻辑模型与语言方面，低，中位数，高和非常高的显示，最好的续集。的输入 - 输出变量，然后使用不同类型的模糊隶属函数的模糊化。的三角形的，梯形的，一个简单的高斯分布，双面高斯，广义钟，S 形，丕曲线隶属函数被施加在这项研究中，一个简单的高斯隶属函数表现出最好的结果，可表示为：
2()2(,,)z
x c f x c e σσ--=
c 和σ个参数必须确定在校准周期。为了定义模糊规则，两个著名的模糊推理
系统，Mamdani 与Takagi-Sugeno 型也可使用。建造佛罗里达州模型预测水库流入93.2和65.2％，提前1天与使用Mamdani 型与实测数据的相关性，Takagi-Sugeno 模糊推理，分别显示了优势的Takagi-Sugeno 模糊推理的Mamdani 型。模糊逻辑模型，因为它可以看出，在表1中，可以预测储层流入在1至4天的预验证期间与超过87％的相关性。根据方程5 FL 模型低估了排洪。
5 人工神经网络模型的训练和测试
A1V1通用的数据规则的培训，包括1363年的投入和相应的期望输出的数据集的
构建。两个独立的数据集，包括313和314的数据集用于模型验证和测试。的的ASCE 工作委员会（2000）报道，人工神经网络是非常有能力的推断。因此，在本研究中，护理采取有训练数据包括最高和最低值，即，两个极端的输入模式。
Alyuda Neurointeligence 软件部署和理想的网络架构，通过一些试验和错误。
为了培养网络，传播快退，共轭梯度下降法，拟牛顿，有限内存拟牛顿，采用
Levenberg-Marquardt ，一批传播，传播增量备份和快退传播表现出最好的结果。培训模式为0.7学习率和15000迭代完成。此外，使用三个激活函数的非线性，乙状结
肠和双曲正切和乙状结肠的激活函数，它可以表示为下面的等式显示了最好的结果：
1()(1)
x f x e -=+ 作为模型，它在表2中可以看出，训练的人工神经网络已成功完成，例如，CC
一0.97，RMSE 一2.45立方米预测的1秒，表2还显示，对于长周期的预测（例如， 第3和4天以后）的模型精度略有下降。在表2示出的系数的值的预测值和测量值之间的关系线几乎正好与线（Y 一X ）。
线性回归模型的校准和验证，由于费尔南德斯流域的基本特征已在年保持不变，
存在着一定的相关性betyveen 的上游和下游的条件。线性回归模型是最简单的一散，不随时间变化的关系之间的输入和输出功能和高度发达的代表性。因此，一元线性回归模型，洪水预报模型比较的基准。因为它可以在校准周期从表3中暗示，线性回归表现不佳，但结果accuracyof 有效期是相当不错的（例如，1天预储流入的预测，CC 一0.897，RMSE 一4.73）。
表显示人工神经网络和回归模型预测水库流入为1-4天，提前圆满。从本研究获
得的另一个后果是，可用于所有的1至4天的预预测，的AlVl 型号一般优异的水库流入的FL 模式的比较。根据的均方根误差的评价函数，在较长一段时间预测（例如，第3和4天提前）的FL 模型显示出更好的结果比较，与得到的相应的结果，特别是用于从神经网络模型的验证和测试模式。因此，似乎短期内的洪水预报的人工神经网络模型进行比FL 模型。但是，重要的一点是，如果模型能够预测洪峰流量尽可能准确。为了评价预测洪峰流量模型是多么强大，观察洪水期间6和7，用于分别的时间
预测的短期和长期的期间。因为它在这些图中可以看出，ANN和LR模型可以估算和预测洪水过程具有相当良好的精度为1和3天的预。所计算的误差分别为3和4.5％天。
提前放电的神经网络和回归模型的预测。FL模型的低估流预测图也可以看到。6，为约26％的误差。洪峰流量估计的回归模型中的错误为3天的洪水预测为0.2％。然而，人工神经网络和FL模型的相应值分别为9.3和6.0％。这些结果表明，FL模型能够预测洪峰流量的很长一段时间洪水的预测。
总结
本研究的主要目的是评估中的应用模糊逻辑和人工神经网络模型预测的入库，以控制和管理发生水灾。中的应用的结果表明，神经网络可以1天提前预测储层流入，尤其是在训练期间（CC一0.970，RMSE2.45的）更好的比FL（，CC一0.932，RMSE 一2.92）和LR（CC一0.902，RMSE =3.65）的模型。作为预测的时间提前去，FL模型表现出更好的结果和人工神经网络模型的结果略有下降。从这项研究中获得的另一个结果是，所有1至4天提前预测，人工神经网络模型一般估计的流量相对较好，而FL模型低估了水库流入。根据洪峰流量预测计算的错误，最后得出结论，人工神经网络和回归模型更适合在短期内比FL模型的洪水预测。
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[33] ZADEH, L.A. 1965. FUZZY SETS. INF. CONTROL, 8: 338-353目录
第一章总论 .......................................... 错误！未定义书签。
1.1 项目背景 ................................................... 错误！未定义书签。
1.1.1 项目名称及承办单位 ........................................................ 错误！未定义书签。
1.1.2 承办单位 ............................................................................ 错误！未定义书签。
1.1.3 项目建设地点 .................................................................... 错误！未定义书签。
1.1.4可行性研究报告编制单位 ................................................. 错误！未定义书签。
1.2 报告编制依据和研究范围 ....................... 错误！未定义书签。
1.2.1 报告编制依据 .................................................................... 错误！未定义书签。
1.2.2 研究范围 ............................................................................ 错误！未定义书签。
1.3 承办单位概况 ........................................... 错误！未定义书签。
1.4 项目提出背景及必要性 ........................... 错误！未定义书签。
1.4.1 项目提出的背景 ................................................................ 错误！未定义书签。
1.4.2 项目建设的必要性 ............................................................ 错误！未定义书签。
1.5 项目概况 ................................................... 错误！未定义书签。
1.5.1 建设地点 ............................................................................ 错误！未定义书签。
1.5.2 建设规模与产品方案 ........................................................ 错误！未定义书签。
1.5.3 项目投资与效益概况 ........................................................ 错误！未定义书签。
1.6主要技术经济指标 .................................... 错误！未定义书签。第二章市场分析及预测 .............................. 错误！未定义书签。
2.1 绿色农产品市场分析及预测 ................... 错误！未定义书签。
2.1.1 生产现状 ............................................................................ 错误！未定义书签。
2.1.2 市场前景分析 .................................................................... 错误！未定义书签。
2.2 花卉市场分析及预测 ............................... 错误！未定义书签。
2.2.1产品市场现状 ..................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.2市场需求预测 ..................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.3产品目标市场分析 ............................................................. 错误！未定义书签。
2.3 中药材产品市场分析及预测 ................... 错误！未定义书签。
2.3.1 产品简介 ............................................................................ 错误！未定义书签。
2.3.2 产品分布现状分析 ............................................................ 错误！未定义书签。
2.3.3 市场供求状况分析 ............................................................ 错误！未定义书签。
2.3.4 市场需求预测 .................................................................... 错误！未定义书签。第三章建设规模与产品方案 .................... 错误！未定义书签。
3.1 项目的方向和目标 ................................... 错误！未定义书签。
3.2 建设规模 ................................................... 错误！未定义书签。
3.3 产品方案 ................................................... 错误！未定义书签。
3.3.1 优质高产粮食作物种植基地 ............................................ 错误！未定义书签。
3.3.2 无公害蔬菜种植基地 ........................................................ 错误！未定义书签。
3.3.3 中药材种植基地 ................................................................ 错误！未定义书签。
3.3.4 花卉种植基地 .................................................................... 错误！未定义书签。
第四章建设场址及建设条件 .................... 错误！未定义书签。
4.1 建设场址现状 .......................................... 错误！未定义书签。
4.1.1建设场址现状 ..................................................................... 错误！未定义书签。
4.1.2厂址土地权属类别及占地面积 ......................................... 错误！未定义书签。
4.2 建设条件 .................................................. 错误！未定义书签。
4.2.1 气象条件 ............................................................................ 错误！未定义书签。
4.2.2 水文及工程地质条件 ........................................................ 错误！未定义书签。
4.2.4 交通运输条件 .................................................................... 错误！未定义书签。
4.2.5 水源及给排水条件 ............................................................ 错误！未定义书签。
4.2.6 电力供应条件 .................................................................... 错误！未定义书签。
4.2.7 通讯条件 ............................................................................ 错误！未定义书签。
4.3 其他有利条件 .......................................... 错误！未定义书签。
4.3.1 农产品资源丰富 ................................................................ 错误！未定义书签。
4.3.2 劳动力资源充沛 ................................................................ 错误！未定义书签。
4.3.3 区位优势明显 .................................................................... 错误！未定义书签。
第五章种植基地建设方案 ........................ 错误！未定义书签。
5.1概述............................................................. 错误！未定义书签。
5.1.1种植基地运营模式 ............................................................. 错误！未定义书签。
5.1.2 种植基地生产执行标准 .................................................... 错误！未定义书签。
5.2 3000亩优质高产粮食作物种植基地建设方案错误！未定义书签。
5.2.1 品种选择 ............................................................................ 错误！未定义书签。
5.2.2 耕作技术 ............................................................................ 错误！未定义书签。
5.2.3 种植基地建设内容和产量预期 ........................................ 错误！未定义书签。
5.3 2000亩无公害蔬菜种植基地建设方案... 错误！未定义书签。
5.3.1概述 ..................................................................................... 错误！未定义书签。
5.3.2 无公害蔬菜质量标准 ........................................................ 错误！未定义书签。
5.3.3蔬菜栽培与田间管理 ......................................................... 错误！未定义书签。
5.3.4 种植基地建设内容和产量预期 ........................................ 错误！未定义书签。
5.4 2000亩中药材种植基地建设方案 ........... 错误！未定义书签。
5.4.1 概述 .................................................................................... 错误！未定义书签。
5.4.2 GAP基地建设要求 ............................................................. 错误！未定义书签。
5.4.3选择优良品种 ..................................................................... 错误！未定义书签。
5.4.4金银花栽培与田间管理 ..................................................... 错误！未定义书签。
5.4.5 种植基地建设内容和产量预期 ........................................ 错误！未定义书签。
5.5 2000亩花卉种植基地建设方案 ............... 错误！未定义书签。
5.5.1 概述 .................................................................................... 错误！未定义书签。
5.5.2技术方案 ............................................................................. 错误！未定义书签。
5.5.3 种植基地建设内容和产量预期 ........................................ 错误！未定义书签。第六章田间工程及配套设施建设方案.... 错误！未定义书签。
6.1概述............................................................. 错误！未定义书签。
6.2 3000亩绿色粮食作物种植基地灌溉方案错误！未定义书签。
6.2.1总体布局 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.2.2设计依据 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.2.3灌溉制度的确定 ................................................................. 错误！未定义书签。
6.2.4渠道衬砌工程设计 ............................................................. 错误！未定义书签。
6.3 2000亩无公害蔬菜种植基地灌溉方案... 错误！未定义书签。
6.3.1总体布局 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.3.2 设计依据 ............................................................................ 错误！未定义书签。
6.3.3主要设计参数 ..................................................................... 错误！未定义书签。
6.3.4灌水器选择与毛管布置方式 ............................................. 错误！未定义书签。
6.3.5 滴灌灌溉制度拟定 ............................................................ 错误！未定义书签。
6.3.6 支、毛管水头差分配与毛管极限长度确定..................... 错误！未定义书签。
6.3.7 网统布置与轮灌组划分 .................................................... 错误！未定义书签。
6.3.8 管网水力计算 .................................................................... 错误！未定义书签。
6.3.9 水泵扬程及选型 ................................................................ 错误！未定义书签。
6.4 2000亩中药材种植基地灌溉方案 ........... 错误！未定义书签。
6.4.1设计依据 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.4.2设计参数 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.4.3 喷头选型和布置间距 ........................................................ 错误！未定义书签。
6.4.4 灌溉制度 ............................................................................ 错误！未定义书签。
6.4.5 取水工程规划布置 ............................................................ 错误！未定义书签。
6.4.6 管网水力计算 .................................................................... 错误！未定义书签。
6.4.7 机泵选型 ............................................................................ 错误！未定义书签。
6.5 2000亩花卉种植基地灌溉方案 ............... 错误！未定义书签。
6.5.1 设计依据 ............................................................................ 错误！未定义书签。
6.5.2 微灌主要设计参数 ............................................................ 错误！未定义书签。
6.5.3 微灌灌水器选择与毛管布置方式 .................................... 错误！未定义书签。
6.5.4 微灌灌溉制度拟定 ............................................................ 错误！未定义书签。
6.5.5 微灌支、毛管水头差分配与毛管极限长度确定............. 错误！未定义书签。
6.5.6 微灌网统布置与轮灌组划分 ............................................ 错误！未定义书签。
6.5.7 微灌管网水力计算 ............................................................ 错误！未定义书签。
6.5.8 水泵扬程及选型 ................................................................ 错误！未定义书签。
6.6 田间道路工程 ........................................... 错误！未定义书签。
6.7 灌溉工程 ................................................... 错误！未定义书签。
6.7.1 机井工程 ............................................................................ 错误！未定义书签。
6.7.2 提灌站改造 ........................................................................ 错误！未定义书签。
6.8 沟道治理工程 ........................................... 错误！未定义书签。
6.9 田间配套设施 ........................................... 错误！未定义书签。
6.9.1仓储工程 ............................................................................. 错误！未定义书签。
6.9.2 农业技术培训中心 ............................................................ 错误！未定义书签。第七章节能、节水 ...................................... 错误！未定义书签。
7.1 研究依据 ................................................... 错误！未定义书签。
7.2 能耗分析 ................................................... 错误！未定义书签。
7.3 节能措施 ................................................... 错误！未定义书签。第八章环境与生态影响分析 ...................... 错误！未定义书签。
8.1 环境影响现状分析 ................................... 错误！未定义书签。