干旱半干旱地区农田土壤水热及Hydrus模型模拟研究进展摘要：土壤水热情况是影响干旱半干旱地区农业生产得到重要指标，大量研究认为水热运移连续动态过程的缺失是制约水热调控的重要因素，目前普遍认为土壤表层土壤对于作物生长具有重要意义，而深层土壤研究相对较少，但是它可以直接影响上层土壤水热，从而影响作物生长。
Hydrus模型是一种应用十分广泛的模型，它在水热模拟方面具有较高的灵敏度和准确度，可以精准模拟和预测土壤水热变化，因此在未来农业生产中，利用该模型可以有效提高农业生产效率。
关键词：土壤、干旱半干旱地区、水热、Hydrus模型一、研究意义干旱缺水是制约干旱半干旱地区农业发展的主要因素[1]。
以黄土高原为例，该地区降雨不仅少而且集中，7-9月期间降雨量可达全年的60%-70%，强降雨事件突出，季节性变化明显，年际变化十分显著。
因此研究和解决干旱半干旱地区土壤水热问题一直以来是关注的热点。
水热利用效率是衡量作物可利用水分的重要指标，在降雨非常有限的旱作农业区，如何提高水分有效性显得非常重要。
因此大量研究就如何提高作物水分利用效率与作物产量的耕作措施与栽培模式进行了深入研究。
二、研究现状覆膜下由于地表条件的改变势必会同时引起土壤水分和温度的显著变化，特别是土壤水汽扩散会影响土壤温度的变化[2]，而土壤之中不同部分的温度与水分各不相同使得能量与水分产生了迁移的条件，使得高热量部分热量向低热量部分传递热量，高水分含量部分水量向着低含水量部分传递；同时由于土壤内部颗粒组成不同，各部分土壤的粒级组成也大不相同，导致不同部分土壤水势的表面张力与土壤导水率的粘性系数各不相同，由此使得各部分土壤水分由水势高的部分向水势低的部分运移，同时产生了热量的运移，因而土壤水热变化过程必然相互耦合。
而以往的研究往往关注覆膜对产量的影响，而旱地覆膜栽培下土壤水热耦合的特征研究还比较缺乏。
干旱和半干旱地区，作物通过对土壤水热的吸收和传输利用对农田生态系统能量平衡具有重要影响作用。
基于AI的洪涝过程快速模拟预报方法及应用
侯精明;潘鑫鑫;陈光照
【期刊名称】《中国防汛抗旱》
【年(卷),期】2024(34)2
【摘要】针对洪涝预报对时效性较高的技术需求,基于AI技术,结合基于物理过程的水文水动力模型,通过对典型暴雨和洪涝过程进行学习训练,形成可快速预报洪涝过程的AI方法。
首先构建研究区域洪涝过程的水文水动力数值模型;其次使用水文水动力模型模拟计算不同降雨下的洪涝过程,形成成果库;再次使用不同类型的AI学习方法,对降雨主要特征要素和洪涝过程的相关关系进行机器学习,并验证该学习方法的可靠性,形成该研究区域洪涝过程的快速模拟预报机器学习模型;最后输入预报降雨值,应用机器学习模型快速预报洪涝过程。
分城市内涝和流域洪水两种洪涝类型进行了方法介绍和应用展示。
表明所构建的AI模型可在相似精度的基础上,较物理过程模型提速300~400倍。
【总页数】7页(P1-7)
【作者】侯精明;潘鑫鑫;陈光照
【作者单位】西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TU998.4;TP183;TV122
【相关文献】
1.暴雨预报的物理因子统计模型在‘94夏季洪涝过程分析预报中的应用
2.基于人工神经网络的洪涝预报方法研究
3.基于WCA2D与SWMM模型的城市暴雨洪涝快速模拟
4.基于机器学习快速预报模型的城市洪涝预报预警系统研究及应用
5.洪涝过程模拟及三维实景展示方法研究
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神经网络模型下短期电力负荷预测电力系统短期负荷预测关系到电力系统的平稳调度。
负荷预测的精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性，智能电网对负荷预测的实时性要求也越来越高。
因此，国内外学者一直将短期电力负荷预测作为研究重点。
人工神经网络是一种智能算法，其在各种领域都有广泛的应用。
近年来专家学者也将人工神经网络应用到了短期电力负荷预测中。
在负荷预测算法中，使用最多的是BP 神经网络。
本文通过对人工蜂群算法（ABC）进行改进，以提高人工蜂群算法的预测精度及全局收敛性，用改进后的人工蜂群算法优化BP神经网络，即ABC-SA电力负荷预测模型。
最后通过仿真实验预测值与真实值比较，验证本文方法的有效性。
短期电力负荷预测（Short-term load forecasting，STLF）主要是指对未来若干小时、1天至几天的电力负荷预报，作为安排发购电计划，经济分配负荷及安排机组出力的基础，精准的负荷预测是保证电网安全可靠运行的前提条件【1】。
随着科技以及计算机技术的发展，电力负荷预测的相关技术也在不断进布，目前国内外研究短期负荷预测的方法，大体上有传统的基本的分析预测方法以及灰度预测、回归分析和神经网络等智能预测算法【2，3】。
人工蜂群算法是群只能算法的一种，该算法一经提出，由于其结构简单易实现、性能优越，越来越多研究人员对其进行研究。
人工蜂群算法虽然优秀，但是其存在很多优化算法都存在的缺点——容易陷入局部最优。
人工蜂群到算法后期，侦察蜂多次迭代后，又转换为极值点的采蜜蜂，导致搜索能力减弱，甚至陷入局部最优。
于是本文采用模拟退火算法对人工蜂群算法进行改进，称为ABC-SA算法，它作用是维持优良解，在采蜜蜂阶段和观察蜂阶段扩大蜜蜂的搜索范围，从而提高收敛速度。
并将该算法用到优化BP神经网络的训练中，使用优化后的神经网络对电力负荷进行预测。
1.人工蜂群算法及其改进1.1人工蜂群算法原理在人工蜂群优化算法中，类比生物学的机理，同样包含三个基本的组成要素：蜜源，雇佣蜂，非雇佣蜂【4】。
雷州半岛干旱特征及预测模型研究的开题报告题目：雷州半岛干旱特征及预测模型研究一、研究背景雷州半岛位于广东省西南部，是一个重要的农业生产区和旅游胜地。
然而，由于受制于影响广泛的东南季风和台风季节，雷州半岛干旱现象频繁发生，给当地农业生产和人民生活带来了很大的影响。
因此，对雷州半岛干旱特征的深入研究及预测模型的建立将具有重要的现实意义。
二、研究目的本研究旨在探究雷州半岛干旱的特征及其空间分布规律，并建立合适的预测模型。
具体目的包括：1. 对雷州半岛历史干旱事件进行回顾和总结，分析其发生的特征和规律；2. 通过数据分析，探究雷州半岛的气候特征和干旱程度的相关性；3. 基于统计分析、时间序列分析和机器学习等方法，建立可靠的雷州半岛干旱预测模型；4. 对预测模型进行验证和评估，提高其准确度和实用性。
三、研究内容为了完成以上目标，本研究将包括以下内容：1. 数据采集与处理收集雷州半岛近年来的气象数据及干旱相关数据，并进行处理，建立相应的数据集合。
2. 干旱特征分析对雷州半岛历史干旱事件进行回顾和总结，分析其发生的特征和规律，探究其与气候变化的关系。
3. 预测模型建立基于统计分析、时间序列分析和机器学习等方法，建立可靠的雷州半岛干旱预测模型。
具体方法包括对各种气象因素的分析和建模、时间序列模型的构建和机器学习算法的训练等。
4. 模型验证和评估对预测模型进行验证和评估，包括对历史数据的拟合效果、预测效果的评估、误差分析等，提高其准确度和实用性。
四、研究意义本研究的成果将对了解雷州半岛干旱特征、提高对未来干旱事件的预测准确度和科学有效的应对干旱等方面，都具有重要的价值。
具体包括：1. 对雷州半岛干旱的特征和规律有更深入的认识，为制定有效的应对措施提供数据支持。
2. 建立预测模型，可以帮助人们更好地准备和应对干旱事件，降低干旱给当地经济和社会带来的影响。
3. 为其他地区的干旱预测研究和应对提供一定的参考和借鉴。
