河套灌区乌拉特灌域春季土壤盐碱化空间分布特征

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盐碱化状况是干旱区灌区水盐合理调控及水土资源合理利用的基础。为掌握内蒙古河套灌区下游乌拉特灌域春季耕地土壤盐碱化状况的空间分布,通过野外调查采样和实验室检测,对0~20 cm和20~40 cm 土层中的全盐量(Total Salt,TS)、pH值、CO_3~(2-)、HCO_3~-、Cl~-、SO_4~(2-)、Ca~(2+)、Mg~(2+)、K~+Na~+含量、交换性Na~+含量、阳离子交换量(Cation Exchange Capacity,CEC)、碱化度(Exchangeable Sodiu
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为解决大田牵引式液肥施肥机的变量施肥作业精度不高、施肥流量不均匀以及肥料浪费问题,该研究针对液肥变量施肥控制系统,基于遗传算法的模糊PID(Proportion Integral Derivative)对电动比例阀的控制过程进行优化.首先对牵引式液肥变量施肥机的控制过程进行分析,建立液肥变量施肥控制系统的负反馈控制模型.根据控制系统要求,将模糊控制规则进行染色体编码,通过选择、交叉、变异等遗传算子对模糊控制规则进行仿真寻优,得到最优模糊控制规则表.依据得到的最优模糊控制规则对模糊PID控制器进行设置,并通
小浪底水库调水调沙后续动力不足,在不新建水利工程的前提下充分挖掘三门峡水库等现有工程的潜力,可为小浪底水库调水调沙提供后续动力,具有研究价值.该研究分析三门峡水库通过改建底孔形成双泥沙侵蚀基准面条件下的可能边界条件,考虑三门峡水库工程运用条件和入库洪水分期特点,分析拟定了三门峡汛期、非汛期抬高水位的方案,利用构建的三门峡水库泥沙冲淤数学模型和模糊优选评价模型进行方案计算分析与评价,提出了三门峡水库在降低侵蚀基准面的情况下最优运用水位方案,即按照前汛期运用水位308 m、后汛期运用水位312 m、非汛期最高
引水隧洞是农业、水利等工程领域重要的地下结构,确定合理的施工参数是保证隧洞施工安全的前提.该研究基于复变函数方法,考虑开挖卸荷和围岩-衬砌相互作用影响,推导了非均匀应力场下开挖后立即支护时衬砌与围岩光滑接触条件下应力与位移的解析解,并基于最大主应力准则建立隧洞施工参数优化目标函数,以两个不同算例分别设计了隧洞的开挖尺寸和衬砌的弹性模量.研究结果表明:围岩开挖边界引起的应力集中以及衬砌内部的应力分布均与隧洞开挖尺寸、内部水压力、原岩应力场中的水平侧压力系数、围岩与衬砌的物理力学参数等有关;当水平侧压力系数大
洱海流域农田径流氮磷污染严重,大量氮磷污染物随雨水进入洱海,导致洱海水质雨季下降.为从源头控制氮磷污染物的输出,该研究采用人工模拟降雨的方法,探究5、10、15、20、25 cm 5种不同高度的排水口对农田径流氮磷流失的控制作用.结果表明,农田排水口较低会造成产流初期硝态氮和颗粒态氮浓度升高,将排水口高度提高到15 cm以上可有效降低径流中各形态氮磷浓度,并稳定在较低水平;排水口高度从5 cm提高至15~25 cm产流中总氮、颗粒态氮、铵态氮、硝态氮流失量分别降低了85.60%~93.13%、88.39%
为了探究渠道基土在冻胀过程中的非线性变形特性对渠道衬砌冻胀的影响,基于冻土三轴试验结果,建立考虑围压和温度的邓肯-张本构模型,参考室内三轴试验测定基床系数方法,应用数值模拟法建立冻胀反力系数随被约束冻胀量变化的计算式,并基于有限差分法离散弹性地基梁平衡微分方程.模型考虑衬砌不同点因被约束冻胀量不同引起冻胀反力系数不同的取值问题,克服以往模型中冻胀反力系数取常量的不足.应用解析解验证模型的合理性,探究冻胀反力系数分别为变量与常量时在梯形渠道衬砌冻胀力学响应计算结果上的差异.结果表明,对于边坡和渠底衬砌板,常
针对目前反渗透、膜蒸馏等众多高能耗的苦咸水淡化技术,该研究采用无需加压无需再生的肥料汲取液正渗透技术对苦咸水进行处理.对KCl、KNO3、NaNO3、NH4HCO3、(NH4)2SO4、NH4Cl进行肥料汲取液正渗透(Fertilizer Draw ForwardOsmosis,FDFO)单因素试验,通过改变汲取液种类、浓度、温度及原料液浓度,分析正渗透过程的正向水通量和反向盐通量的影响因素.结果表明汲取液种类不同,其正向水通量和反向盐通量差别较大,6种汲取液的正向水通量从大到小依次为KCl、NH4Cl、
泵站管道因结构复杂,产生多种振源,且振动的传递路径难以确定,对输水管道的安全运行具有较大威胁.针对此问题,以某泵站管道为研究对象,结合原型观测数据与传递熵方法识别主振源的振动传递路径;并以信息传递率为定量标准,验证管道振动传递路径的有效性.结果表明:稳定运行及开机时,叶频引起的振动为主振源,并由弯管或三通管处向其他部位传递,其信息传递率均值分别为27.2%与42%;关机时,水流脉动及管-水耦合引起的振动为主振源,且振动主要在阀门与弯管或三通管之间呈周期性传递,信息传递率均值为51.4%;稳定运行时信息传递
农作物类型制图是农情遥感的重要内容。该研究利用GF-6时序数据,在黑龙江省对基于卷积、递归和注意力3种机制的6个深度学习模型在农作物类型制图中的性能进行了定性和定量的评估。结果表明:所有模型对大豆、玉米和水稻3类主要农作物的F1值不低于89%、84%和97%,总体分类精度达到了93%~95%。将模型异地迁移后,各模型的总体分类精度下降7.2%~41.0%,基于卷积或递归的深度学习模型仍保持了较强的