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        Elman模型在遼河平原農(nóng)業(yè)灌區(qū)節(jié)水潛力分析中的應(yīng)用

        2021-01-21 08:04:48
        水利技術(shù)監(jiān)督 2021年1期
        關(guān)鍵詞:回歸方程潛力節(jié)水

        石 磊

        (遼寧省阜新水文局, 遼寧 阜新 123000)

        遼河平原農(nóng)業(yè)灌區(qū)屬于水資源缺乏的地區(qū),近些年來,隨著農(nóng)業(yè)灌溉用水矛盾的日益突出,對(duì)于區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力的研究勢(shì)在必行[1]。區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力分析是灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水規(guī)劃措施的重要依據(jù)[2]。近些年來,對(duì)于農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力分析研究取得了一定研究成果,王荃[3]結(jié)合廣陵地區(qū)用水水平和規(guī)劃數(shù)據(jù),對(duì)農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行了分析。紀(jì)曉玲[4]釆用Penman Monteith公式,從計(jì)算農(nóng)作物的需水量出發(fā),對(duì)榆林黃土丘陵溝壑區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉用水進(jìn)行估算,從而對(duì)其遠(yuǎn)景規(guī)劃年的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行分析。王普查[5]結(jié)合SBM-Undesirable模型從農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行研究,從而分析不同省份的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力。王征[6]從水資源供需平衡和水資源承載能力進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力的分析,該方法可以實(shí)現(xiàn)不同配水方案下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力。這些方法大都結(jié)合農(nóng)業(yè)灌溉用水現(xiàn)狀,對(duì)未來水資源發(fā)展水平下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行估算,但未能實(shí)現(xiàn)不同作物需水方式下的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力預(yù)測(cè)。當(dāng)前,Elman模型在國內(nèi)一些區(qū)域水資源用水潛力分析中得到應(yīng)用[7- 10],應(yīng)用效果均表明Elman模型具有強(qiáng)大的數(shù)理統(tǒng)計(jì)性能,可實(shí)現(xiàn)水資源節(jié)水潛力的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),但在農(nóng)業(yè)灌區(qū)的節(jié)水潛力分析中還應(yīng)用較少。為此本文結(jié)合Elman模型,以遼河平原灌區(qū)為主要研究區(qū)域,對(duì)該區(qū)域的農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力進(jìn)行分析,從而為遼河平原灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水規(guī)劃提供重要的依據(jù)。

        1 Elman模型計(jì)算原理

        Elman模型基于非線性映射原理,通過構(gòu)建回歸模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)變量的動(dòng)態(tài)遞歸預(yù)測(cè),其不同變量狀態(tài)空間的非線性映射關(guān)系為:

        y(k)=g(ω2x(k))

        (1)

        式中,y—不同變量節(jié)點(diǎn)m的輸出狀態(tài)向量;x—各變量節(jié)點(diǎn)單元的輸入中間向量;ω2—不同中間和輸入變量的權(quán)重;k—中間變量的狀態(tài)值;Elman模型對(duì)各輸入的中間變量的狀態(tài)進(jìn)行轉(zhuǎn)換:

        x(k)=f(ω1xc(k)+ω2(μ(k-1)))

        (2)

        式中,μ—中間輸入變量的狀態(tài)值;xc—遞推的回歸中間變量;回歸方程為:

        xc(k)=x(k-1)

        (3)

        Elman模型計(jì)對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行概率評(píng)價(jià),并對(duì)不同變量的概率進(jìn)行排序分析:

        (4)

        式中,fi—評(píng)價(jià)單元的指標(biāo)適配值,該指標(biāo)采樣誤差平方和f進(jìn)行分析:

        f=1/Ei

        (5)

        式中,Ei—誤差平方和的函數(shù),計(jì)算方程為:

        (6)

        式中,γo—輸出樣本的變量;O—樣本的訓(xùn)練數(shù)目;i—訓(xùn)練指標(biāo)的數(shù)目。

        2 模型應(yīng)用

        2.1 區(qū)域概況

        遼河平原灌區(qū)位于遼寧省的中部,是遼寧地區(qū)主要糧食產(chǎn)區(qū),區(qū)域水資源時(shí)空分布不均勻,水資源量較為貧瘠,水資源總量不及全國水資源總量的1/4,人均水資源量僅為700m3,每公頃耕地水資源量為3500m3。灌區(qū)主要的農(nóng)作物為水稻和玉米,農(nóng)業(yè)用水量占總用水量的65%左右,農(nóng)業(yè)灌溉用水比重較大的為水田灌溉,本文選取遼河平原8個(gè)典型灌區(qū)為實(shí)例,各灌區(qū)主要農(nóng)作物的需水量見表1。

        表1 不同灌區(qū)主要農(nóng)業(yè)作物需水量分析結(jié)果

        2.2 模型回歸方程的的誤差分析

        為分析Elman模型回歸方程的精度,對(duì)不同算法下Elman模型的精度進(jìn)行誤差分析,結(jié)果見表2。

        表2 模型回歸方程的誤差分析結(jié)果

        傳統(tǒng)算法是基于樣本建立回歸方程,這種方式需要大量的樣本數(shù)據(jù)作為支撐,而考慮到農(nóng)業(yè)灌溉用水的樣本數(shù)據(jù)系列較短,本文采用一種新的算法進(jìn)行回歸方程的構(gòu)建,該算法對(duì)不同變量進(jìn)行概率排序分析,與主成分分析方法的原理一致,在不同變量概率排序分析的基礎(chǔ)上,對(duì)不同變量指標(biāo)進(jìn)行適配,以誤差平方和最小為原則建立模型回歸方程,該方法建立回歸方程的樣本容量要求較少,一般的灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水?dāng)?shù)據(jù)基本可滿足回歸方程的誤差要求。從分析結(jié)果可看出,采用本文算法構(gòu)建的回歸誤差較傳統(tǒng)算法均有所減少,在不同樣本數(shù)據(jù)系列中均方差的均值減少1.18,絕對(duì)百分誤差均值減少0.039,均方百分比誤差均值降低0.203,可以看出采用本文算法建立的回歸方程的誤差減少,精度提高。

        2.3 各農(nóng)作物的灌溉凈水量分析結(jié)果

        采用Elman模型對(duì)遼河平原選取的典型灌區(qū)各農(nóng)作物的灌溉凈水量進(jìn)行分析,分析結(jié)果見表3。

        表3 不同灌區(qū)主要農(nóng)作物灌溉凈水量分析結(jié)果

        從遼河平原各典型灌區(qū)不同農(nóng)作物的灌溉凈水量分析結(jié)果可看出,水稻的灌溉水量均高于玉米的灌溉水量,這主要是因?yàn)樗镜暮乃恳笥谟衩椎暮乃?,尤其是在水稻泡田期,屬于灌溉需水量最大的時(shí)期,而玉米屬于旱水作物,需水量較低。從兩種作物的降水利用系數(shù)可看出,水稻作物的降水利用系數(shù)均值在1.12~1.53之間,而玉米的降水利用系數(shù)均值低于1.0。結(jié)合灌溉降水量均值和利用系數(shù)均值可以對(duì)各灌區(qū)水稻和玉米的灌溉凈水量進(jìn)行分析,4#灌區(qū)的灌溉凈水量最大,表明其農(nóng)業(yè)用水效率最高。

        2.4 不同灌區(qū)節(jié)水效率系數(shù)分析結(jié)果

        在灌區(qū)不同作物的灌溉凈水量分析的基礎(chǔ)上,對(duì)遼河平原各典型區(qū)2006—2016年現(xiàn)狀年以及2025、2035年遠(yuǎn)景規(guī)劃年對(duì)節(jié)水效率系數(shù)進(jìn)行測(cè)算,結(jié)果見表4。

        表4 各灌區(qū)現(xiàn)狀年和遠(yuǎn)景年節(jié)水效率系數(shù)測(cè)算結(jié)果

        從分析結(jié)果可看出,遼河平原灌區(qū)現(xiàn)狀年農(nóng)業(yè)節(jié)水效率系數(shù)逐年遞增,年遞增幅度在0.0066~0.013之間,這主要和區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉措施相關(guān),遼河平原從2005年起,逐步加大對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水措施的規(guī)劃和建設(shè)力度,使得各灌區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水效率系數(shù)總體呈現(xiàn)增加趨勢(shì),從各灌區(qū)的節(jié)水效率系數(shù)對(duì)比結(jié)果可看出,1#灌區(qū)由于節(jié)水措施相對(duì)較少,節(jié)水效率系數(shù)低于其他灌區(qū)。從各灌區(qū)遠(yuǎn)景年節(jié)水效率變化可看出,各灌區(qū)節(jié)水效率系數(shù)可維持在0.34~0.59之間,基本滿足農(nóng)業(yè)灌溉用水需求。

        2.5 灌溉節(jié)水潛力計(jì)算結(jié)果

        在各灌區(qū)節(jié)水潛力系數(shù)分析基礎(chǔ)上,結(jié)合Elman模型對(duì)遼河平原灌區(qū)的節(jié)水潛力進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果見表5。

        從各典型灌區(qū)節(jié)水潛力分析結(jié)果可看出,各灌區(qū)灌溉用水現(xiàn)狀較低,這主要是因?yàn)檫|河平原水資源相對(duì)貧乏所致,但通過近些年來各灌區(qū)節(jié)水規(guī)劃措施建設(shè)的加大,各灌區(qū)的節(jié)水潛力明顯增加,在2025年和2035年遠(yuǎn)景年份,遼河平原各灌區(qū)的節(jié)水潛力可達(dá)到0.59億~1.44億m3之間,2#灌區(qū)由于節(jié)水效率系數(shù)較高,灌溉節(jié)水潛力要高于其他灌區(qū),各灌區(qū)節(jié)水潛力和其節(jié)水效率系數(shù)具有明顯的相關(guān)性。

        表5 遼河平原典型農(nóng)業(yè)灌區(qū)遠(yuǎn)景年節(jié)水潛力計(jì)算結(jié)果

        3 結(jié)論

        (1)在不同變量概率排序分析的基礎(chǔ)上,對(duì)不同變量指標(biāo)進(jìn)行適配,以誤差平方和最小為原則建立模型回歸方程,樣本容量要求較少,誤差精度較傳統(tǒng)回歸算法明顯降低,適合于Elman模型節(jié)水潛力預(yù)測(cè);

        (2)遼河平原區(qū)現(xiàn)狀年節(jié)水效率系數(shù)逐年遞增,年增幅在0.0066~0.013之間,遠(yuǎn)景年遼河平原各灌區(qū)的節(jié)水潛力可達(dá)到0.59億~1.44億m3之間,灌區(qū)節(jié)水潛力和其節(jié)水效率系數(shù)具有明顯的相關(guān)性。

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