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地下水超采管控体系及水量水位双控体系研究进展

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水资源保护 2024年第4期40卷 27-35,81页

作者：徐腾王以鹏叶逾谢一凡沈城吉南统超鲁春辉河海大学水灾害防御全国重点实验室江苏南京210098 河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学港口海岸与近海工程学院江苏南京210098 河海大学长江保护与绿色发展研究院江苏南京210098

以《地下水管理条例》中空间管控和目标管控思想为指导,分类梳理了地下水超采管控体系和水量水位双控体系的研究进展及现状。地下水超采管控体系研究与我国具体国情结合日益紧密,但目前相关管理制度与规范仍亟待完善;地下水超采管控体... 详细信息

以《地下水管理条例》中空间管控和目标管控思想为指导,分类梳理了地下水超采管控体系和水量水位双控体系的研究进展及现状。地下水超采管控体系研究与我国具体国情结合日益紧密,但目前相关管理制度与规范仍亟待完善;地下水超采管控体系明确了已发生超采区域的划分标准,但缺少统一且全面的地下水资源管控区划标准;地下水水量水位双控体系克服了由于水位或水量单方面控制、未考虑地下水水位与水量的内在联系、难以有效缓解由水位或水量变化而导致的生态环境问题的局限性;水量水位双控体系研究的难点在于通过监管点状分布的水位控制面状分布的开采量,建议通过管理特定时间的水位控制一定时段的地下水开采量,或通过管理面状开采量来对点状水位进行控制。

关键词：地下水超采管控地下水管理地下水水量水位双控

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不同底质条件下苦草根部细菌群落的组装模式

水资源保护 2024年第4期40卷 109-117页

作者：张文龙王新梓潘沈阳周鹏程李轶河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室江苏南京210098 河海大学环境学院江苏南京210098

通过室内试验模拟不同底质条件,研究了苦草根部细菌群落的组装模式和功能变化。结果表明:底质条件的改变对苦草根际细菌群落产生了显著影响(p=0.003),特别是在添加有机质和植物根际促生菌的底质条件下;尽管根际细菌群落与根内生菌群落... 详细信息

通过室内试验模拟不同底质条件,研究了苦草根部细菌群落的组装模式和功能变化。结果表明:底质条件的改变对苦草根际细菌群落产生了显著影响(p=0.003),特别是在添加有机质和植物根际促生菌的底质条件下;尽管根际细菌群落与根内生菌群落存在较强联系,但根内生菌群落组装过程拥有更高的确定性,而根际细菌群落组装过程更易受到植物宿主以外叠加的环境因素影响;功能预测结果表明在添加有机质和植物根际促生菌的条件下,苦草根部细菌群落拥有更高的代谢活性,更有利于有益细菌群落在苦草根部的富集。

关键词：底质条件苦草根际细菌群落根内生菌群落组装模式

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基于双流-非局部时空残差卷积神经网络的人体行为识别

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 1100-1108页

作者：钱惠敏陈实皇甫晓瑛河海大学南京211100

3维卷积神经网络(3D CNN)与双流卷积神经网络(two-stream CNN)是视频中人体行为识别研究的常用架构,且各有优势。该文旨在研究结合两种架构且复杂度低、识别精度高的人体行为识别模型。具体地,该文提出基于通道剪枝的双流-非局部时空残... 详细信息

3维卷积神经网络(3D CNN)与双流卷积神经网络(two-stream CNN)是视频中人体行为识别研究的常用架构,且各有优势。该文旨在研究结合两种架构且复杂度低、识别精度高的人体行为识别模型。具体地,该文提出基于通道剪枝的双流-非局部时空残差卷积神经网络(TPNLST-ResCNN),该网络采用双流架构,分别在时间流子网络和空间流子网络采用时空残差卷积神经网络(ST-ResCNN),并采用均值融合算法融合两个子网络的识别结果。进一步地,为了降低网络的复杂度,该文提出了针对时空残差卷积神经网络的通道剪枝方案,在实现模型压缩的同时,可基本保持模型的识别精度;为了使得压缩后网络能更好地学习到输入视频中人体行为变化的长距离时空依赖关系,提高网络的识别精度,该文提出在剪枝后网络的首个残差型时空卷积块前引入一个非局部模块。实验结果表明,该文提出的人体行为识别模型在公共数据集UCF101和HMDB51上的识别准确率分别为98.33%和74.63%。与现有方法相比,该文模型具有参数量小、识别精度高的优点。

关键词：人体行为识别双流卷积神经网络 3维卷积神经网络网络剪枝非局部模块

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深层隧道进流式泵站前池流态及整流措施研究

水利水电科技进展 2024年第2期44卷 1-6,21页

作者：冯建刚曹亚萍王晓升费照丹河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学农业科学与工程学院江苏南京211100 河海大学水科学研究院江苏南京210098

为改善深层隧道进流式泵站前池内的旋流、偏流等不良流态,基于RNG k-ε湍流模型对前池流态进行数值模拟,研究适用于此类城市排涝泵站的整流措施。数值计算结果表明:泵站前池、进水池内存在局部立面旋滚、螺旋流、斜向流、流速分布上高... 详细信息

为改善深层隧道进流式泵站前池内的旋流、偏流等不良流态,基于RNG k-ε湍流模型对前池流态进行数值模拟,研究适用于此类城市排涝泵站的整流措施。数值计算结果表明:泵站前池、进水池内存在局部立面旋滚、螺旋流、斜向流、流速分布上高下低等不良水力现象,致使泵站进水流道水力条件不佳;采用双层环形板和两组导流墩的组合式整流措施可抑制前池、进水池中的立面旋滚、螺旋流和斜向流流态,从而有效改善流道的进水条件,提高进水流道进口处流速分布均匀度,使泵进水状况变好,提高泵站运行的可靠性。

关键词：深层隧道进流式泵站前池流态整流措施数值模拟

秋冬季温度降低对微囊藻衰亡和沉降的作用机制

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水资源保护 2024年第1期40卷 149-156页

作者：张昱朱伟冯甘雨王若辰薛宗璞吕艺河海大学环境学院江苏南京210098 同济大学环境科学与工程学院上海200092 河海大学水文水资源学院江苏南京210098

为明确温度降低对微囊藻衰亡和沉降的影响,对贡湖微囊藻水华的消退过程进行了监测,同时开展了室内低温培养试验。结果表明:室内试验模拟结果与野外秋冬季的现象基本吻合,微囊藻一般在温度低于15℃时衰亡,低于12.5℃大量沉降;温度降低造... 详细信息

为明确温度降低对微囊藻衰亡和沉降的影响,对贡湖微囊藻水华的消退过程进行了监测,同时开展了室内低温培养试验。结果表明:室内试验模拟结果与野外秋冬季的现象基本吻合,微囊藻一般在温度低于15℃时衰亡,低于12.5℃大量沉降;温度降低造成群体粒径显著减小,与群体内死亡的藻细胞数量有关,当死亡率达到25%~45%时,大群体普遍开始解体并分散成小群体;微囊藻在低温下重力密度持续增长,最终失去自主上浮能力;秋冬季降温初期微囊藻沉降主要由群体小型化和松散化导致,重力密度增大很可能是降温后期微囊藻沉降的主要原因。

关键词：低温微囊藻衰亡群体重力密度贡湖

基于非恒定渐变流-急变流方程的变流量畦灌数值模型

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农业机械学报 2024年第4期55卷 251-261页

作者：刘凯华李江吕玉平缴锡云郭维华顾哲河海大学水文水资源学院南京210098 河海大学农业科学与工程学院南京210098 扬州大学水利科学与工程学院扬州225009

传统畦灌模型多是基于非恒定渐变流方程建立的,在模拟变流量畦灌水流运动时的精度难以保障。本文综合分析了变流量畦灌过程中田面水流的运动状况,将其按照边界条件的不同划分为恒定流量进水阶段、变流量进水阶段、畦首消退阶段、田面消... 详细信息

传统畦灌模型多是基于非恒定渐变流方程建立的,在模拟变流量畦灌水流运动时的精度难以保障。本文综合分析了变流量畦灌过程中田面水流的运动状况,将其按照边界条件的不同划分为恒定流量进水阶段、变流量进水阶段、畦首消退阶段、田面消退第1阶段、田面消退第2阶段等5个阶段,基于非恒定渐变流方程和非恒定急变流方程构建了适用于变流量畦灌系统的渐变流-急变流数值模型,通过2组恒定流量畦灌、4组变流量畦灌的田间试验以及2组文献资料中的畦灌试验数据对模型进行了验证。结果表明,渐变流-急变流畦灌模型模拟值与现场实测结果吻合较好,模拟推进时间决定系数R^(2)均大于0.96、模拟消退时间R^(2)大于0.90。与目前常用的WinSRFR模型相比,渐变流-急变流畦灌数值模型在模拟恒定流量畦灌方面具有相似的精度,且在模拟变流量畦灌方面精度更高。渐变流-急变流畦灌模型可以较精准地模拟变流量畦灌的水流运动状况,可为分析变流量畦灌系统、优化变流量畦灌方案提供支撑。

关键词：畦灌变流量数值模拟非恒定急变流推进消退过程

计及群体压力和群体极化的PDHFSs-TODIM多属性群体决策算法

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浙江大学学报（理学版） 2024年第4期51卷 407-417页

作者：袁畅孙永辉王森武云逸周伟河海大学人工智能与自动化学院江苏南京210098 河海大学电气与动力工程学院江苏南京210098

在概率对偶犹豫模糊环境下的多属性决策中,针对决策过程一般未考虑决策专家在讨论中所受的群体压力和群体极化的问题,提出了一种计及群体压力和群体极化的概率对偶犹豫模糊集-拓扑判别目标间方法(probabilistic discriminative heteroge... 详细信息

在概率对偶犹豫模糊环境下的多属性决策中,针对决策过程一般未考虑决策专家在讨论中所受的群体压力和群体极化的问题,提出了一种计及群体压力和群体极化的概率对偶犹豫模糊集-拓扑判别目标间方法(probabilistic discriminative heterogeneous fuzzy sets-topological discriminative inter-objective method,PDHFSsTODIM)的多属性群体决策算法。首先,定义了考虑群体压力的决策信息修正公式,有效削弱群体压力对专家决策信息的影响;然后,搭建了一种考虑群体极化现象的决策模型,该模型充分考虑了专家的主观性,为专家讨论和修正决策提供了机会,通过分配动态决策权重提高决策的置信度,并通过群体极化阈值约束群体的极化效应;进一步,将计算得到的决策数据输入改进的TODIM算法,得到最终决策结果。将算法运用于储能电池综合性能评估分析,通过与其他先进决策算法做对比,验证了所提算法的可靠性与准确性。

关键词：概率对偶犹豫模糊集多属性群体决策群体压力

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基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

河海大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 7-14页

作者：刘娣孙佳倩余钟波河海大学水灾害防御全国重点实验室江苏南京210098 河海大学水文水资源学院江苏南京210098 河海大学全球变化与水循环国际合作联合实验室江苏南京210098 河海大学长江保护与绿色发展研究院江苏南京210098

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表... 详细信息

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10 cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。

关键词：土壤湿度机器学习支持向量机 BP神经网络随机森林主成分分析法

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额尔齐斯河库威站日尺度的降雨融雪径流模拟

干旱区研究 2024年第10期41卷 1685-1698页

作者：赵文龙吕海深朱永华刘涵吴卓珺河海大学水灾害防御全国重点实验室江苏南京210098 河海大学水文水资源学院江苏南京210098

额尔齐斯河流域受地理条件的影响,流域内水文气象站点较少,基础资料匮乏,而融雪洪水在该流域的汛期及水资源管理上有着较大影响。本研究通过应用降水和气温的再分析产品及AVHRR积雪数据,利用K-means聚类法进行不同径流时期特点的划分,... 详细信息

额尔齐斯河流域受地理条件的影响,流域内水文气象站点较少,基础资料匮乏,而融雪洪水在该流域的汛期及水资源管理上有着较大影响。本研究通过应用降水和气温的再分析产品及AVHRR积雪数据,利用K-means聚类法进行不同径流时期特点的划分,并在不同时期构建相应SRM+LSTM模型,并使用2009年数据及2023年实地观测的径流数据进行验证。结果表明:再分析产品CMFD能够较好地应用于额尔齐斯河流域,并能根据降水、温度、积雪及径流间的关系得到不同径流划分时期,即12月11日—次年4月10日为积雪退水期、4月11日—8月10日为融雪降水产流期、8月11日为降水产流期。SRM模型模拟效果较差,大部分径流纳什效率系数(NSE)<0;而SRM+LSTM模型能够较好地模拟该流域的不同时期的径流,决定系数R2均能达到0.5以上,纳什效率系数也能达到0.5以上,证明SRM+LSTM模型能够较好地应用于该地区,精度较高。

关键词： K-means聚类法 SRM模型 LSTM模型径流模拟额尔齐斯河