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泰斯模型的统计分析求解 总被引:4,自引:0,他引:4
本文利用统计分析来求解水文地质参数,原理简单,解是唯一的。其基本思想是利用非稳定流抽水试验获得的s-t系列资料,以泰斯公式为参考模型,建立试验系列的非线性统计模型,求解导水系数T和贮水系数μ 。统计模型既可利用目前先进的软件辅助求解,亦可利用一台可编程计算器完成计算。本文借助一个实例,应用MATLAB语言的统计分析工具的多元回归分析模块进行求解,获得了理想的结果。 相似文献
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对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R2=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。 相似文献
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长江江豚是我国一级保护野生动物,也是长江生态系统的指示性物种,其种群数量恢复情况及活动规律一直备受关注。本文选择长江宜昌段江豚活动频繁的葛洲坝下游至胭脂坝江段为研究区域,于2021年6月-2022年5月采用定点目测、水上流动监测与无人机监测相结合的方法分区监测长江江豚的游泳行为,分析长江江豚的活动规律,构建了长江江豚出水头次的零膨胀泊松回归模型,识别影响长江江豚出水头次的关键因素,建立长江江豚出水头次与各因素间的相关关系。结果表明:(1)葛洲坝至胭脂坝长江干流段监测到最大江豚出水头次为19头次,长江江豚集群规模以2~3头最为常见,占比达58.1%;长江江豚主要表现出4种行为特征,各行为占比从大到小依次为:玩耍>休息>摄食>抚幼。(2)长江江豚在葛洲坝下游近坝区(A区,葛洲坝至至喜长江大桥)出水头次最多,且在秋冬季节累计出水头次多于春夏季节,冬季累计出水头次最高,达252头次。(3)长江江豚出水头次与电站下泄流量呈显著负相关;浊度增大,长江江豚出水的概率减小。本文研究结果对长江江豚生态保护策略及长江十年禁渔效果评估具有重要参考价值。 相似文献
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研究以青藏高原东北部观赏地被植物马蔺为研究对象,通过野外调查和材料力学、土力学试验,定量评价了野生马蔺植株和根系生长特征、单根抗拉特性以及根系对土体抗剪强度的增强效应。结果表明,马蔺平均株高、冠幅和植株密度分别为(75.22±11.40)cm、(106.09±25.62)cm和(1.51±0.55)株/m2;马蔺标准株根系分布深度可达50 cm,主要分布在0~30 cm深度范围内,根幅约40~50 cm。马蔺根径为0.20~0.70 mm,单根抗拉力、抗拉强度和延伸率平均值分别为(7.94±2.91)N,(46.30±11.06)MPa和54.17%±17.08%。随着根径的增大,单根抗拉力和单根抗拉强度分别呈幂函数增大和幂函数降低趋势,单根极限延伸率随着根径的增大呈逐渐增大变化趋势,但二者之间未表现出相对显著性的关系。马蔺根系对土体黏聚力和内摩擦角均有增强作用,可分别显著增强0~30 cm和0~10 cm深度范围内土体黏聚力和内摩擦角,增长率分别为9.48%~17.40%和7.62%。本文研究成果对马蔺用于坡面水土流失、浅层滑坡等地质灾害现象的生态防护工作,具有... 相似文献
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针对传统城市功能区研究探索了利用兴趣点、遥感影像等数据进行城市功能区自动划分的方法,但分类精度仍有待进一步提高的问题,该文提出一种基于兴趣面数据和随机森林算法的城市功能区自动划分方法,首先对城市道路网络数据运用形态学运算方法自动构建交通分析区,然后从其区域内的兴趣区等多源数据中提取4类41项特征,最后结合地理国情普查数据和人工识别选取476个样本数据,构建基于随机森林分类器的城市功能区识别模型。结果表明,随机森林模型能够准确地识别城市功能区,识别模型预测精度为87.67%,支持向量机模型精度为83.71%,未引入兴趣面数据的模型精度为78.72%。利用上述模型对北京市内4 112个单元进行功能区识别,准确率达81.37%。该研究方法有较好的重复性和推广性,有助于对城市功能区进行定量、客观的研究。 相似文献