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基于RS、GIS及智能算法的渠系优化配水  
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【英文篇名】 Optimal irrigation water distribution based on RS,GIS and intelligent algorithms
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【作者】 刘照; 华庆伟; 张成才; 丁小辉; 张树清; 程帅;
【英文作者】 LIU Zhao; HUA Qingwei; ZHANG Chengcai; DING Xiaohui; ZHANG Shuqing; CHENG Shuai; Northeast Institute of Geography and Agroecology; Chinese Academy of Sciences; University of Chinese Academy of Sciences; Library of Pingdingshan University; School of Water Conservancy and Environment; Zhengzhou University;
【作者单位】 中国科学院东北地理与农业生态研究所; 中国科学院大学; 平顶山学院图书馆; 郑州大学水利与环境学院;
【文献出处】 西北农林科技大学学报(自然科学版) , Journal of Northwest A & F University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2017年 04期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 渠系优化; 智能算法; 轮灌组合; RS与GIS;
【英文关键词】 optimal water delivering; intelligent algorithm; rotational irrigation; RS and GIS;
【摘要】 【目的】基于RS、GIS技术及智能算法,对灌区渠系优化配水工作进行研究,为提高灌区管理、制定配水计划提供科学依据。【方法】采用组间续灌、组内轮灌的工作方式,选择总配水时间最短与轮灌组之间引水持续时间差异值同时最小作为优化目标,以黑河中游甘肃省张掖市甘州区盈科灌区盈二支一分支为例,构建多目标渠系优化配水模型,并基于粒子群算法和蚁群算法对模型进行求解。【结果】成功构建了多目标渠系优化配水模型,以黑河中游张掖市甘州区盈科灌区5km×5km区域优化配水为实例的研究表明,采用多目标粒子群算法时的最大配水时间为113.6h,最小配水时间为105.3h,轮灌组引水时间差异为8.3h;采用多目标蚁群算法时的最大配水时间为113.5h,最小配水时间为105.3h,轮灌组引水时间差异为8.2h。解算的结果均低于人工制定的168h原配水计划。【结论】基于RS、GIS及智能算法解决渠系配水问题,不仅可以缩短轮灌周期,减少配水过程中的水量损失,还可保证配水精度,减少劳动力支出。
【英文摘要】 【Objective】This study investigated optimal irrigation water distribution in irrigation district based on RS,GIS and intelligent algorithms to improve irrigation management and provide scientific basis for making water distribution plans.【Method】A multi-objective optimization model of rotation irrigation was formulated to minimize the total irrigation duration of water distribution and the time difference among groups simultaneously.Taking Yingke second branch canal in Ganzhou,Zhangye on the middle reach of ...
【基金】 国家重点研发计划“全空间信息系统与智能设施管理”项目,“全空间信息系统建模理论”课题(2016YFB0502301); 河南省基础研究计划项目(152300410044)
【更新日期】 2017-05-31
【分类号】 S127;S274
【正文快照】 3平顶山学院图书馆,河南平顶山467000;4郑州大学水利与环境学院,河南郑州450001)水是制约农业生产最重要的自然资源,全球气候变化以及人类对水资源的不合理利用,造成了可用水资源短缺以及相应的环境和生态问题[1]。随着社会、经济的发展以及人口数量的急剧增长,人类对水资源的?

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