發(fā)布時間：2020-11-17 04:10

　　 黃河干流引黃灌區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水占整個黃河用水量的80%左右,是黃河經(jīng)濟用水的主體,對農(nóng)業(yè)需水過程的精確預測是實現(xiàn)黃河水資源精細化調(diào)度的難點。本文立足于歷史引水資料,分析了黃河干流灌區(qū)引黃用水時空分布、用水關鍵期及用水影響因素,建立了黃河干流河段灌區(qū)引黃用水預測統(tǒng)計模型;采用遙感技術實時獲取土壤墑情的空間分布信息,研究了多因素影響下土壤含水量的變化機理及土壤墑情動態(tài)預測方法,建立了典型灌區(qū)引黃需水預測模型,為準確獲取并預測農(nóng)業(yè)用水需求信息、優(yōu)化黃河調(diào)度方案提供理論支撐。主要取得了以下成果:(1)在對比實測資料的基礎上,采用逐步回歸法、基于模糊貼近度的選擇回歸法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法,建立了適用于黃河寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東河段的年引黃用水預測模型和月引黃用水預測模型。(2)提出了用于遙感的土壤墑情監(jiān)測指數(shù)(CI),以綜合描述灌區(qū)農(nóng)作物的作物類型、作物生長期和作物供水狀況等信息。結合站點實測土壤含水量數(shù)據(jù),建立了基于TVDI的灌區(qū)平均土壤含水量反演公式,研究了基于CI的作物不同生長期的土壤墑情遙感監(jiān)測指標,,實現(xiàn)了遙感影像直接監(jiān)測灌區(qū)土壤墑情。(3)運用水量平衡原理、時間序列模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型對灌區(qū)土壤墑情動態(tài)變化過程進行了預測,提出了適用于引黃灌區(qū)土壤墑情動態(tài)預測方法。建立了以特征氣溫為主要輸入?yún)��?shù)的作物需水量計算方法,通過試驗研究,建立了有效降水量計算方法和作物地下水利用量預測公式,為土壤墑情動態(tài)預測模型輸入?yún)��?shù)的確定奠定基礎。(4)構建了典型灌區(qū)引黃用水需求模型,以RS獲取灌區(qū)當前土壤含水率的柵格數(shù)據(jù)為基礎,以地下水埋深類型、土壤類型、工程分布、作物種植類型等劃分計算單元開展數(shù)據(jù)處理與計算,計算結果和實際引黃結果吻合較好。
【學位單位】：西安理工大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：S152.7
【部分圖文】：

好的代表性。因此，本文選取人民勝利渠灌區(qū)為典型灌區(qū)。4.1.2 典型灌區(qū)概況河南省人民勝利渠灌區(qū)地處黃河下游，灌區(qū)位置見圖4-1。灌區(qū)總控制面積1486km2，設計灌溉面積 148.84 萬畝，有效灌溉面積 84.8 萬畝，2010 年實灌面積 60.7 萬畝。灌區(qū)屬多年平均氣溫 14.5℃，多年平均蒸散量為 1864mm，多年平均降水量 581.2mm，降雨集中在 6～9 月，無霜期為 210～220d。人民勝利渠灌區(qū)土壤類型主要是壤土

圖4-5 LST/NDVI 特征空間、土壤含水量等值線與 TVDI 關系Fig. 4-5 Relationship between LST/NDVI characteristic space, soil moisture contours and TVD溫度植被干旱指數(shù) TVDI 計算結果根據(jù) TVDI 指數(shù)公式計算得到人民勝利渠灌區(qū)2011年3月-2011年6月溫度植被逐旬分布圖，計算結果圖見圖4-6。由計算結果可知，TVDI 指數(shù)取值范圍為0-

（3）溫度植被干旱指數(shù) TVDI 計算結果根據(jù) TVDI 指數(shù)公式計算得到人民勝利渠灌區(qū)2011年3月-2011年6月溫度植被干旱指數(shù)逐旬分布圖，計算結果圖見圖4-6。由計算結果可知，TVDI 指數(shù)取值范圍為0-100，將其等分為10級，TVDI 值越小，代表土壤含水量越高，其中白色圖斑代表無值區(qū)域。AB

本文編號：2887074