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黄河流域月尺度灌溉用水量的推算及其时空变化规律分析
被引量：
2
1
作者
王建辉
冉金鑫
+3 位作者
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第5期107-112,共6页
获取准确的月尺度灌溉用水量对探究流域灌溉用水量时空变异规律具有重要意义。以黄河流域内24个灌溉分区为例,利用基于TensorFlow架构的BPNN来推算月尺度灌水量。收集了24个灌溉分区的作物类型、降雨、气象以及实测灌溉定额等数据对模...
获取准确的月尺度灌溉用水量对探究流域灌溉用水量时空变异规律具有重要意义。以黄河流域内24个灌溉分区为例,利用基于TensorFlow架构的BPNN来推算月尺度灌水量。收集了24个灌溉分区的作物类型、降雨、气象以及实测灌溉定额等数据对模型进行训练,验证了模型的精度,并对黄河流域2018年逐月灌溉用水量的时空变异规律进行了分析。结果表明:黄河流域内小麦和玉米的灌溉用水量最多,占总灌溉用水量的26.35%和37.98%,其余作物灌溉用水量按大小排序为蔬菜>油料>薯类>水稻>大豆>棉花;灌溉用水量呈现随着月份的变化先增加后减小的趋势,在6月份达到峰值;灌水量空间分布呈现从西北部至中部、再到东西部逐渐递减的趋势。
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关键词
月尺度
灌水
量
黄河流域
TensorFlow
BP神经网络
灌水
量
推算
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职称材料
题名
黄河流域月尺度灌溉用水量的推算及其时空变化规律分析
被引量：
2
1
作者
王建辉
冉金鑫
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
中国灌溉排水发展中心
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第5期107-112,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407703)。
文摘
获取准确的月尺度灌溉用水量对探究流域灌溉用水量时空变异规律具有重要意义。以黄河流域内24个灌溉分区为例,利用基于TensorFlow架构的BPNN来推算月尺度灌水量。收集了24个灌溉分区的作物类型、降雨、气象以及实测灌溉定额等数据对模型进行训练,验证了模型的精度,并对黄河流域2018年逐月灌溉用水量的时空变异规律进行了分析。结果表明:黄河流域内小麦和玉米的灌溉用水量最多,占总灌溉用水量的26.35%和37.98%,其余作物灌溉用水量按大小排序为蔬菜>油料>薯类>水稻>大豆>棉花;灌溉用水量呈现随着月份的变化先增加后减小的趋势,在6月份达到峰值;灌水量空间分布呈现从西北部至中部、再到东西部逐渐递减的趋势。
关键词
月尺度
灌水
量
黄河流域
TensorFlow
BP神经网络
灌水
量
推算
Keywords
monthly irrigation volume
Yellow River Basin
TensorFlow
BP neural network
irrigation volume calculation
分类号
TV93 [水利工程—水利水电工程]
S27 [农业科学—农业水土工程]
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作者
出处
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被引量
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1
黄河流域月尺度灌溉用水量的推算及其时空变化规律分析
王建辉
冉金鑫
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
《中国农村水利水电》
北大核心
2022
2
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