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公开(公告)号：CN110320345A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910643369.7
申请日：2019-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种便携式田间持水量自动测试仪及测试方法，其特征在于：包括供水系统、渗透系统和数据采集处理系统；通过土样装置、水柱供水、土样水流渗透达到饱和、土壤含水量数据采集和田间持水量推求计算等步骤来实现该便携式田间持水量自动测试仪的工作；通过水流方向自下而上渗透土样，便于排气，提高渗透效率，大大节省了饱和时间；根据三个压力传感器测试土壤含水量数据分别求出田间持水量并求平均值作为最终测得的田间持水量，保证了测试结果的精确性和可靠性；解决了传统田间持水量测试方法费时、费力、费钱，而且测试结果受测定人员的技术水平、工作经验、敬业精神、权威性等多方面影响难以获得满意精度的问题。
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公开(公告)号：CN110208498A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910643461.3
申请日：2019-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种基于水分动态机理的土壤给水度原位测试方法，其特征在于：具体方法如下：选取野外实验地点；采用土壤水分自动监测仪获得土壤含水量曲线；根据土壤释水规律，将饱和含水量部分求平均值，获得饱和含水量；提取土壤含水量过程曲线，即土壤释水曲线，上重力水和分子水两个阶段，并分别绘制两阶段数据点的趋势线，两条趋势线交点处所对应的土壤含水量值即为田间持水量；饱和含水量减掉田间持水量即为土壤给水度。本发明以土壤水分动态机理为依据，采用土壤水分监测仪能够获得更为快速准确的土壤给水度原位测试值，为地下水资源评价、地下水动态预报、水文地质计算及渗流研究提供基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135652A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910435104.8
申请日：2019-05-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种长期汛期径流预测方法。本发明通过按照汛期月平均径流的大小对历史年份进行分组，分别计算每一历史年份汛前日太阳黑子相对数和月太阳黑子相对数与预测目标年份汛前日太阳黑子相对数和月太阳黑子相对数的相关系数以确定相似年，以相似年所在组的历史年份汛前月太阳黑子相对数和汛期月平均径流构建训练数据集，以汛前月太阳黑子相对数为自变量、以汛期月平均径流为因变量构建预测模型，基于预测目标年份汛前月太阳黑子相对数，根据预测模型计算目标年份汛期月平均径流，实现了长期汛期月平均径流的预测。本发明与现有基于不进行分组的历史年份数据构建预测模型的方法相比，提高了径流预测的精度。
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公开(公告)号：CN110208497A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910643460.9
申请日：2019-07-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种便携式土壤给水度测试仪及测试方法，其特征在于：包括供水系统、渗透系统和数据采集处理系统；通过土样装置、水柱供水、土样水流渗透达到饱和、土壤含水量数据采集和释水量收集及计量来实现该便携式土壤给水度测试仪的工作；通过水流方向自下而上渗透土样，便于排气，大大节省了饱和时间；水柱和土柱采用同径圆柱并标注高度刻度，只测量土柱中土样高度H1和水柱中释水量高度H2，H2/H1即为土壤给水度，原理清晰、计算简便；同时采用仪器法和直测法来测量土壤给水度，保证了测试结果的精确性和可靠性；解决了传统给水度测试方法人力、物力、财力的浪费问题，而且本技术机理明确且能够实时观测土壤含水量动态变化过程。
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公开(公告)号：CN106777724A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611214071.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的一种基流分割方法，属于工程水文地质学中基流分割或水源划分领域。收集数据，对流域峰后地面径流汇流时间经验公式率定，引入降雨强度，采用遗传算法以全局搜索优化智能技术率定改进经验公式的参数，得到优化的经验公式，直接计算流域峰后地面径流汇流时间N。本发明克服了滑动最小值试算的缺点，不仅计算简便，而且又提高了精确度。
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公开(公告)号：CN110135652B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910435104.8
申请日：2019-05-23
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开一种长期汛期径流预测方法。本发明通过按照汛期月平均径流的大小对历史年份进行分组，分别计算每一历史年份汛前日太阳黑子相对数和月太阳黑子相对数与预测目标年份汛前日太阳黑子相对数和月太阳黑子相对数的相关系数以确定相似年，以相似年所在组的历史年份汛前月太阳黑子相对数和汛期月平均径流构建训练数据集，以汛前月太阳黑子相对数为自变量、以汛期月平均径流为因变量构建预测模型，基于预测目标年份汛前月太阳黑子相对数，根据预测模型计算目标年份汛期月平均径流，实现了长期汛期月平均径流的预测。本发明与现有基于不进行分组的历史年份数据构建预测模型的方法相比，提高了径流预测的精度。
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公开(公告)号：CN106777724B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201611214071.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种针对半湿润半干旱地区及湿润地区的一种基流分割方法，属于工程水文地质学中基流分割或水源划分领域。收集数据，对流域峰后地面径流汇流时间经验公式率定，引入降雨强度，采用遗传算法以全局搜索优化智能技术率定改进经验公式的参数，得到优化的经验公式，直接计算流域峰后地面径流汇流时间N。本发明克服了滑动最小值试算的缺点，不仅计算简便，而且又提高了精确度。
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