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公开(公告)号：CN115357847B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211036334.5
申请日：2022-08-28
摘要： 本发明公开了一种基于误差分解的日尺度星地降水融合方法，借助误差分解模型将雨量站观测降水与卫星遥感反演降水之间的误差分解为命中误差、漏报误差和误报误差，针对各项误差选取地理加权回归模型和相似矩阵法计算空间误差估计值和降水背景值，最后通过“加法模型”框架、“乘法模型”框架和回归残差值估计进行降水融合，得到各网格点的降水融合值。本发明更细致地针对站点处的各误差组分进行空间降水误差估计，减少降水融合模型的不确定性；地理加权回归模型反映了降水误差与其影响因素之间的非平稳关系，相似矩阵法修正了降水背景场中的错误信息，充分利用各误差组分的有效信息，能够获得更好的降水空间估计数据，误差小于常规的降水插值方法。
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公开(公告)号：CN114943361A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210256098.1
申请日：2022-03-15
摘要： 本发明公开了一种估算缺资料地区参考作物蒸散量的方法，包括资料收集，参数优化，地理因子选择，基于机器学习的参数区域化模型，计算得到的Hargreaves‑Samani模型参数，采用气温数据进一步计算缺资料地区参考作物蒸散量。本发明充分借助研究区内资料齐全地区的气象数据和地理因子信息，结合机器学习算法构建了Hargreaves‑Samani模型参数的缺资料区优化估计方法，相对于原始的Hargreaves‑Samani模型能显著提高缺资料地区参考作物蒸散量计算精度，同时相比于以往直接利用气象数据和机器学习模型建模的方式，本发明以Hargreaves‑Samani模型为基准，具备良好的物理基础，为缺资料地区精准的参考作物蒸散量估算提供了技术手段。
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公开(公告)号：CN114324068A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210035680.5
申请日：2022-01-13
摘要： 本发明公开一种自动化土壤染色示踪实验装置，包括储水桶、出水胶管、导水管、水泵、缓冲管、圆球状连接件、压力传感器、电源和管子制成的支架；所述储水桶的一内侧壁上设有搅拌扇叶，储水桶桶壁上标有刻度线；所述压力传感器设在储水桶内的底部；所述出水胶管一端接近储水桶内的底部，一端通过储水桶的桶盖与所述的导水管相连接，所述的导水管通过三通接头将水泵、缓冲管与储水桶连通；所述电源与所述水泵、压力传感器以及搅拌扇叶通过电线连接；所述缓冲管通过圆球状连接件与管子制成的支架相连通。
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公开(公告)号：CN112540420A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011470109.3
申请日：2020-12-14
IPC分类号： G01W1/00 , G01F23/292
摘要： 本发明公开一种测量有无降雨的水面蒸发装置，所述存储盒子和固定装置分别安装在E601蒸发池的两侧；所述存储盒子上设有长方形的开口，所述转轴安装在存储盒子内，所述遮挡板卷在转轴上；所述遮挡板的始端固定在转轴上，末端伸出开口，并且通过牵引末端，可将遮挡板拉出，拉出之后，将遮挡板末端固定在固定装置上，实现对E601蒸发池的遮挡；所述电源给红外线传感器、显示器和数据采集仪供电；所述红外线传感器设在E601蒸发池的正上方，用于测量在E601蒸发池的蒸发量；所述红外线传感器的输出端分别连接数据采集仪的输入端和显示器的输入端；所述数据采集仪用于存储蒸发量数据；所述显示器用于显示蒸发量数据。
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公开(公告)号：CN111397750A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010344159.0
申请日：2020-04-27
IPC分类号： G01K5/04
摘要： 本发明公开一种实时测量地温装置，包括水银温度计，保护套，红外线摄像头，套管，显示器，存储器，以及太阳能电池；所述的水银温度计装在保护套内；所述的保护套设有用于显示水银温度计的刻度线的窗口；所述套有保护套的水银温度计放置在套管内；所述红外线摄像头安装在所述套管的内壁上，用于拍摄水银温度计的刻度线部分的视频；所述红外线摄像头分别与显示器和存储器连接；所述显示器用于显示红外线摄像头传递的视频；所述存储器用于存储红外线摄像头传输的视频；所述显示器和存储器设在套管地上部分的外管壁上；所述太阳能电池用于给红外线摄像头和显示器提供电源。
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公开(公告)号：CN104298877B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201410539158.6
申请日：2014-10-13
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种可降低不确定性的气候变化情景修订方法，收集区域内的降水和气温历史观测数据，并模拟出气候情景数据即未来情景下的降水和气温，采用距离反比插值算法将降水和气温历史观测数据插值到与气候情景数据相匹配的网格上，利用降水和气温历史观测数据与同时期气候情景下模拟所得的降水和气温数据的差值，提出并计算气温和降水的修订系数，利用修订系数，对气候情景基准期和未来变化进行修订，建立修订后的气候情景数据集。本发明结合区域内的历史实测水文气象要素数据库，提出气候情景的修订方法进行修订，评价气候模式输出的原始气候情景数据在区域范围的模拟能力，建立研究区域的气候变化情景数据集，为气候变化影响评价提供科学合理的依据。
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公开(公告)号：CN104281776A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410491734.4
申请日：2014-09-23
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明提供了一种人类活动对河川径流过程显著影响期的判断方法，收集研究流域内长序列逐月水文气象资料，初步判断人类活动对年径流量显著影响而变化的年份，筛选适合于研究流域的水文模型，模拟全系列径流过程，统计每个年份对年径流量的模拟误差标准量SREi，绘制模拟误差标准量的逐年过程，根据过程偏离横轴的情况判断人类活动对河川径流过程显著影响期。本发明以数理统计与水文过程物理模拟方法为基础，诊断人类活动对河川径流影响时期，科学摒弃了气候要素对河川径流的可能影响，并且诊断结果与流域内人类活动实际状况一致，有效地避免传统方法因气候要素变异对水文序列影响带来的对人类活动显著影响期的误判，因此给出的诊断结果更为科学、合理。
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公开(公告)号：CN118839621A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411312990.2
申请日：2024-09-20
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/27 , G06F18/20 , G06F18/21 , G06N5/04 , G06N7/01 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F113/08 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯模型及多维联合分布的变参数水文模拟方法，包括收集研究流域内的资料；构建考虑植被动态的VIC分布式水文模型；建立贝叶斯层次模型；分段率定水文模型；建立气候、植被与水文模型参数之间的Copula联合分布函数；构建过程模型及层次参数模型，求解随植被变化下不同时期的水文模型参数，进而驱动步骤二的动态植被VIC分布式模型进行水文模拟；本发明通过贝叶斯层次模型先验分布到后验分布的推理过程，实现水文模型参数对植被参数的动态适应性调整，对于提高变化环境下长时序水文模拟的精度及未来水资源的预测具有一定的理论价值和实践意义，为适应植被变化下的水文模拟提供了新方案。
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公开(公告)号：CN117408172B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311730494.4
申请日：2023-12-15
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种考虑半干旱区水文特征的数据驱动降水‑径流模拟方法，包括获取实测气象水文数据；对训练集划分湿润/干旱时期；在训练集中得到湿润、干旱模型；采用湿润/干旱时期数据训练极致梯度提升分类器，根据分类器对未来的湿润/干旱类别的预测结果，选取湿润/干旱模型进行降水‑径流模拟。本方法根据半干旱区水文特征时间异质性，先采用数据分割法，将常规序列分为干旱与湿润时期，再基于自注意力机制的时序卷积神经网络模型，通过预训练‑微调的策略，分别得到干旱和湿润模型，根据干旱与湿润时期序列分别训练分类器，根据分类器输出的类别选择用干旱/湿润模型模拟降水‑径流，(56)对比文件刘艳丽 等.1470年以来中国东部季风区降水变化规律及趋势预估《.水科学进展》.2021,第33卷(第1期),1-14.A. Perron 等.Understanding sigma-phase precipitation in a stabilizedaustenitic stainless steel (316Nb)through complementary CALPHAD-based andexperimental investigations《.ActaMaterialia》.2014,第79卷16-29.
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公开(公告)号：CN117408172A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311730494.4
申请日：2023-12-15
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种考虑半干旱区水文特征的数据驱动降水‑径流模拟方法，包括获取实测气象水文数据；对训练集划分湿润/干旱时期；在训练集中得到湿润、干旱模型；采用湿润/干旱时期数据训练极致梯度提升分类器，根据分类器对未来的湿润/干旱类别的预测结果，选取湿润/干旱模型进行降水‑径流模拟。本方法根据半干旱区水文特征时间异质性，先采用数据分割法，将常规序列分为干旱与湿润时期，再基于自注意力机制的时序卷积神经网络模型，通过预训练‑微调的策略，分别得到干旱和湿润模型，根据干旱与湿润时期序列分别训练分类器，根据分类器输出的类别选择用干旱/湿润模型模拟降水‑径流，显著提升了半干旱区降水‑径流模拟的精度。
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