常晓敏
- 作品数：21 被引量：57H指数：6
- 供职机构：中国水利水电科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部公益性行业科研专项国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学水利工程环境科学与工程更多>>
- 一种复杂土壤条件下的盐碱地工程治理技术
- 本发明公开了一种复杂土壤条件下的盐碱地工程治理技术，属于土壤治理技术领域，包括明确暗管间距和暗管埋深，设置暗管；其中，暗管间距根据土壤渗透特性进行理论排水计算公式或模型模拟方式初步确定；明确弱透水层所在位置与地表的距离，...
- 陶园管孝艳焦平金王少丽刘静陈皓锐常晓敏杨贵羽董志玲
- 河套灌区土壤盐分时空变化特征及影响因素
- 为了研究河套灌区土壤含盐量演变特征及主要影响因素,以解放闸灌域为研究区,以0～100cm深不同土层土壤含盐量及引排水量、地下水埋深、地下水矿化度、降雨量、蒸发量等数据为基础,结合研究区耕地及盐荒地面积变化情况,定量估算了...
- 常晓敏王少丽陈皓锐付小军徐楠楠杨晓萍
- 关键词：土壤盐分地下水埋深排水量
- 年径流系数变化特征及预测模型研究被引量：6
- 2020年
- 以北京市漫水河流域为研究对象,对漫水河1956-2016年年降雨量、年径流系数变化特征及径流系数突变性进行分析,以2000-2016年代表现状下垫面条件,采用主成分分析法分析了时段降雨量和年降雨量对年径流系数的影响,并建立了年径流系数与主要降雨因子的线性主成分回归模型及基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络模型。结果表明:漫水河流域年径流系数在过去的61年间呈极显著下降趋势,年径流系数从1956年到上世纪70年代初、上世纪70年代末到80年代末、2000年至今有3个急剧的下降趋势;现状下垫面条件下,短时期强降雨对年径流系数的影响较大,采用神经网络模型预测的年径流系数值和实测值相关系数0.99,平均绝对误MAE为0.0026,均方根误差RMSE值为0.005,与回归模型相比,神经网络方法构建的年径流系数预测模型精度高,预测效果好。
- 王少丽臧敏王亚娟王材源常晓敏陶园
- 关键词：降雨量径流系数主成分神经网络
- 三峡库区农业面源污染风险评估及治理清单被引量：1
- 2023年
- 针对三峡库区农业面源污染风险评估指标体系不完善、个别指标计算时基础数据获取难度大的问题,该研究充分考虑农业面源污染产生、形成及调控全过程因素,构建了基于层次分析法的三峡库区面源污染风险评价指标体系,以更易获取的数据为基础参数、应用韦伯-费希纳定律克服个别风险指标过大的问题,给定了三峡库区面源污染风险评估指标计算方法,评估了三峡库区农业面源污染风险,并提出了三峡库区县域单元的纵向和横向污染治理清单。研究结果表明,三峡库区各县域农业面源污染总体处于中风险,库区内湖北省夷陵区、重庆市南岸区风险值最高,其次是重庆市大渡口区、沙坪坝区等市辖区、巫溪县以及湖北省兴山县和秭归区,之后是开州区、万州区、丰都县、云阳县等区域;化肥强度指数、畜禽养殖强度指数、降雨侵蚀指数、环保投资指数是三峡库区农业面源污染风险的主要影响指标;三峡库区各县域化肥强度指数以及畜禽养殖强度指数风险值之和占总压力指数风险值的比例平均为79%,巫溪县、巴东县、巫山县甚至达到90%;重庆市南岸区、大渡口区以及湖北省各县域化肥施用强度较高,建议开展茶果树施肥技术提升,畜禽养殖强度相对较大的区域主要集中在重庆市云阳县、开州区、巫溪县、巫山县以及湖北省各县区,建议更多开展猪和羊畜禽废污处理能力提升,此外还应加大环保投入以及合理调整种植结构;从纵向管控来看,三峡库区农业面源污染治理应以南岸区和夷陵区为优先管控区域,河流水质优先治理区域为大渡口区、九龙坡区以及湖北省的各县区,从横向管控来看,大部分县域的主要污染防控因素为化肥减量和畜禽养殖治理,其中三峡库区上游和下游地区应当更多关注化肥减量,中游则应更多关注畜禽养殖的污染防控。该研究成果可为三
- 管孝艳陶园陈皓锐常晓敏
- 关键词：化肥面源污染三峡库区风险评估
- 一种复杂土壤条件下的盐碱地工程治理技术
- 本发明公开了一种复杂土壤条件下的盐碱地工程治理技术，属于土壤治理技术领域，包括明确暗管间距和暗管埋深，设置暗管；其中，暗管间距根据土壤渗透特性进行理论排水计算公式或模型模拟方式初步确定；明确弱透水层所在位置与地表的距离，...
- 陶园管孝艳焦平金王少丽刘静陈皓锐常晓敏杨贵羽董志玲
- 利用沸石处理畜禽养殖场粪便污水的方法及处理池
- 本发明提供了一种利用沸石处理畜禽养殖场粪便污水的方法及处理池，涉及面源污染防控及修复技术领域，解决了现有技术中直接排放畜禽养殖场粪便污水存在污染环境的技术问题。该方法包括包括以下内容：在畜禽养殖场附近建造粪便污水处理池；...
- 常晓敏王少丽管孝艳黄佳盛尤李俊陶园郭凯先
- 文献传递
- 湟水流域典型区农业面源污染特征解析及空间格局
- 2023年
- 【目的】明确湟水流域农业面源污染排放的时空特征及污染贡献来源。【方法】采用排污系数法估算湟水流域典型区2010—2018年总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD)、氨态氮(NH_(3)-N)的排放量和排放强度,运用时空分析及冷热点分析揭示不同类型农业面源污染的时空演变及空间格局。【结果】从时间上看,来自畜禽养殖和农村生活源的污染排放量呈上升趋势,来自种植业源的污染排放量呈下降趋势;从污染物排放类型来看,TN、COD、NH_(3)-N排放量增加,TP排放量减少;从空间分布上看,污染排放强度在峡门桥和金滩断面区域较小,进入新宁桥后整体较高;排放负荷贡献率为畜禽养殖业>农村生活>种植业,其中COD为首要污染物。从冷热点分析来看,热点区主要分布在桥头桥、新宁大通桥、西钢桥、西宁城东区,冷点区主要分布在金滩及三其桥区域,污染物排放强度整体呈增加趋势,局部地区集聚程度减弱。【结论】湟水流域农业面源污染程度及主要污染来源具有显著差异,应重点关注畜禽养殖业造成的面源污染,尤其需重视COD的减排;在重点防控区域方面,应重点关注进入新宁桥断面后的区域。研究结果可为湟水流域农业面源污染治理提供理论依据。
- 常晓敏王少丽管孝艳黄佳盛贾海峰尤李俊
- 关键词：湟水流域农业面源污染防控对策
- 基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报被引量：5
- 2015年
- 采用反向传播人工神经网络（BP-ANN）逼近气象因子-参考作物腾发量ET0函数关系,以天气预报中的最高和最低气温为输入进行短期ET0预报。收集了南京站实测的2010年7月1日至2013年7月7日逐日气象数据和2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报数据,以最高、最低气温及相应的日序数为3个输入因子,ET0为输出建立一个包含一个隐含层的3层BP网络,以2010年7月1日至2012年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络,以2012年7月1日至2013年6月30日实测气象数据及通过FAO-56PM公式计算的ET0进行网络验证。将2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的气象预报中的最高、最低气温输入训练及验证后的网络,得到2012年7月1日至2013年6月30日逐日对未来7d的ET0预报值,并与FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较以验证预报精度。结果表明,预见期1-7d内,预报的ET0和计算的ET0变化趋势基本一致,预报精度随着预见期的增加而降低;平均准确率（±1.5mm/d以内）达88.08%,相关系数为0.77,均方根误差为1.28mm/d,显示出了较高的预报精度。在局部时间段内出现的ET0,PM和预报ET0的较大差别的原因是该时段内的ET0更多地受到除了日最高和最低气温之外的其他因素的影响。提出的方法 ET0预报,随着气象预报准确度的提高,可实现较为精确的ET0预报。
- 谢梅香罗玉峰钱子嘉闫欣彭世彰李江安常晓敏
- 关键词：参考作物腾发量灌溉预报BP人工神经网络
- 基于气温预报和HS公式的不同生育期参考作物腾发量预报被引量：6
- 2016年
- 根据南京站2001-2011年实测气象数据,以Penman-Monteith（PM）公式计算得到的参考作物腾发量ET0值作为基准值,对仅需要气温数据计算参考作物腾发量的Hargreaves-Samani（HS）公式进行参数率定,采用率定后的HS公式依据2012年6月-2015年6月气温预报数据对南京水稻、冬小麦不同生育期未来1~7d的ET0进行预报,并与基于实测气象数据的PM法计算的ET0值进行比较,评价HS法的ET0预报精度。结果表明：最低、最高气温实测值与预报值相关系数分别为0.97和0.93,最低气温预报精度略高于最高气温;预见期1~7d内,水稻、冬小麦不同生育期ET0预报值与PM法计算值变化趋势基本一致,整个生育期内冬小麦ET0预报值与PM法计算值吻合程度更好,水稻、冬小麦相关系数分别达0.60、0.80左右;水稻各生育期平均准确率为66.0%~97.5%,平均绝对误差为0.65~1.22mm/d,均方根误差为0.76~1.42mm/d,冬小麦各生育期平均准确率为75.4%~99.5%,平均绝对误差为0.33~1.06mm/d,均方根误差为0.43~1.23mm/d;作物生育期各阶段对气温预报误差越敏感,ET0预报精度越低,随着生育期的推进,水稻对气温预报误差的敏感程度逐渐减小,相应的ET0预报精度逐渐增加,而冬小麦反之;但整体上预见期1~7d的气温预报及ET0预报精度达到可利用程度,可为快速灌溉预报及灌溉决策提供数据支撑。
- 常晓敏高占义王少丽罗玉峰
- 关键词：参考作物腾发量气温预报不同生育期灌溉预报
- 基于气温预报的参考作物腾发量预报方法比较被引量：7
- 2016年
- 为探索精确预报未来短期ET0的方法,比较了4种基于气温预报ET0预报模型,即Hargreaves-Samani（HS）、Thornthwaite（TH）、简化的Penman-Monteith（PT）及McCloud（MC）模型。收集了西藏林芝站2001年1月1日至2013年12月31日的实测逐日气象数据和2012年6月6日至2013年12月31日逐日对未来7d的气象预报数据,在气温预报精度评价的基础上,采用4种基于温度的参考腾发量计算模型直接进行ET0预报,然后采用率定后的模型进行ET0预报,最后与实测气象数据和FAO-56PM公式计算的ET0值进行比较。结果表明,未率定的4种模型预报误差均较大,其中PT公式精度稍高。经率定后,4种公式的预报精度都有所提高,平均准确率为70%,MAE值HS模型最小,平均为0.57mm/d,其他3个模型为1.27～1.50mm/d;RMSE都在2.0mm/d左右;r值总体仍不高,TH模型平均仅有0.19,其他3种模型在0.6左右。综合来看,PT模型的预报效果稳定性优于其他3个模型。对于林芝地区附近的灌区,无论有无气象观测数据供模型率定,建议采用PT模型进行ET0预报。
- 罗玉峰罗红英白凯华常晓敏缴锡云崔远来
- 关键词：灌溉预报气温预报参考作物腾发量灌溉制度
