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生育政策问题建模,生育政策问题建模方案

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需水量预测方法有哪几种?

确定作物需水量的可靠方法是通过试验来确定,当实测资料不足时,可用计算方法。常用的计算方法可分两类。

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直接计算法  即根据分析试验观测资料与影响作物需水量的主要因素之间存在的数量关系,用统计分析建立计算公式的方法。中国常用的有以下几种。

①水面蒸发量法(多用于淹灌的水稻田): E=αE0

式中E为某时段的作物需水量(m3/亩);E0为同时段内的水面蒸发量(m3/亩);α为通过试验确定的系数。  ②产量法(多用于旱作物):  式中E为作物全生育期需水量(m3/亩);Y为作物单位面积产量(kg/亩);K、n和C为由试验确定的经验系数。  ③多因素法(适用于各种作物):它是利用两个以上主要影响因素推定作物需水量公式的方法。该法形式很多,计算精度较高,但计算较复杂,需要的试验资料较多。  间接计算法  先计算出参考田间腾发水量,再乘以作物系数便得出作物需水量。参考田间腾发水量即潜在腾发量,是指作物株冠完全覆盖地面、作物高度不超过1m且生长正常的作物(如苜蓿等)在充分供水情况下的田间腾发水量。有代表性的计算方法是改进的彭曼公式:

式中Et为参考田间腾发水量(mm/d);P0和P分别为海平面和计算地点的平均气压(mbar);γ为温度计常数;墹为饱和水汽压曲线的斜率;Rn为田面接受的太阳净辐射能量(mm/d);Ea为干燥力,即蒸发面上的温度等于气温时的蒸发量(mm/d)。但实际上,作物需水量可由下式计算:  式中E为实际作物需水量;Kc为作物系数,即某阶段内作物需水量与同期参考田间腾发水量的比值,它反映作物及土壤条件对腾发的影响作用,根据试验资料求得。

有以下几种常见的需水量预测方法:
1. 经验法:根据历史数据和经验,利用统计方法进行预测。例如,根据往年同期的需水量数据,来预测未来某个时期的需水量。
2. 时间序列分析法:通过分析需水量的变化趋势和周期性,利用时间序列模型进行预测。例如,使用ARIMA模型对需水量进行建模和预测。
3. 回归分析法:通过建立需水量与相关因素(如温度、人口数量等)之间的回归方程,利用历史数据进行回归分析,来预测未来需水量。
4. 人工神经网络(ANN)法:利用人工神经网络模型对需水量进行建模和预测。通过对大量历史数据进行训练,神经网络可以学习到需水量与各种因素之间的复杂非线性关系,从而实现需水量的预测。
5. 物理模型法:基于对水循环系统、水资源供需平衡等方面的深入研究,建立物理模型,通过对环境变量进行输入,模拟系统的动态演化,从而预测需水量。
需要根据实际情况选择合适的预测方法,并结合各种方法的优缺点进行综合分析和比较,以提高预测准确性。

1. 经典预测方法:历史数据趋势分析、线性回归、ARIMA等。

2. 现代预测方法:神经网络、支持向量机、深度学习等。

3. 综合预测方法:结合多种预测方法,进行加权平均等。

4. 其他预测方法:如灰色预测、模糊预测等。

每种方法有其优点和适用范围,需根据实际情况选择合适的预测方法。

到此,以上就是小编对于生育政策问题建模的问题就介绍到这了,希望介绍关于生育政策问题建模的1点解答对大家有用。

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