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大數(shù)據(jù)環(huán)境下平原水庫健康系統(tǒng)預(yù)警實(shí)證研究

發(fā)布時(shí)間:2018-04-14 04:35

  本文選題:平原水庫 + 大數(shù)據(jù) ; 參考:《應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期


【摘要】:為了解決平原水庫安全評價(jià)忽略生態(tài)和可持續(xù)性的不足,針對平原水庫面積大、水深小、壩線長和地基處理差的特點(diǎn),在健康功能分區(qū)的基礎(chǔ)上,綜合考慮安全、生態(tài)特征、可持續(xù)性和社會政治環(huán)境等因素構(gòu)建平原水庫健康警源指標(biāo)體系,指標(biāo)體系包括圍壩安全、水庫社會效益、水庫生態(tài)效應(yīng)和狀態(tài)持續(xù)性4類一級指標(biāo)和15個(gè)二級指標(biāo).利用積累的海量數(shù)據(jù)資料和信息反饋形成的數(shù)據(jù)庫,基于決策樹C5.0算法建立大數(shù)據(jù)環(huán)境下平原水庫健康預(yù)警模型,并以丁東水庫健康預(yù)警為例進(jìn)行實(shí)證研究.研究結(jié)果表明,平原水庫健康預(yù)警模型精度為91.92%;實(shí)證規(guī)則集揭示影響水庫健康警度分類的因素主要有測壓管水位指標(biāo)、水質(zhì)安全指標(biāo)、地下水位動態(tài)指標(biāo)和泥沙變化指標(biāo);水庫健康狀況為健康,為無警級別;平原水庫健康預(yù)警模型充分利用大數(shù)據(jù)資源,可操作性強(qiáng),可在其他水庫健康管理中廣泛應(yīng)用;將大數(shù)據(jù)思維引入水利管理,用以解決水利面臨的數(shù)據(jù)龐雜、相關(guān)利益群體需求多樣化和區(qū)域統(tǒng)籌困難等難題,對水庫庫區(qū)生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展與科學(xué)管理具有重要意義.
[Abstract]:In order to solve the deficiency of neglecting ecology and sustainability in the safety evaluation of plain reservoir, aiming at the characteristics of large area, small water depth, long dam line and poor foundation treatment of plain reservoir, safety and ecological characteristics are comprehensively considered on the basis of health function zoning.The index system of health warning source of plain reservoir is constructed by such factors as sustainability and social and political environment. The index system includes four kinds of first class indexes and 15 secondary indexes, such as dam safety, reservoir social benefit, reservoir ecological effect and state persistence.Based on the C5.0 algorithm of decision tree, the health early warning model of plain reservoir in big data environment is established by using the accumulated massive data and information feedback database, and the example of health early warning of Dingdong Reservoir is studied.The results show that the accuracy of the model is 91.92, and the main factors influencing the classification of reservoir health alarm are water level index, water quality safety index, groundwater level dynamic index and sediment change index.The health status of reservoirs is healthy and no warning is given; the health warning model of plain reservoirs makes full use of big data's resources and has strong maneuverability, and can be widely used in other reservoirs' health management; and the thinking of big data is introduced into water conservancy management.It is of great significance for the sustainable development and scientific management of the ecosystem of reservoir and reservoir area to solve the problems of complex data, diverse needs of relevant interest groups and difficulty of regional coordination.
【作者單位】: 山東農(nóng)業(yè)大學(xué)水利土木工程學(xué)院;農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心;
【基金】:國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAB07B05) 山東省省級水利科研及技術(shù)項(xiàng)目(SDSLKY201305) 山東省農(nóng)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目(SDNYCX1531963)
【分類號】:TV697.1

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本文編號:1747768

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