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许莹莹

作品数:5 被引量:33H指数:4
供职机构:河海大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:水利工程农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇水利工程
  • 2篇农业科学

主题

  • 3篇气象
  • 2篇玉米
  • 2篇石坝
  • 2篇水文
  • 2篇水文气象
  • 2篇土石
  • 2篇土石坝
  • 2篇气象要素
  • 2篇夏玉米
  • 2篇混凝土防渗
  • 2篇混凝土防渗墙
  • 2篇防渗
  • 2篇防渗墙
  • 1篇应力
  • 1篇应力变形
  • 1篇应力分析
  • 1篇有限元
  • 1篇有限元法
  • 1篇蒸散
  • 1篇生育

机构

  • 5篇河海大学
  • 2篇南京水利科学...
  • 1篇河北工程大学
  • 1篇安徽省水利部...
  • 1篇水利部淮河水...
  • 1篇安徽省(水利...

作者

  • 5篇许莹莹
  • 2篇吕海深
  • 1篇王健
  • 1篇杜富慧
  • 1篇王振龙
  • 1篇王丽丽
  • 1篇王振龙

传媒

  • 2篇水文
  • 1篇人民黄河
  • 1篇节水灌溉

年份

  • 3篇2020
  • 2篇2007
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
土石坝地基混凝土防渗墙应力分析被引量:10
2007年
采用Goodm an单元模拟防渗墙与覆盖层之间的接触面,对某土石坝及地基进行了三维有限元计算,重点研究防渗墙中的应力大小及分布情况。计算中变化接触面参数K1、δ及防渗墙顶部塑性黏土参数G,以研究应力对这些参数的敏感性。结果表明:改变接触面参数K1和摩擦角δ时,防渗墙的应力有变化,但总体上变化不是很大;增大G,防渗墙的应力特别是上部的应力随之增大。
荆富荣陆晓平许莹莹
关键词:接触面应力防渗墙土石坝
土石坝地基混凝土防渗墙应力变形数值模拟研究
对于深厚覆盖层上的土石坝,目前通常采用混凝土防渗墙作为垂直防渗设施。在土石坝填筑并蓄水时,防渗墙的受力非常复杂,目前大多采用有限元法分析防渗墙的应力和变形。然而,有限元计算出的防渗墙的应力和变形普遍偏大,且存在较大的拉应...
许莹莹
关键词:土石坝防渗墙有限元法数值模拟
文献传递
基于主成分分析的裸地潜水蒸发与气象要素关系模拟被引量:9
2020年
基于五道沟水文实验站1993~2015年潜水蒸发和气象观测资料,分析多气象要素间的多重共线性问题,采用主成分分析法并提取出主成分作为解释变量,建立潜水蒸发与主成分的多元线性回归预测模型。结果表明,地温、绝对湿度和平均气温的容忍度均小于0.1,方差膨胀因子均大于10,气象要素间存在明显的多重共线性。提取出三个主成分,第一主成分主要反应地温、绝对湿度、平均气温、水汽压力差和水面蒸发的影响,第二主成分与相对湿度密切相关,第三主成分与风速密切相关。建立的潜水蒸发多元回归预测模型数据维度较低,精度较高且通过各项显著性检验,可用于潜水蒸发实际预测。
许莹莹李薇王振龙吕海深范月王兵王怡宁
关键词:潜水蒸发气象要素多重共线主成分分析
基于水文气象多因子的夏玉米生育期土壤水分预测研究被引量:4
2020年
准确掌握土壤水分动态变化,对制定灌溉计划至关重要。采用五道沟实验站1991-2018年大田土壤水、地下水埋深、降雨量、水面蒸发、风速、日照时数、气温和绝对湿度7个水文气象因子,经相关分析,筛选出4个关键水文气象影响因子,以影响程度最大的为初始变量,逐个添加到4个因子,分别建立了夏玉米各生育期不同土层(0~0.2、0.2~0.4、0.4~0.6、0.6~0.8、0.8~1.0、0~0.5 m)土壤含水率多元线性回归模型。结果表明:不同土层土壤水分与气象因子均表现出一致性的相关性,其中土壤水分与地下水埋深及绝对湿度的相关性最大;开花-成熟期土壤水分与气温和绝对湿度的相关性最大;其他生长阶段与地下水埋深和绝对湿度相关性最大。随着关键影响因子的增多,其预测精度提高,当影响因子为4个时,R2最大为0.99。不同土层的土壤水分模型均具有较好的预测能力,随着土层深度的增加,平均相对误差均可控制在0.1以内。该研究对及时掌握作物各生长阶段土壤水变化,指导作物科学灌溉具有重要意义。
王丽丽王振龙杜富慧王健许莹莹范月
关键词:夏玉米水文气象多元线性回归
基于水文气象要素的淮北平原夏玉米蒸散灰色模型研究被引量:2
2020年
准确预测作物蒸散量对制定精准的灌溉制度和提高水分利用率至关重要。为进一步研究识别气象要素对作物蒸散的影响,本文采用五道沟水文实验站大型称重式蒸渗仪实测资料及气象资料,利用灰色关联法分析了玉米蒸散量与14个水文气象要素间的关联度,建立12个不同影响因素组合下的GM(1,n)逐日蒸散量预测模型。结果表明:淮北平原夏玉米蒸散量与各影响因素的灰色关联度从大到小排序依次为:水汽压力差>日最高气温>地温100cm>地温30cm>地温10cm>地温50cm>日平均气温>相对湿度>绝对湿度>叶面积指数>饱和差>日最低气温>日照时数>风速;不同影响因素组合下的建模结果表明输入要素个数为4~8时,模型预测精度均合格,后验差比值均小于0.45,小误差概率均大于0.8,可用于蒸散预测。采用GM(1,7)模型时,模型精度最高。
范月李薇王振龙吕海深许莹莹梅海鹏胡永胜王怡宁
关键词:蒸散灰色关联分析GM(1,N)模型夏玉米淮北平原
共1页<1>
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