摘要：土石坝渗流监测数据的插补修复质量好坏对监测数据分析成果的精度、正确与否会产生重大的影响,甚至会对决策产生误判。文章引入图卷积神经网络和门控循环单元,深度挖掘渗压监测数据中的时空信息,提取监测序列间的时空表征,对缺失数据进行建模和估计,建立了基于图扩散卷积递归神经网络的土石坝渗流监测数据深度学习插补模型。工程实例应用结果表明,该模型在插补精度、鲁棒性方面有较好的改善。

摘要：针对新疆玛纳斯河流域下野地灌区土壤盐渍化问题,以试验区已有的支排和农沟为基础,增加暗管排水工程,形成暗管和明沟相结合的排水系统,并对试验区膜下滴灌与明沟及暗管排水工程相结合的农田灌排模式控盐效果进行试验研究.设置距明沟(暗管)8,16,24 m处为取样点,于2012—2014年不同季节在试验区对地下水位、土壤剖面(0~200 cm)盐分进行监测,对土壤总盐含量进行分析,结果表明:暗管及明沟均能有效降低地下水位,明沟和暗管可将地下水位分别控制在1.6~2.2,1.5~2.2 m;2014年相比2012年,0~200 cm土层深度,暗管取样点处(8,16,24 m)土壤总盐含量分别下降42.99%,36.84%,24.41%;根系层(0~80 cm)土壤总盐含量分别下降50.34%,40.70%,30.76%;明沟取样点处(8,16,24 m)0~200 cm深度土壤总盐含量分别下降46.85%,38.12%,30.80%;根系层(0~80 cm)土壤总盐含量分别下降54.88%,43.39%,33.21%.研究可为干旱、半干旱灌区有效治理盐碱地提供理论依据和技术参考.