Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: GGP

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Effect of landscape restoration on evapotranspiration and water use in the Yellow River Basin, China

Jian Shengqi, Wang Aoxue, Hu Caihong, Yan Denghua

Acta Geophysica

2024

Vol. 72, no. 1

341--356

Evapotranspiration (ET) plays a key role in water cycle and energy balance, and the construction of large areas of vegetation in the Yellow River Basin (YRB) will cause an increase in regional ET and changes in water use in the basin. Based on GLEAM evapotranspiration products, meteorological stations and land use data, this study used slope trend analysis, Mann-Kendall (M-K) test and partial correlation analysis to analyse changes in evapotranspiration and water use in the YRB before and after reforestation from 1980 to 2019. The results showed that the annual average ET of the YRB from 1980 to 2019 ranged from 363 to 447 mm with an average change rate of 10.2 mm/10a. The actual evapotranspiration/potential evapotranspiration (ET/PET) growth rate of the YRB decreased after the Grain for Green Project (GGP), and the actual evapotranspiration/precipitation (ET/P) decreased extremely significantly. Water use efficiency in the YRB was significantly reduced, and grassland was subjected to greater water stress. This study provides scientific support for future water balance, landscape restoration, ecological protection and quality development of the YRB.

Algorytm genetyczny do rozwiązywania uogólnionego, wielokryterialnego zagadnienia podziału grafu.

Kadłuczka P.

Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska

1998

z. 125

145-153

W artykule zaprezentowano algorytm genetyczny dla uogólnionego, wielokryterialnego zagadnienia podziału grafu (GGP). Plega ono na podziale zbioru wierzchołków nieskierowanego, ważonego grafu na m rozłącznych zbiorów, tzw. punktów skupienia, w celu optymalizacji funkcji celu, przy równoczesnej optymalizacji ich rozmiaru. W algorytmie zastosowano specjalną formalizację Pareto. Rozwiązania są odwzorowywane w przestrzeni 2D Euklidesa, gdzie pierwszą współrzędną obszaru jest rozmiar największego punktu skupienia (suma wag węzłów), a drugą współrzędną wartość funkcji celu (całkowita suma wag krawędzi należących do punktów skupienia). W artykule przedstawiono model matematyczny zagadnienia, opis zastosowanego algorytmu genetycznego, wyniki badań komputerowych dla standardowych zadań tekstowych oraz wynikające z nich wnioski.

A genetic algorithm for the generalized multicriterial graph partitioning problem (GGP) is presented. The GGP problem consists in partitioning the set of nodes of an undirected weighted graph into m disjoint subsets of bounded size (called clusters), such that the objective function is maximized whereas the size of clusters is minimized. In the presented approach the specific formalization of Pareto set was applied. The solutions are projected into to two dimensional Euclidean space where the first coordinate is the maximal cluster size (the sum of weights of nodes), the second is the value objective function (the sum of edge weights in a cluster). The paper presents the mathematical formalization of the problem, applied genetics algorithm and the results of computer experiments for the standard test cases.