3月29日下午，学院第134期研究生“弘禹论坛”在8213会议室举行。院党委副书记龚文德，教师胡铁松、邵东国，研究生辅导员左志香、孟勇，学生主讲人杨琦、农翕智、毛中豪及相关专业研究生代表出席。本次论坛由水利系研究生第一党支部、第二党支部和第三党支部联合承办。

博士生杨琦首先作了题为《Rice grain yield estimation using UAV-based remotely sensed images via deep learning》的报告。作物的产量预测对粮食贸易、政策制定及农田管理至关重要，传统的遥感方法对时序数据的依赖性强，且预测时间窗狭窄，仅适合在作物生长中期对产量进行预测。基于这一现实，杨琦同学的研究从机器视觉方式理解作物产量特征，通过机器深度学习，利用卷积神经网络的方法提供了一种在成熟期对水稻产量预测的方式，弥补了目前传统遥感方法的不足。

博士生农翕智随后作了题为《Spatiotemporal characterization and water quality assessment in the South-to-North Water Diversion Project of China: Using an improve water quality index method and multivariate statistical techniques》的报告。南水北调中线是京津冀经济社会发展的生命线，占北京供水的70%，科学评估、及时预警、有效防控中线水质水生态风险是解决京津冀区域饮用水安全保障的重要任务。鉴于南水北调中线跨越气候区、人类活动影响大、输水距离长等复杂特征，其水质、水生态环境显著不同于湖泊水库河流等水体。农翕智同学采用改进水质指数法和多元统计技术，分析了南水北调中线水质时空变化规律、明确了水质主控因子，建立了符合中线特点的水质评价方法。该评价方法对输水过程管理具有借鉴作用，对保障输水安全和水质稳定具有重要意义。

最后由博士生毛中豪作了题为《倒虹吸在长距离输水工程的响应特性》的报告。长距离渠系自动化控制是通过控制明渠上下游节制闸开度，调整渠池内水位和水量，以及时并且足量的满足用户的取水需求、减少渠道内弃水和防止渠道内水位降速太快和冰期凌汛的不利工况的一种方法。目前对于明渠的水流运动简化模型有一定的研究基础，但是对于倒虹吸和管道等建筑物的有压流运动机制研究不足。毛中豪同学基于频域分析，向大家介绍了长距离倒虹吸内有压流的运动特性，并建立一个简化的线性方程，为将来把渠系自动化控制推广到含有长距离倒虹吸的调水工程做了基础性研究。

论坛期间，老师对主讲人的汇报情况逐一进行了提问和指导，希望同学们在做学术报告时要在有限的时间内抓住重点，找出自己的创新点和关键点，关注核心问题，加强报告的针对性，同时注意报告语言要精练，善于把复杂问题简单化。在科研生活中，老师强调同学们要对自己的研究目标、研究对象、研究方法有清醒的认识，鼓励大家要敢于创新，善于创新。

最终，博士生杨琦以其深刻而精彩的分享征服了现场评委及观众，被评为本期弘禹论坛优秀主讲人。依据评分结果，水利系研究生第二党支部被评为优秀党支部。