黑河中游植被覆盖率变化趋势及其驱动因子分析

利用2002~2011年的黑河干流中游归一化值被指数数据获得植被覆盖率变化趋势,选取合适的NDVI阈值将整个区域划分为"绿洲区"和"荒漠区",并分别探讨了地下水埋深、中游耗水量及累积降水量对两种区域面积和植被覆盖率变化的影响。结果表明:黑河干流中游植被覆盖率整体呈增长趋势,由2002年的32%增长到了2011年的36%,对植被覆盖率增长贡献最大的因素为绿洲区扩张,10年间绿洲区面积占比增长了10%;影响绿洲扩张的主要因素为地下水位埋深和中游耗水量,绿洲区植被覆盖率变化较小,可忽略其影响。荒漠区植被覆盖率的变化主要受累积降水量影响。利用地下水位埋深、中游耗水量、累积降水量可预测区域植被覆盖率的变化趋势,区分人类活动和气候变化对区域植被覆盖率的影响是可行的。     

考虑水转化过程的干旱区内陆河流域适宜灌溉规模

农业适水发展是保障干旱区水土资源高效利用和生态健康的关键,其核心在于如何科学确定灌溉规模,进而控制农业灌溉用水量。该研究以石羊河流域为研究区,在明确非灌溉需水量的基础上,基于水均衡模型计算考虑水转化过程的不同水文年农业灌溉可用水量,并构建多目标种植结构优化模型对作物种植结构进行调整,最后改进水热平衡模型构建考虑水转化过程的旱区适宜灌溉规模计算模型,分析流域不同情景下的适宜灌溉规模。结果表明：地表水地下水联合调控下,石羊河流域丰、平、枯水年的灌溉可用水量分别为18.97亿～21.57亿、14.75亿～17.51亿、12.31亿～14.95亿m³;优化作物种植结构后能够以减少2.94%的经济效益实现14.13%的灌溉节水;构建的适宜灌溉规模计算模型在干旱区内陆河流域具有较好的适用性,采用该方法得到现状条件下石羊河流域丰、平、枯水年的适宜灌溉规模分别为27.73万～31.66万、21.55万～25.76万、18.01万～22.03万hm²,提高节水水平、调整种植结构后,流域的适宜灌溉规模有所增加。现状2020年(平水年)的实际灌溉面积高于当地水资源...     

基于核熵成分分析的综合干旱指数的构建与应用

针对传统单变量干旱指数难以全面表征干旱及部分综合干旱指数难以反映多变量之间的非线性关系等问题，采用标准化降水蒸散发指数（SPEI）、标准化径流指数（SRI）及标准化土壤湿度指数（SSMI）3个单变量指数分别表征气象干旱、水文干旱和农业干旱，利用核熵成分分析法（KECA）构造综合干旱指数（SMDI），采用M-K趋势检验、小波分析及典型历史旱情验证等方法分析干旱的时空变化特征以及干旱指数的适用性。以黑河流域中上游为例，结果表明：研究区全年77.6%的区域表现为干旱不显著加重的趋势；在流域尺度上，干旱存在43 a的长周期，15~23 a的中周期，3~8 a的短周期；20世纪90年代夏、秋两季及21世纪以来春、冬两季干旱发生频率较高，且整体夏旱发生频率最高；1969年春、1997年秋和2009年冬的典型历史旱情验证表明SMDI优于其他3种单变量干旱指数。说明基于KECA构建的SMDI是一种有效的干旱监测指数，在黑河流域中上游干旱监测中有好的适用性。     

VMD-LSTM模型对不同预见期月径流的预测研究

为减小径流时间序列的非线性及非平稳性带来的预测误差，提高多种预见期下的月径流预测精度，将变模态分解（VMD）和长短期记忆神经网络（LSTM）模型相结合，建立了VMD-LSTM组合预测模型，并将大气环流因子作为模型输入的增加项，预测未来1~3个月的月径流。将模型应用于黄河流域上游唐乃亥、民和、享堂、红旗及折桥站的月径流预测以验证模型的适用性，并与VMD-BP（BP神经网络）、VMD-SVR（支持向量回归）及单一LSTM模型相比较。结果表明：VMD-LSTM组合模型的预测误差最小、精度最高，相比单一LSTM模型，其纳什效率系数（NSE）约从0.6~0.7提高到0.9以上；融合大气环流因子后VMD-LSTM模型预测精度进一步提高，NSE保持在0.91~0.96之间；随着预见期的增长，VMD-LSTM模型预测精度衰减较VMD-BP和VMD-SVR模型明显变缓，在3个月预见期时NSE仍能保持在0.84~0.95之间。VMD-LSTM模型是月径流预测的一种有效方法，结果可为研究区月径流预测提供参考。