北方土石山区典型坡面优先流特征研究

以太行山区崇陵流域的典型坡面为研究对象,通过亮蓝(Blue-FCF)与KI染色示踪试验,利用图像处理软件技术,计算优先流形态特征参数,分析5个不同坡位的优先流形态特征变化规律。结果表明:(1)随着坡位升高,坡面土壤厚度、容重逐渐减小,而总孔隙度、渗透系数、饱和含水量逐渐增大,凋萎系数与田间持水量则呈现波动变化趋势;(2)随着坡位的升高,染色剂运移深度不断增加,基质流区域占比减小而优先流区域占比增大;各坡位染色面积比随深度缓慢下降,在40cm以下深度范围高坡位点的土壤水分与周围土体交互作用较低坡位点较弱;染色剂入渗体积随坡位升高而逐渐增大;(3)随着坡位的升高,优先流对实际水分运移的贡献增大,高坡位坡面水分以优先流为主要方式向下入渗;(4)土壤质地与容重是影响土石山区坡面不同坡位优先流差异的主要因素。     

黄土塬区不同土地利用方式土壤水分对降雨的响应研究

以黄土塬区王东沟小流域塬面为研究对象,结合野外样品采集和室内外化验分析,探究不同土地利用方式下土壤水分、土壤水氢氧稳定同位素对次降雨事件的时空响应变化规律,为黄土塬区农业生产格局优化、生态修复提供科技支撑.结果表明:①在次降雨事件(降雨量47.6 mm)发生前及发生后7天,荒草地、苹果地和玉米地在0～3 m范围内土壤平...     

水文水资源模拟系统集成研究--黑河流域系统应用

通过对水文水资源模拟系统集成研究,很好地解决了多种语言混合编程、多种类型数据库混合开发的系统集成问题。提出了混合开发的观点,即为了系统的最优化,一个系统可以多种语言混合编程、多种类型数据库混合开发。对不同类型数据库给出了两种链接方案,使不同语言开发的建立在不同数据库基础上的各子模块之间实现了无缝链接,使最终生成的安装文件可以被用户很容易、方便地使用,不再需要很多冗余的配置。     

流域侵蚀产沙模型与农业面源污染模型研究综述

土壤侵蚀和农业面源污染是普遍存在的一种现象。国外对于侵蚀产沙的研究开始较早,目前已经有一些成熟的分布式产沙模型,而且有一些成熟的分布式产沙模型已经耦合了农业面源污染模型。国内对侵蚀产沙模型的研究起步较晚,农业面源污染模型只有一些统计型模型,尚没有侵蚀产沙和农业面源污染相结合的模型。系统评述了当前的侵蚀产沙模型和农业面源污染模型,并对存在的问题、今后的发展方向及GIS、RS技术在该领域的应用等提出了一些看法。     

R/S分析在洪水变化趋势预测中的

基于分形理论，根据流量变化的历史和实测资料，利用R／S分析的原理和方法，计算了H指数，建立了R(i)／S(i)与i的关系式，对丰水年进行了预测分析。经实例研究初步表明，该方法应用在水文中长期预报中是可行的、合理的，结果较好，有很好的预报精度和应用价值。     

机器学习在径流预测中的应用研究

机器学习在各个领域以及交叉学科中有着广泛的应用。运用两种机器学习方法支持向量机回归SVR和BP人工神经网络,对长江流域河溶水文站2009-2014年逐日径流与日降水资料进行学习、训练以及预测。采用Ns效率系数和相对偏差PB作为比较指标,与传统的分布式水文模型(THREW)进行比较。结果表明:THREW模型模拟效果好,Ns效率系数为0.503,具有清晰的物理过程和水文机理,但是模拟结果的相对偏误差PB较大,数据要求较多,操作复杂。两种机器学习方法在相对偏误差PB指标表现较好,都较好的模实现了对径流的预测,泛化能力较好,即具有将学习成果应用于新知识的能力。但是对数据依赖较大,数据样本容量越大,预测的结果会更理想。BP神经网络模径流结果在相对偏误差PB指标表现很好,模拟低流量时期较准,在洪峰流量阶段模拟失真,SVR对极大洪峰流量预测准确度有所提高。结果显示SVR优于分布式物理THREW模型和BP神经网络。