郑州市年降水量的ARIMA模型预测

郑州市是我国严重缺水的城市之一。为掌握该市降水资源变化状况,提供区域水资源合理开发利用的依据,运用差分自回归滑动平均模型(ARIMA),在对郑州市1951-2008年降水量数据进行预处理、模式识别、参数估计与模型检验的基础上,建立了郑州市年降水量的ARIMA(2,1,2)预测模型。结果表明:该模型预测相对误差范围为-6.36%~0.49%,预测精度较高,可以用于该区未来降水量的短期预测。     

大凌河流域降水量时序变化特征研究

为了能够合理分配大凌河流域内水资源,采用极差法、集中期和不均匀系数法计算分析流域内年均降水量及其年内分配情况,应用M-K秩次相关法、斯波曼秩次相关法和线性回归法检验年降水量变化显著性。结果表明：大凌河流域年内降水量分配不均,主要发生在6～9月;年际降水量总体呈波动下降趋势,变化趋向稳定,平水期时间短,丰、枯水期周期为1～11 a和1～10 a,从东北向西南降水量递增;经检验,流域降水量时序变化具有较高的精度,为掌握流域内降水量发展规律及其水资源合理分配提供一定支持。     

BP神经网络模型在大凌河中游河流含沙量预测中的应用研究

应用BP神经网络模型对大凌河中游段河流含沙量进行了预测,并结合大凌河中游大城子水文站2000—2014年实测含沙量对比分析了BP神经网络模型在大凌河中游段河流含沙量的预测精度。研究结果表明:BP神经网络模型可用于大凌河中游河段含沙量的趋势预测,模型预测的含沙量和实测含沙量之间相关系数达到0.773 9。研究成果对于大凌河流含沙量预测分析提供参考价值。     

基于马尔科夫模型的大凌河流域土地利用/覆被变化趋势研究

本文通过对大凌河流域2010年、2013年和2016年三期遥感影像进行分类,得到流域土地利用分布现状。对分类结果进行叠加分析可以获得大凌河流域2010~2013年的地类转移概率矩阵,再运用马尔科夫原理预测出2016年流域土地利用分布情况,将其与实际情况对比分析,证明马尔科夫模型适用于大凌河流域未来土地利用/覆被变化趋势的预测。进而本文分别对大凌河流域2019年、2022年和2025年的土地利用情况进行预测,发现未来近10年流域建设用地面积持续增长,变化率为38.96%;农林用地面积从2016年开始减少,总体下降了0.77%;水域面积稳定增长,到2022年之后趋于稳定值,变化率为17.21%;旱地及其他未利用地面积继续缩减,到2019年开始趋于稳定,整体下降了1.71%。研究结果明晰了大凌河流域农林用地和建设用地之间的矛盾,可以为流域水土资源管理有关部门提供科学依据。     

大凌河流域水土保持信息系统的建立与应用

将 GIS(地理信息系统 )、RS(遥感技术 )、Fox Pro数据库等技术集成 ,应用于“朝阳市国家重点治理区大凌河流域治理工程”建设实践 ,建立了“国家重点治理区大凌河流域水土保持信息系统”。该系统包括 :1属性数据信息管理子系统 ;2图件空间信息管理子系统 ;3流域规划设计与措施配置子系统 ;4效益监测、评价与预测子系统。使用该信息系统对区域的 81条小流域进行了规划设计、治理开发措施的优化调控和效益的分析评价 ,实现了大凌河流域治理工程管理决策的科学化 ,促进了大凌河流域治理工程的高质量完成 ,达到了工程的高效率管理和工程的高收益 ,对我国水土保持生态环境建设和水土资源可持续利用具有重要指导意义     

大凌河流域径流变化特征及动因分析

以辽宁西部地区大凌河流域为研究对象,选取大凌河朝阳水文站1954~2008年的径流资料,应用多种统计方法分析其径流系列的年内年际变化特征、变化趋势,同时分析径流变化动因,定量估算人类活动对年径流的影响。结果表明:流域径流年内分配不均,集中程度高;年际变化大,丰水历时短,枯水历时长;降雨变化是径流量减少的主要原因;人类活动的影响在逐年增大,六十年代以后流域年径流呈下降趋势。     

基于时间序列的浑河流域降水量预测模型

利用浑河流域长系列的降水量资料,运用时间序列分析原理建立浑河流域降水量预测模型,预测该流域的各站降水量,经检验其预测的中长期结果具有较高的精度,其预测结果完全可以为合理利用水资源、制定水资源中长期规划和保护流域水资源等提供理论依据。同时,预测结果也表明,运用时间序列分析原理建立的流域降水量预测模型在实际工作中是可靠的。     

基于3S技术的大凌河流域水土保持管理信息系统建设

 为提高大凌河流域水土流失综合防治技术水平,在水土保持信息资料收集与抽样实地调查的基础上,应用RS、GPS与GIS技术,构建大凌河流域水土保持管理信息系统。该系统不仅利用了RS技术信息丰富、宏观性强等特性,还充分发挥了GIS具有的强大空间分析和管理功能。通过高效科学的管理决策过程,为水土保持监测工作的开展奠定了扎实的数据信息基础和更新方法基础,实现全流域水土保持信息资源共享及动态更新、动态管理和动态监督,从而使辽西大凌河流域水土保持管理实现了信息化、自动化、智能化和高效化。     

SWAT模型在汤河西支流域水土流失模拟中的应用研究

以汤河西支流域为研究区域,引入SWAT模型,模拟汤河西支流域水土流失时空分布,并设定2种气候变化情景模式(气温升高2℃和气温降低2℃),以SWAT模型为模拟平台,定量分析不同气候变化情景模式对流域水土流失的影响.研究结果表明:SWAT模型模拟的汤河西支流域2000-2010年输沙量和实测输沙量之间的相对误差小于15％,模拟的月含沙量和实测月含沙量之间的拟合系数达到0.7以上,满足流域水土流失预测精度要求,适用于汤河西支流域水土流失模拟;流域年输沙量分布主要受降雨空间分布的影响,年输沙量为0.6 ×108 ～3.5 ×108 t的区域主要在流域东北部;气温升高2℃,流域产沙量减少8.7％,气温降低2℃,流域产沙量增加10.2％,研究成果对于汤河西支流域内水土流失保护和治理规划提供一定的参考价值.     

降水时间变异度对大凌河流域洪水模拟的影响定量研究

结合垂向混合产流模型,以大凌河流域叶柏寿水文站为例,结合该水文站实测洪水数据,定量分析不同降雨输入时段和降雨空间分辨率对大凌河流域洪水模拟的定量影响。结果表明:采用静态参数情况下,随着降雨输入时段增加,其洪水模拟精度逐步降低,模拟误差逐步增大,但采用动态参数后,降雨输入时段变化对洪水模拟影响程度减弱;降雨空间分辨率增加并未对区域面降水量产生影响,因此其对洪水模拟影响程度减弱。     

天气─产量模型所需的平均气温和总降水量的预测

根据植物物候学和两个随机变量的概率分布，提出了预报降水量和平均气温的一种方法。该方法使得对每个物候阶段的预报成为可能。预报最长的时间尺度超过１００～１１０天。根据波兰不同地区的资料验证，表明该方法与用简单气候平均值的预测相比较，是很有效的。以１９８１年的情形作为应用实例。     

时间序列分析模型在山东省粮食总产量预测中的应用

对比传统时间序列分析模型(线性回归、二次滑动平均、一次平滑、二次指数平滑和三次指数平滑等)与ARIMA模型在山东省粮食总产量中的拟合精度,并应用ARIMA(2,1,12)模型预测了未来3年内山东省粮食总产量.结果表明,在山东省粮食总产量拟合中,ARIMA(2,1,12)模型得到的粮食总产量拟合值与观测值的相对误差处于±10%和±5%范围内的分别为73.333%和53.333%,回归方程的决定系数为0.959,优于传统时间序列分析模型;利用ARIMA(2,1,12)模型预测未来3年内山东省粮食总产量,粮食总产量有逐年上升的趋势,且增长率逐年上升.     

预测降水量波动周期 合理安排治理措施

辽西地区年降水量偏少 ,干旱时常威胁着该地区农业生态系统的建设与发展。因此 ,有必要研究预测干旱地区的干旱周期 ,把握降水波动性 ,充分利用天气条件 ,安排水土保持治理措施。应用“GM模型”对辽西地区年降水量波动周期进行预测分析。辽西地区在 2 0 0 6年以前的年降水量比较平稳 ,年降水变率 <30 % ,比较有利于农业生态系统可持续发展。近期旱灾将发生在 2 0 0 6～ 2 0 0 8年前后。     

大凌河流域水土流失模拟研究

以大凌河流域为例,将改进的通用土壤侵蚀方程与垂向混合产流模型相结合构建水沙耦合模型,并以土地利用、土壤类型、数字高程等流域地理信息数据为基础,运用朝阳水文站2006—2015年水文资料率定和验证了模型参数;为进一步探究流域土壤侵蚀受土地利用变化的影响,利用土壤侵蚀空间模拟结果设定3种土地利用情景模式.研究表明:对于流域...     

SWAT模型在粤北连江流域的应用研究

选择粤北连江流域为研究区域,以分布式水文模型SWAT作为模拟工具,对流域内的水文过程进行模拟。利用流域内高道、凤凰山和黄麖塘3个水文站2001—2010年的实测月平均径流量进行敏感性分析和参数率定。以2001—2005年作为校准期,2006—2010年作为验证期,以相对误差（Re）、决定系数（R²）以及Nash-Suttcliffe效率系数（Ens）作为模型适用性的评价指标。校准期3个水文站的月径流量模拟值的相对误差分别是2.72%,5.91%,1.63%,决定系数均大于0.9,Nash-Suttcliffe系数分别为0.97,0.89,0.70,而验证期相对误差分别是2.62%,5.36%,9.32%,决定系数均大于0.9,Nash-Suttcliffe系数分别为0.90,0.69,0.69。各项评价指标均符合精度要求,说明SWAT模型可以用于连江流域的径流模拟。     

鄱阳湖流域降水量变化对水沙演变影响研究

利用鄱阳湖流域"五大"入湖河流控制水文站实测水沙资料,探讨了鄱阳湖流域1961—2006年水沙变化特征及其演变趋势,在此基础上应用线性回归分析方法揭示了鄱阳湖流域水沙演变过程对流域降水的响应。研究结果表明,1961—2006年鄱阳湖流域降水量和入湖径流量总体略呈上升趋势,降水日数呈下降趋势,表明降水强度增加、降水时间分布不均匀更加明显。鄱阳湖流域降水和径流基本符合幂函数关系。相关分析结果显示,鄱阳湖入湖泥沙总量和径流量、降水量、降水强度均具有很好的正相关关系,水体中的泥沙含量和径流系数具有很好的负相关性,说明流域降水量和降水强度均对流域产沙量和输沙量有促进作用;流域月降水量与月输沙量基本符合幂函数关系,进一步说明了流域产沙量是降水量和降水强度综合作用的结果。     

基于EMD—ARMA年径流预测研究

针对径流时间序列的非线性、随机性、不平稳性等特点,采用经验模态分解法(EMD)对大凌河流域控制性水文站朝阳站61 a(1951—2011年)的径流量进行多时间尺度的分解,获得具有不同频率的本征平稳特征函数(IMF),并以此构建ARMA预测模型,并将各个分解后IMF的预测值叠加获得径流量的预测值。研究结果表明,该模型具有较高的预测精度,具有推广的价值。     

HEC-HMS水文模型系统在汉江褒河流域的应用研究

基于地理信息系统和遥感技术的水文模型集成系统将成为未来水文循环过程研究的发展趋势。基于HEC-HMS水文模型系统,采用多种方案对位于汉江上游的褒河流域进行了降雨径流模拟。研究结果表明:基于DEM、遥感影像和土壤资料,并结合GIS技术推求反映流域下垫面特征的关键水文参数的方法可以与HEC-HMS水文模型系统很好地耦合。该模型对于我国湿润、半湿润山区的次洪模拟具有较好的适用性。     

基于降水量的白洋淀最低水位预测研究

为了每年能够提前预测未来10月份至翌年4月份的白洋淀最低水位,指导水资源管理和防灾减灾,利用白洋淀区域多个气象站点雨季不同时段的平均降水量和白洋淀水位资料,采取历史资料回归和机器学习方法,对白洋淀水位随区域降水量的变化规律进行了分析,研究建立了一种利用当年雨季平均降水量和当年雨季前水位预测当年雨季后至翌年雨季前白洋淀最低水位的方法。通过建立最低水位预测模型对已有的数据进行验证,发现所建的模型模拟和预测的结果误差在5%以下,精度较高。根据2018年5月白洋淀水位和白洋淀区域2018年7-8月、7-9月平均降水量预测的2018年10月至2019年4月白洋淀的最低水位分别为8.52 m和8.38 m,根据最新监测的2018年10月至2019年2月20日的最低水位实况,预测误差在4%以下,预测精度较高。因此,所建模型能够提前3~7个月动态预测白洋淀即将出现的最低水位,可为提高雄安新区区域水资源综合管理水平、统筹分配区域水资源、合理安排补水等提供科学依据。     

基于InVEST模型的大凌河上游汇水区水源涵养功能评估

[目的]对流域生态系统产水功能进行定量评估及空间表达,为流域水资源优化配置,水资源可持续管理及提高生态效率提供科学支撑。[方法]以2015年大凌河上游汇水区作为研究区,基于权衡多重生态系统服务、保护与发展的决策支持系统模型(InVEST模型)中的水源涵养模块(Water Yield),对大凌河上游汇水区水源涵养功能定量评价,分析其空间分布特征,对水源涵养量进行归一化处理,识别其水源涵养等级。[结果](1)2015年大凌河上游地区水源涵养总量达1.82×109 m3,水源涵养量空间异质性明显。(2)归一化处理结果表明,水源涵养较高等级区位于喀喇沁左翼蒙古族自治县中部、北部,水源涵养较低等级区位于内蒙古宁城县及敖汉旗北部、河北省平泉县。水源涵养中等级面积广泛,占据研究区面积的34.7%。(3)喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县西南部为重要水源涵养区,应加强水源管理与保护。[结论]土地利用类型、气候因子、土壤质地等因素对水源涵养空间异质性有重要影响,水源涵养量空间分布不均且差异显著。