和田河流域干流河道耗水过程分析

来源 :水资源与水工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tronsung123
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为缓解和田河流域水资源供需矛盾,提高流域水资源分段管理效益,明晰了和田河水量损失、转化和消耗规律,确定了断面来水量与干流耗水量、河段耗水量与河道损失量之间的关系。利用2006-2018年和田河干、支流各断面地表径流数据,采用Mann-Kendall趋势性检验和水量平衡原理分析了各河段的耗水变化过程。结果表明:地表径流量年际呈上升趋势,年内变化呈“单峰型”,丰水期占比为74%;乌鲁瓦提-喀河渠首段年耗水量最大(16.97×108m3/a),玉河渠首-艾格利牙段年耗
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探讨了RF-SVR统计降尺度模型用于汛期极端降雨模拟的可能性。该统计降尺度模型由降雨状态分类和降雨量预测回归两部分构成,降雨状态分类过程中采用了随机森林(RF)方法,降雨量预测回归过程采用了支持向量机回归(SVR)法。选用1961-2000年的NCEP/NCAR再分析资料及滦河流域10个雨量站点的降雨观测数据进行模型率定,并用2001-2012年数据进行了验证。将RF-SVR统计降尺度模型与SVR模型降尺度效果做了对比。结果表明:RF-SVR模型模拟的滦河流域日降雨量偏差显著减小,并可以改善流域极端降雨的
基于DPSIRM模型,结合太原市的水资源现状,构建了包含驱动力、压力、状态、影响、响应、管理6个子系统,选取15个评价指标,运用熵权TOPSIS评价模型对2011-2018年太原市水资源承载力进行评价。同时,采用障碍度模型对影响水资源承载力的关键因素进行分析。结果表明:在研究期间内,太原市水资源承载力2011-2012年为超载状态,2013-2018年为临界超载状态;2015-2018年太原市水资源承载力快速提升主要是由于状态、管理子系统的提升;城镇人均生活用水量和地下水超采系数两项指标在未来还有很大的提
基于均一化处理后的1960-2018年贵州高原34个气象站的日均气温资料,利用Mann-Kendall检验、启发式分割算法、极点对称模态分解方法(ESMD)等方法对贵州高原不同时空尺度下的气温变化规律进行研究。结果表明:1960-2018年贵州高原气温显著升高,呈现“非线性、非平稳、跳跃式”的上升特征,气温倾向率为0.1710℃/10a,并在1997年发生突变;1998-2012年出现与全球增温“停滞”相一致的升温减缓现象;春夏秋冬四季气温均检测到突变,秋冬季气温对全年升温的贡献最大,夏季最小;空间上呈现
阐明空闲坡耕地产流产沙特征,可为坡耕地水土资源综合治理提供科学依据。以第四纪红黏土发育红壤为研究对象,采用野外径流小区长期定位试验的方法,分析天然降雨条件下的空闲坡耕地产流、产沙特征及其对降雨特征的响应机制。结果表明:空闲坡耕地的土壤侵蚀等级为强烈等级以上,产流、产沙存在逐年降低趋势,与年降雨历时存在一定的负相关,但不显著;产流、产沙主要集中在4-9月,可分别占到全年总量的96.73%和99.35%;小雨雨型几乎无产流、产沙,暴雨雨型以上降雨的产流、产沙贡献率大,其贡献率均在80%以上;降雨量、降雨历时、
干旱绿洲区水资源匮乏,绿洲的生态发展与社会经济发展之间矛盾突出,评估绿洲生态与经济的价值对于指导绿洲发展具有现实意义。基于2014-2018年的石羊河流域统计数据,考虑流域水资源因素、社会经济因素和绿洲景观因素的影响,结合情景假设的分析方法,分别对流域内绿洲适宜面积、耕地数量底线、绿洲生态价值和社会经济价值进行估算。结果表明:2014-2018年石羊河流域平均绿洲适宜面积为33.09×104~50.26×104hm2,流域平均绿洲生态价值为
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文章首先说明了新中式风格出现的意义,其次说明了传统设计风格及新中式风格中存在的问题,最后阐述了新中式风格在现代室内设计中的运用,包括转变复刻传统设计的思维、在具体的空间布局中应用新中式风格、融合传统元素、掌握“删繁就简”的设计意境。
为评估海绵化改造对城市内河洪水特性的影响,基于模型GAST(GPU accelerated surface water flow and transport model),定量研究了理想流域和沣河流域西咸新区沣西新城段海绵城市建设前后在3种入流条件(2.75、7.69、17.06 m3/s)和3种降雨重现期(2、10、50 a)组合工况条件下的洪水流量过程。结果表明:设计降雨重现期为2、10、50 a时,理想流域的峰值流量削减率在6.64%~67.34%之间,实际流域的峰值流量削减率
水体富营养化所引起的藻华爆发现象是我国面临的重大环境问题之一。以内蒙古呼伦湖为研究区,采用基于离散粒子群优化的光谱匹配(SMDPSO)算法提取藻华,以浮游藻类指数(FAI)的分类结果作为验证数据进行精度检验。然后分析2009-2018年藻华的时空变化特征,并将此算法应用于黄海。结果表明:SMDPSO算法可以有效地识别呼伦湖藻华,与FAI分类结果之间的R~2为0.97,RMSE为0.22 km~2;
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