【摘 要】
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根据1972—2011年疏勒河年径流量的实测数据,应用倾斜趋势分析、Mann-Kendall突变趋势检验等方法分析了疏勒河年径流量的变化特征,并利用BP神经网络和粒子群-神经网络对其进
【机 构】
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中国科学院西北生态环境资源研究院,中国科学院大学资源与环境学院,内陆河流域生态水文重点实验室,阿拉善荒漠生态水文实验研究站
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0400908)
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根据1972—2011年疏勒河年径流量的实测数据,应用倾斜趋势分析、Mann-Kendall突变趋势检验等方法分析了疏勒河年径流量的变化特征,并利用BP神经网络和粒子群-神经网络对其进行了模拟预测。结果表明:昌马堡、党城湾、双塔堡、潘家庄4个站点年径流量均呈增加趋势,年径流累积距平百分率的倾斜率为每10年分别增加13.87%、4.46%、11.57%、10.49%,年径流量发生显著突变的年份分别为2004、1983、2008、2010年;25a尺度周期是疏勒河流域年径流量变化特征的主控周期。粒子群-神经网络对疏勒河年径流量模拟结果优于BP神经网络,利用优化后的粒子群-神经网络对年径流量进行预测,年降水量在40年均值基础上从增加15%到增加25%时,径流量不会发生显著变化。
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