北方典型城市地区水质评价及污染源分析

近年来伴随着城市化的快速发展,城市地区水质污染情况愈加严重。为有效诊断北方典型城市地区的水质问题并提出适用于北方城市地区的水质污染治理对策,采用单指标评价法、综合污染指数法及模糊数学法研究分析了北京市丰台区河流地表水及地下水水质类别、超标情况及空间分布特征,结果表明:整体地表水水质属于重度污染,主要污染河流集中在中东部已建区,水质类别均为劣V类,超标水质指标主要为NH3—N、COD、CODMn、BOD5及TP等有机污染因子;地下水超标水质指标主要有总硬度、细菌总数、硝酸盐氮、总大肠杆菌群、溶解性固体及硫酸盐,研究区东部建成区主要为总硬度、硝酸盐氮及溶解性总固体,西部山区和农村地区主要为细菌总数及总大肠杆菌群。由现状评价结果可得,地表水与地下水水质污染指标化学成分具有一定相关性,研究区污染源主要为工业、生活废水点源污染及降雨径流面源污染,对此提出了将海绵设施对污染物的削减、净化作用应用到地表水及地下水水质污染治理方面的新思路。     

以尼洋河流域为例探究高原山区降水插值方法

由于尼洋河流域位于青藏高原地区,雨量站分布稀疏,只有工布江达、巴河桥、更张3个站点有连续的降水记录,显然利用3个站点进行降水径流模拟是不符合降水径流平衡的,降水量明显小于径流量。为了使尼洋河流域降水径流平衡,将利用降水与地形关系进行降水插值,主要利用降水与海拔的关系及利用ARCgis进行流域自然分区,通过建立降水数学模型计算各分区降水量,再计算整个流域面上的降水量。得出流域多年平均径流系数为0.67,降水分布与实测藏东南区域多年平均降水量分布图吻合,达到降水径流平衡,证明该方法具有较强的实用性。     

泉流量模拟研究——以小南海泉域为例

针对人类活动影响下岩溶地区泉流量难以预测的问题,基于地下水数值计算模型——MODFLOW和人工神经网络两者的优点,尝试将两者结合建立松散型耦合模型.以河南省安阳市小南海泉域的泉流量预测为例,探索耦合模型的原理和算法,并与单纯MODFLOW模拟的结果相比较.由确定性系数、相对误差和相关系数3个指标来看,MODFLOW模拟结果分别为0.79、4.98%和0.84,MODFLOW-ANN耦合模型的模拟结果分别是0.88、-1.22%和0.89.研究结果表明,耦合模型吸取了MODFLOW的地下水数值分析功能和人工神经网络的非线性逼近能力,能很好地模拟出泉流量峰和谷的变化,提高预报精度,可以用于模拟泉流量的动态变化过程,该研究对泉域岩溶地下水的进一步开发利用具有一定的参考价值和指导意义.     

渭河流域多时间尺度径流变化特征及主控因子

为研究变化环境下渭河流域多时间尺度径流变化特征及影响因素,基于渭河流域咸阳水文站1961—2015年实测径流量数据,分析不同时间尺度上径流的变化趋势,并选取多个气象要素与归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）构建向量自回归（vector autoregression,VAR）模型,量化各影响因素对径流变化的贡献程度,探讨全年、汛期和非汛期径流变化主控因子的差异性。结果表明,1961—2015年渭河流域径流整体呈下降趋势,汛期径流量占比为65.5 %。在年代尺度上径流的丰枯变化存在差异,1970—1979年和1990—1999年径流量呈显著减少趋势;影响汛期和全年尺度径流变化的主控因子均为降水,贡献率达50%,其次是太阳辐射,在汛期和全年的贡献率分别为14.37%、18.45%。非汛期影响径流变化的主控因子为NDVI（贡献率30.08%）与太阳辐射（贡献率30.05%）,且NDVI对径流变化的滞后效应更明显,其他因子贡献大小依次为降水、空气比湿、气温。     

DHSVM模型在宝库河流域的径流模拟适用性分析

以宝库河流域为例,探讨了DHSVM模型在高寒区无冰川流域的适用性。介绍了DHSVM模型的概况、物理过程及数字化资料的收集与处理,并以实测径流对模型进行校正,其中Nash-Sutcliffe模型效率系数与实测径流的相关系数较高,模拟的相对误差较低。对比分析模拟径流与实测径流的变化过程发现,DHSVM模型能较好地反映该流域的日、月径流水文过程,具有一定的适用性。     

河流水质预测的灰色神经网络联合模型

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,运用响应成分模型将水质浓度分解为具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立灰色神经网络联合模型对水质的趋势项和随机项进行预测。将该模型应用于淮河河流水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高。     

基于多 GPU 数值框架的流域地表径流过程数值模拟

与传统概念性水文模型相比,二维水动力模型可提供更丰富的流域地表水力要素信息,但是计算耗时太长的问题限制其推广应用,提升二维水动力模型的计算效率成为当前数字孪生流域建设工作中的关键技术难题之一。采用基于Godunov格式的有限体积法离散完整二维浅水方程组建立模型,通过消息传递接口(message passing interface, MPI)与统一计算设备架构(compute unified device architecture, CUDA)相结合的技术实现了基于多图形处理器(graphics processing unit, GPU)的高性能加速计算,采用理想算例和真实流域算例验证模型具有较好的数值计算精度,其中,理想算例中洪峰的相对误差为0.011%,真实流域算例中洪峰的相对误差为2.98%。选取宝盖寺流域为研究对象,分析不同单元分辨率下模型的加速效果,结果表明：在5、2、1 m分辨率下,使用8张GPU卡计算获得的加速比分别为1.58、3.92、5.77,单元分辨率越高,即单元数越多,多GPU卡的加速效果越明显。基于多GPU的水动力模型加速潜力巨大,可为数字孪生流域建设提供有力技术支撑。     

小波网络模型及其在日流量预测中的应用

基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效果,并与传统BP模型结果相比较.研究结果表明,该方法提高了预报精度,可以成功地用于水文模拟和预测.     

淮河流域近70年极端水文气象特征分析

以淮河流域23个气象站点1951—2016年的降水数据和蚌埠水文站的径流数据为研究对象,应用线性拟合法、滑动平均法、非参数MK检验法分析了流域的降水和干旱的变化特征,并结合R/S分析法、Pearson和Spearman相关系数法分别分析了降水、干旱与径流的相关关系及长程记忆性。结果表明,除连续湿日外,淮河流域极端水文指数均呈显著增长趋势,突变年份集中在20世纪50、60年代初;近70年,年干旱频率达21. 2%,轻旱比例最高,从年、季尺度来看,冬旱最严重,年、季干旱均呈现减少趋势;最大30天、15天降水径流相关关系均呈中度相关,汛期、非汛期降水距平与径流相关关系分别呈中度和弱相关,未来4～11年,最大30天降水和径流、汛期和非汛期的降水距平及径流均呈不显著增长趋势。     

黑龙江干流凌情特征及影响因素分析

鉴于黑龙江地处高寒地带凌情特征明显,且洪水多发对黑龙江省造成了严重的损失,定量描述了黑龙江干流11个水文站点的开封河日期、封冻天数和冰厚,分析了凌情影响因素。结果表明,近50年来,封冻日期推迟、解冻日期提前、封冻天数和冰厚逐渐减少,累积负积温与封冻天数、冰厚呈负相关;当年10月至次年4月气温均值与封冻日期、解冻日期相关性良好, 但风速和日照时长与凌情特征相关性不显著,水位与开封河日期相关性不显著。