淮河流域参考蒸散发量变化分析

利用淮河流域26个气象观测站的观测资料,采用Penman-Monteith法计算流域的参考蒸散发量,结合参考蒸散发对气象因子的敏感性分析以及气象因子在1960—2008年的变化,定量评估气象因子变化对蒸散发的贡献程度,进而分析流域近50 a来参考蒸散发量的变化及其原因.结果表明:淮河流域绝大部分地区的年参考蒸散发总量呈下降趋势,淮河以北地区的下降趋势比淮河以南地区更为显著.造成这种变化的主要原因是太阳辐射量的减少和风速的降低,淮河以南地区受相对湿度变化的影响,下降幅度小.     

顶管施工中存在问题及应对措施

随着科技的不断进步，顶管施工技术也不断提高，施工费用也越来越低。然而，在实际施工过程中，事实上还存在许多问题。本文首先介绍了顶管施工工艺及其优缺点，接着提出了顶管施工中存在的一些问题和解决措施。     

极端土地覆被情景下的水文响应模拟

 以淮河流域为研究对象,选择分布式水文模型HMS,结合GIS技术,构建了分布式陆面-水文耦合模型（LSX-HMS）。利用实测水文资料进行参数率定和模型验证,确定性系数达0.791~0.854,表明该耦合模型在淮河流域具有较好的适用性,能进行土地覆被变化下的水文响应研究。采用极端土地利用/覆被法构建了5种土地覆被情景,利用LSX-HMS模型分析了各情景下的水文过程。结果表明：常绿阔叶林覆被情景下的蒸散发量和径流量变化最为显著,年均蒸散发量增加5.6%,年均径流深减少16.7%;草地覆被情景对增加径流量作用较为显著,年均径流深增加6.9%;在枯水年,草地覆被情景下的土壤含水量变化较为剧烈;对径流量的空间模拟表明：各情景下径流量的空间分布差别较大。研究成果为淮河流域水土资源合理开发利用、调配和管理提供依据。     

淮河流域典型洪水年流量空间分布的季节特征

为了分析淮河流域洪水过程空间分布的季节变化特征,提高对典型洪水过程的认识,以TRMM 3B42卫星降水数据为驱动资料,利用分布式陆面-水文模型(LSX-HMS)模拟淮河流域典型洪水年(以2003年为例)的流量过程.结果表明:TRMM 3B42卫星数据能够较好地反映淮河流域降水的时空分布;LSX-HMS模型对流量时间变化过程的模拟精度较高;逐月流量空间分布给出了流域洪水过程的季节变化特征,准确反映了流量从南向北推进进而消退的空间演变过程.分布式水文模型对流量空间分布的模拟预测有助于流域洪水事件的预警与管理.