基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究

介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性.     

珠江流域的枯水研究与展望

本文简述了珠江下游控制站枯季径流特点及珠江流域枯水研究概况,对珠江枯水研究进行了展望,提出了未来珠江枯水研究的重点:开展人类活动对枯水径流的影响研究及枯水水文气候研究,同时指出,为指导流域的防旱抗旱工作,需建立枯水水情数据库及枯水预报模型.     

马栏河引水工程中的水文分析

本文通过马栏河可引水量的分析，用相关的资料推算出引水处可引水量。使径流相关分析法在实践中得到应用。     

对“对‘径流的趋势分析和概率预测’一文的商榷”的答复

承蒙崔振才、田文苓两同志对“径流趋势分析和概率预测”一文提出了讨论意见。     

黄河上游径流预报的灰色拓扑方法

以龙羊峡水库年平均入库流量预报为例，根据灰色系统理论的建模方法，利用龙羊峡水库入库水量代表站唐乃亥水文站的实测径流资料，建立了一个ＧＭ（１，１）拓扑预测模型，用于黄河上游径流的长期预报，并取得了较为满意的结果。     

The effects of land use on runoff and soil nutrient losses in a gully catchment of the hilly areas： implications for erosion control

1 Introduction Soiland waterlossisoneofthe worldwide environm entalissuesthreatening sustainable land use in semiarid areas.However,soiland water loss is highly variable in space and time,and its variability resultsfrom m any factorsoperating ata wide ran…     

北极河流径流量变化及影响因子分析

利用最新的北极径流资料(R-arcticNET V3.0和Arctic RIMS),对进入北冰洋的4条主要河流的季节及年代际变化进行诊断分析。结果表明:入海径流在4-6月的大幅增加主要是由气温达到融点后积雪融化造成的,降水的作用次之。总的来说,欧亚区域在过去的70年里入海径流量是增加的,而北美区域在近30年里入海径流量是减小的,但注入北冰洋的径流总量是增大的。值得注意的是入海径流的年代际变化在不同季节增减趋势显著不同,夏季和秋季径流量减小,而其他两个季节径流量增大。进一步分析了影响入海径流变化的一些气候因子,结果表明:北大西洋涛动(北太平洋指数)与欧亚(北美)区域的冬、春季径流量存在正相关。春季气温与春季径流量呈正相关,而与夏季径流量呈负相关。降水与径流量基本上为同步正相关。春季积雪覆盖面积与春季径流量为负相关,而与夏季径流量为正相关,夏季积雪覆盖面积与夏季的径流量为正相关。     

乌力吉木仁河三级区水资源变异及归因分析

随着气候变化和人类活动对水资源影响越来越显著,大量水文序列的统计规律不再满足一致性要求而出现了变异。水资源日益重要的社会地位,要求在对水文变异进行检测的同时,需进一步量化影响其变异的因素,但目前归因分析的研究仍以定性或半定量为主。由于降雨和径流是水循环中关键的水文要素,且分别可以反映气候变化和人类活动对水资源的影响,利用降雨-径流关系提出了定量研究水资源变异的归因分析方法。结合乌力吉木仁河三级区1956~2000的年径流和年降雨序列,在对其分别进行变异诊断的基础上,定量地分析了造成该区水文变异的原因。计算结果表明:气候变化对乌力吉木仁河三级区水资源变异的贡献率为24%,而人类活动影响的贡献率为76%,可见人类活动是造成该区水资源变异的主要因素。     

内陆河流域分布式日出山径流模型——以黑河干流山区流域为例

应用常规的气象水文数据并结合GIS,建立了一个适合西北干旱区内陆河山区流域的以日为步长的分布式径流模型,并对黑河干流山区出山径流进行了模拟计算和讨论。模型以子流域作为最小的产流、汇流单元,根据植被覆盖将各子流域分为裸地区、乔木区、牧草区和冰川区,并根据实际调查将土壤分为 3层,各分区单独进行水量平衡计算。产流过程以土壤储水能力和储水量表征,而储水能力和储水量等则由土壤的孔隙度、干密度和厚度等表征。入渗原理基于土壤储水率平衡原理,并考虑重力势的作用。实际蒸散发与蒸发力和土壤体积含水量的乘积成正比,不同的土壤和植被具有不同的调节参数。模拟结果表明,模拟效果较差的原因是区域日降水过程具有较大的随机性,难以用有限的站点合理计算区域日降水量。寻找一个合适的区域日降水量计算方法是目前少资料大型流域分布式水文模型模拟成功的关键。