长江中游马口-田家镇河段40 年来河道演变

运用地理信息系统(GIS) 与数字高程模型(DEM) 分析了马口-田家镇河段1963 年、1972 年与2002 年河道地形数据, 较为系统地研究了该河段过去40 年冲淤时空变化。研究结 果认为, 1972 年与1963 相比冲刷量达到789.9 hm³, 冲刷面积为39.7×104 m²; 2002 年与1963 年相比冲刷量达到1196.5 hm³, 冲刷面积为59.4×10⁴ m²; 2002 年与1972 年相比冲刷量 达到960 hm³, 冲刷面积为54.3×10⁴ m²。由以上结果认为, 马口-田家镇河段近40 年来以冲刷为主; 河道冲淤变化以马口卡口与田家镇卡口等窄深河段最为剧烈, 宽浅河段与顺直河 段冲淤变化较为和缓, 冲淤变化幅度不大; 卡口上、下端以淤积过程为主, 而卡口顶冲水流的顶弯部位以冲刷过程为主。研究河段冲淤变化受上游来水来沙条件影响很大, 对未来三峡工程建成后, 三峡大坝下游来水来沙以及研究河段冲淤变化的影响研究提供借鉴。     

调水调沙以来黄河尾闾河道冲淤演变及其影响因素

2002年开始的黄河调水调沙改变了进入黄河口的水沙条件,必然引起尾闾河道地貌的显著调整。根据黄河尾闾河道利津以下的断面实测高程数据,建立基于正交曲线网格的河道DEM,结合河床形态与水沙条件变化,综合研究黄河尾闾河道冲淤的时空演变及其影响因素。结果表明,调水调沙以来尾闾河道冲刷明显,2002—2017年累计冲刷6240万m ³,根据冲淤速率可以分为3个阶段：快速冲刷阶段（2002—2005年）冲刷速率为1443万m ³/a;冲刷减慢阶段（2006—2014年）冲刷速率为139万m ³/a;以及淤积阶段（2015—2017年）,淤积速率为263万m ³/a。其中,调水调沙初始4年尾闾河道的冲刷量占总冲刷量的80%,2006年以后冲刷强度逐渐减弱,甚至转为淤积。从季节上看,主要表现为汛期冲刷,非汛期淤积;从空间上看,越往口门方向,冲刷强度越小。调水调沙改变了入海水沙的年内分配,造成了尾闾河道的持续冲刷,入海流路也发生多次调整。但经过多年冲刷,河床整体下切,加上河口淤积延伸影响,调水调沙对尾闾河道的冲刷效率在持续降低。受河口海域淤积影响,近口门段在经历冲刷后转为淤积,河道纵比降减缓,增加了尾闾的不稳定性。     

不同流路时期黄河下游河道的冲淤变化过程

运用统计学方法对1950-2007年的水沙数据以及不同流路各水文站同流量(3000m³/s)水位变化进行了分析,结果表明:黄河下游河道表现出淤积-冲刷交替出现的变化过程,当进入下游的含沙量为18.6kg/m³时,河道冲淤表现为动态平衡。艾山以下河道的冲淤变化过程除受水沙条件控制外,还受到流路变迁的影响。流路变迁初期河道发生溯源冲刷作用,中后期河道发生溯源淤积作用。各站同流量水位变化,神仙沟流路主要为下降,河道以冲刷为主;刁口河流路主要为升高,河道以淤积为主;清水沟流路有升有降,河道冲淤互有,总体表现为淤积。流路变迁对河道横断面形态的影响主要在利津以下。     

基于DEM的西江磨刀门水道近40年来河床演变特征研究

建立了西江干流磨刀门水道1962年、1977年、1999年的DEM,研究珠江三角洲磨刀门水道近40年的河床演变.结果表明:1962-1999年磨刀门水道总体表现为冲刷状态,净冲刷量约576万m3/a,年均冲刷率16万m3/a,单位河长冲刷率约13万m3/km,断面面积减小,河床深槽范围扩大,平均水深、河宽均增大,宽深比减小,断面向窄深发展;但不同时段冲淤特性表现不同,1962-1977年表现为淤积,淤积量2033万m3;1977-1999年处于冲刷状态,冲刷量2 617万m3.磨刀门水道不同阶段河床冲淤演变与流域人类活动引起的来水来沙变化、三角洲网河联围筑闸、河床采砂以及由此引起的三角洲网河水沙分配变化等因素密切相关.整体看,磨刀门水道近期演变趋势仍将表现为以冲刷为主的自适应调整.     

东平水道上段30年来河道演变研究

利用地理信息系统(GIS)与数字高程模型(DEM)技术,定量分析了30年来东平水道上段河道演变过程,结果表明:河道总体有冲刷的趋势,其中1977-1990年冲刷量为660X104m3,平均冲刷速率为50×104m3/a:1990-1999年冲刷量为0025x108 m3,平均冲刷速率为270x104 m3/a:20世纪90年代变化强度大于80年代.东平水道上段河床下切幅度不一,沿程下切幅度先增大后减小再增大;深泓线在河口到三水区段从河道右岸向左岸偏转,从三水区到紫洞段,深泓线位置较为稳定.河床地形的剧烈变化引起了河道水动力的变化,如水位大幅下降,水位流量曲线变化,思贤滘分流比变化等.大规模无序挖沙和航道整治是引起东平水道上段河道演变的主要原因.     

长江干流河道对流域输沙的调节作用

利用长江干流和主要支流上测站1956~2004年的输沙量资料,对干流未测区域的来沙进行了估计。根据泥沙平衡 (Sediment budget) 概念,对长江干流河道的冲淤对来水来沙的响应以及对入海泥沙的影响进行研究发现,长江干流屏山至大通河道平均淤积速率为88.58×10⁶ t/a,河道淤积占总的来沙量及大通站输沙量比例分别为14%与21%。由于河道淤积,大通站输沙量减少了17.5%。总体来说上游淤积较轻,宜昌至汉口区间淤积严重,汉口至大通区间为微冲。长江干流的河道冲淤与流域总的来沙具有显著的相关关系,但各段河道的冲淤对流域来沙的响应各不一样。上游的冲淤与流域的径流量和来沙量均没有很好的相关性,宜昌-汉口段河道冲淤的变化与宜昌站的来沙具有显著的相关性;影响汉口-大通间河道的冲淤变化的主要因素是流域的来水量,河道的冲淤与大通站径流量的存在显著的负相关关系。三峡水库蓄水后整个长江干流的冲淤形势发生了根本的变化。三峡水库的蓄水运用有效地减轻了洞庭湖的泥沙淤积,同时也降低了洞庭湖的对长江干流泥沙的调节作用;长江上游干流河道淤积增强,中下游河道出现冲刷,但不同的河段表现不一;中下游河道冲刷量小于预测值,三峡水库的蓄水运用直接导致了长江入海泥沙的减少。     

半干旱区降水和水土保持措施强度-径流演变规律研究

为研究不同时期及水土保持措施条件下,降水量、水土保持措施强度与径流的演变规律, 运用泰森多边形法、Morlet 小波分析法、回归分析法,构建多元功效函数,进行甘肃省定西市安定区 近 60 a 年降水量、措施强度与径流演变研究。结果表明：1957—2016 年年径流量呈递减趋势,达极 显著水平（P＜0.001）;在 22 ~ 24 a、8 a、4 a 时间尺度上,年降水量和径流具有明显的震荡周期,平均 周期为 15 a、5 a、3 a 左右。梯田、造林、种草及封育等水土保持措施强度逐年递增,分别达 36.14 hm²?km^-2、25.26 hm²?km^-2、11.56 hm²?km^-2 和 3.22 hm²?km^-2。随周期（3 a、5 a、15 a）的变长,同等降水 量对产流量影响有所增大;同等水土保持措施强度对产流量影响有所减小;降水量和措施强度组 合解释了径流模数总方差的 57.46% ~ 85.80%;降水量对径流模数的影响约低于 40%,措施强度的 影响约高于 60%,说明措施强度对径流的影响较降水量更大。近 60 a 径流量的减少,主要是由于 水土保持措施的递增引起。     

长江南京段近20年来河槽演变及其对人类活动的响应

利用 1998年和2013年历史水下地形数据,结合2015年和2016年多波束测深、流速与河床沉积物数据,探讨了南京段河槽演变对人类活动的响应规律。结果表明：① 1998~2013年南京河段整体呈现冲刷状态,净冲刷量为0.56亿 m³。② 南京段主河槽发育有平床和沙波等微地貌,两侧发育有水下陡坡。其中,平床和小尺度沙波区域平均流速为0.79 m/s,而巨型沙波区域平均流速为1.41 m/s。③ 人类活动对该河段的水下微地貌演变与河势演变起到至关重要的作用。由于三峡大坝等人类活动的影响,上游来沙量仍将持续低于多年平均值,南京段河槽会进一步冲刷并极可能给涉水工程安全带来威胁。     

黄河宁蒙段河道过流能力

宁蒙段河道过流能力过低是威胁黄河上游洪凌安全的关键因素,也是宁蒙河段水沙调控的重要影响因素。通过水位-流量关系曲线法确定了过流能力,对现状过流能力与历史过流能力进行对比分析,探讨了造成宁蒙河段河道过流能力过低的原因。结果显示：宁蒙河段自建站以来有剧烈的河床抬高和过流能力下降现象;宁蒙河段各断面的现状过流能力由5 200~6 200m³·s^-1降至1 500~2 200m³·s^-1,部分断面超过1 500m³·s^-1就会导致漫滩,过流能力大大降低。提出建设标准化堤防,提高宁蒙河段河道的过流能力;以标准化堤防为前提获得了宁蒙河段各断面的最大过流能力。     

引滦工程对滦河下游河道的影响

引滦工程后滦河下游的水文过程发生变化。下游河道产生纵向冲刷，冲刷距离为库下９９－１００ｋｍ。第一个１０年的平均冲刷深度为１．９７ｍ。河床不断粗化，冲刷逐渐向下游延伸。河床横向变化较大，河道拓宽，平均每年增加５６ｍ。河口淤积严重，河床向弯曲型发展。     

渭河与泾河流域水沙变化规律及其差异性分析

依据渭河和泾河流域1956—2016年实测水文资料、水利水保统计数据、TerraClimate年平均温度和Landsat地表反射率数据集,分析了流域水文要素、气温及植被覆盖度的历年变化规律,采用双累积值曲线法、累积距平法、有序聚类法、Lee-Heghinan法、秩和检验法等数理统计方法,确定了流域年径流量和年输沙量变化...     

2000-2017年河龙区间输沙量锐减归因分析

2000年以来,黄河输沙量锐减。科学认识黄河输沙量变化原因,具有重要意义。以河龙区间为研究对象,分析了河龙区间输沙量变化趋势,构建了梯田、淤地坝以及植被等大规模生态建设措施的减沙贡献率计算方法,阐述了2000-2017年河龙区间输沙量锐减原因,针对河龙区间输沙量变化趋势和治理格局,提出了河龙区间治理对策。主要结论为：① 1952-2017年,河龙区间年降水量无显著变化趋势,研究区年输沙量呈现极显著减少趋势（p < 0.001）;② 1979年和1999年为研究区输沙量发生突变的两个时间节点（p < 0.05）,1952-1979年区间年均输沙量为9.30亿t,1980-1999年区间年均输沙量为4.20亿t,2000-2017年均输沙量大幅降至1.03亿t,降幅达89%;③ 受植被和梯田共同影响,2000-2015年研究区坡面土壤侵蚀量变化介于1.90亿~5.13亿t之间,且呈下降趋势;2000-2011年河龙区间淤地坝年均拦沙量为1.38亿t;④ 植被恢复是河龙区间输沙量减少的主要原因,贡献率为54%,梯田和淤地坝合计贡献了34%,水库拦沙和引水取沙贡献了12%;⑤ 植被恢复主要导致径流含沙量降低,而淤地坝建设主要降低了流域泥沙输移比。     

黄土高原北部丘陵沟壑区近160年土壤侵蚀量演变及其对ENSO事件的响应

对形成于1851~1861年的靖边（JB）聚湫内22.75 m沉积序列进行完整钻探,并基于XRF Core Scanning的元素分布划分旋回和年际冻融层,在高精度定年的基础上计算旋回及年际产沙量和产沙模数。结果表明：JB聚湫沉积序列由126个旋回叠加而成,且形成于1855~2014年的78 个年份中。JB聚湫内旋回产沙量和产沙模数变化范围分别为0.27×10 ⁴~22.44×10 ⁴t和0.09×10 ⁴~7.82×10 ⁴t/km ²;年际产沙量和产沙模数范围分别为0.27×10 ⁴~90.73×10 ⁴t/a和0.09×10 ⁴~23.40×10 ⁴t/(km ²·a)。 ENSO事件显著影响JB流域强降水作用下的侵蚀产沙,且在El Ni?o次年和La Ni?a年份发生侵蚀产沙的频率较高,可能是这些年份中东亚季风增强后带来更多强降水事件的结果。研究结果有效延长了黄土高原北部丘陵沟壑区小流域土壤侵蚀演变历史,充分理解ENSO事件驱动下该地区侵蚀产沙的响应,为黄土高原北部坝库建设、水土流失治理和防洪减灾等提供理论依据。     

北宋中期路域耕地面积的再估算

基于历史文献研究的方法,利用北宋中期垦田数据及宋代人口粮食需求量、粮食亩产量等史料,考察了北宋中期南北方的垦田隐匿特点、北宋户均垦田数的合理范围及西南五路的户均基本垦田需求,并据此对北宋中期路域耕地面积进行了再估算。主要结论：北宋垦田隐匿比例不具有北高南低的区域分异特征;北宋户均垦田数的合理范围为20~100亩;西南五路的户均基本垦田需求数约为20~30亩;北宋中期境内耕地面积约为731.9×10⁶今亩,土地垦殖率为16.9%,其中,北方耕地面积约占29.7%,南方约占70.3%;黄淮海平原、长江中下游平原、两湖平原和成都平原等是北宋耕地的主要分布区,而西南地区垦殖率较低。合理订正北宋中期路域耕地面积,对重建中国过去千年LUCC数据集具有重要意义。     

基于GIS的长江河口没冒沙动态演变及稳定性分析

根据该海区近百年来各个时期海图资料,运用Mapinfo软件分析没冒沙的形成及形成后的演变过程。结果表明:没冒沙的形成和发育经历了局部边滩冲刷、边滩沙嘴发育和沙脊形成三个阶段;无论是其横断面变化,还是平面变化,均反映了其沙头部位冲刷下移(但其移动距离不大);近半个世纪来,沙体中轴位置在稳定强劲的涨落潮流作用下呈现出西北-东南走向,位置基本不变,形态变化不大,其冲淤量在1959年后变化很小,0m沙体变化基本不变,-2m沙体略有冲刷,冲刷量为0.07×10⁶m³/a,反映出没冒沙稳定性比较好。     

元代前期省域耕地面积重建

基于历史文献资料重建区域历史时期土地利用/覆被变化,对深入研究区域生态环境效应、充实全球历史土地利用数据集等均具有重要意义。本文通过对元代（1271-1368年）屯田与屯户、垦田与户口等册载数据及相关史料的梳理与分析,提出了户均屯田数与户均垦田数的转换关系,构建了元代省域耕地面积估算方法,重建了至元二十七年（1290年）研究区省域耕地面积。结果表明：① 元代户均屯田数和户均垦田数均具有明显北高南低的特征,这种区域差异性是南北方地区自然条件和种植制度等差异的客观反映,而地域一致性则是户均屯田数配拨以该地户均垦田数为参照的具体表征。② 在省域尺度上,户均屯田数与户均垦田数存有一定偏差,其南北方地区的修订系数分别为1.23和0.65。③ 元代至元二十七年研究区耕地总量为535.4×10⁶今亩,垦殖率为6.8%,人均耕地面积为6.7今亩;其中,境内北方地区耕地面积约占57.8%,垦殖率为6.6%,人均耕地面积为15.6今亩;南方地区约占42.2%,垦殖率为7.1%,人均耕地面积为4.1今亩。④ 黄河中下游的腹里地区、淮河流域的河南行省、长江中下游地区的江浙、江西及湖广行省和西南地区的云南行省是元代至元年间耕地的主要分布区。     

Reconstructing provincial cropland area in eastern China during the early Yuan Dynasty (AD1271-1294)

Reconstructing historical land use and land cover change (LUCC) at the regional scale is an important component of global environmental change studies and of improving global historical land use datasets. By analyzing data in historical documents, including military-oriented cropland (hereafter M-cropland) area, the number of households engaged in M-cropland (hereafter M-household) reclamation, cropland area, and the number of households, we propose a conversion relationship between M-cropland area and cropland area reclaimed by each household. A provincial cropland area estimation method for the Yuan Dynasty is described and used to reconstruct the provincial cropland area for AD1290. Major findings are as follows. (1) Both the M-cropland and cropland areas of each household were high in the north and low in the south during the Yuan Dynasty, which resulted from different natural conditions and planting practices. Based on this observation, the government-allocated M-cropland reclamation area to each household was based on the cropland area reclaimed by each household. (2) The conversion relationship between M-cropland and cropland areas per household showed conversion coefficients of 1.23 and 0.65 for the south and north, respectively. (3) The cropland area in the entire study area in AD1290 was 535.4×10⁶ mu (Chinese area unit, 1 mu=666.7 m²), 57.8% in the north and 42.2% in the south. The fractional cropland areas for the entire study area, north, and south were 6.8%, 6.6%, and 7.1%, respectively and the per capita cropland areas for the whole study area, north, and south were 6.7, 15.6, and 4.1 mu, respectively. (4) Cropland was mainly distributed in the middle and lower reaches of the Yellow River (including the Fuli area), Huaihe River Basin (including Henan Province), and middle and lower reaches of the Yangtze River (including Jiangzhe, Jiangxi, and Huguang provinces).     

海河流域产沙模数尺度效应的空间分异

基于流域完整性、地形的相似性,将整个海河流域分为9 个分区,分析了各分区产沙模数的尺度效应。结果表明,在双对数坐标系上,产沙模数与流域面积的关系呈现出3 种类型：① 线性负相关,即产沙模数随流域面积的增大而减小;② 无显著相关,即产沙模数随流域面积的增大基本保持不变;③ 线性正相关,即产沙模数随流域面积的增大而增大。从地形、分区的位置以及土地利用状况方面对所有分区产沙模数的尺度效应进行分析,并对1000 km²标准面积下产沙模数进行校正。基于校正后的数据,利用ArcGIS 的Kriging 空间插值法,绘制了校正后的产沙模数图。校正结果显示,流域侵蚀模数的空间分布总体表现为自西向东逐渐减小的趋势,这与流域地形的总体变化趋势是一致的。流域西部以山地为主,因而侵蚀强度大,产沙模数高;东部以平原为主,是泥沙的淤积区域,因而产沙模数低。最后,对图中产沙模数的高值区域,从气候、植被和侵蚀作用力3 个方面进行了成因分析。     

Fluvial process and morphology of the Brahmaputra River in Assam, India

The Brahmaputra River finds its origin in the Chema Yundung glacier of Tibet and flows through India and Bangladesh. The slope of the river decreases suddenly in front of the Himalayas and results in the deposition of sediment and a braided channel pattern. It flows through Assam, India, along a valley comprising its own Recent alluvium. In Assam the basin receives 300 cm mean annual rainfall, 66–85% of which occurs in the monsoon period from June through September. Mean annual discharge at Pandu for 1955–1990 is 16,682.24 m³ s^{− 1}. Average monthly discharge is highest in July (19%) and lowest in February (2%). Most hydrographs exhibit multiple flood peaks occurring at different times from June to September. The mean annual suspended sediment load is 402 million tons and average monthly sediment discharge is highest in June (19.05%) and lowest in January (1.02%). The bed load at Pandu was found to be 5–15% of the total load of the river. Three kinds of major geomorphic units are found in the basin. The river bed of the Brahmaputra shows four topographic levels, with increasing height and vegetation. The single first order primary channels of this braided river split into two or more smaller second order channels separated by bars and islands. The second order channels are of three kinds. The maximum length and width of the bars in the area under study are 18.43 km and 6.17 km, respectively. The Brahmaputra channel is characterised by mid-channel bars, side bars, tributary mouth bars and unit bars. The geometry of meandering tributary rivers shows that the relationship between meander wavelength and bend radius is most linear. The Brahmaputra had been undergoing overall aggradation by about 16 cm during 1971 to 1979. The channel of the Brahmaputra River has been migrating because of channel widening and avulsion. The meandering tributaries change because of neck cut-off and progressive shifting at the meander bends. The braiding index of the Brahmaputra has been increasing from 6.11 in 1912–1928 to 8.33 in 1996. During the twentieth century, the total amount of bank area lost from erosion was 868 km². Maximum rate of shift of the north bank to south resulting in erosion was 227.5 m/year and maximum rate of shift of the south bank to north resulting in accretion was 331.56 m/year. Shear failure of upper bank and liquefaction of clayey-silt materials are two main causes of bank erosion.