黄河下游泥沙输移数值模拟

本文从数学模型入手,探讨黄河下游在多年平均来水来沙条件下,泥沙输移与泥沙淤积的特性,得出黄河下游泥沙沿程淤积分布不均匀主要是由于粗沙、中沙沿程淤积不均匀造成的,如果使来沙减少42.6%,黄河下游可望达到冲淤平衡.     

陕南河流泥沙输移比问题

通过分析陕南河流泥沙的输移比现状、输移比的时空变化及发展趋势,指出在特定的自然地理条件下,泥沙中推移质比例较大,致使该区泥沙输移比远小于１,这是陕南河流泥沙运移的重要特征;输移比在空间上有明显差异并且沿程逐渐增大。从时间上看,自５０年代以来,输移比有不断减小的趋势,今后一段时间,随着区内河流径流量的减少和人为侵蚀作用的加剧,泥沙输移比仍会减小。     

黄土峁坡耕地土壤侵蚀与泥沙输移

运用２０世纪五六十年代大气核试验所产生的人工放射性同位素￣（１３７）Ｃｓ为示踪元素，分析了陕西省子长县黄土峁玻耕地￣（１３７）Ｃｓ的坡面分布特征，计算出该坡耕地土壤侵蚀模数６３８０—８８９０ｔ／［（ｋｍ）￣２·ａ］；坡地底部剖面６和剖面１４的土壤堆积速率分别为２８０和４２３０（ｔ／［（ｋｍ）￣２·ａ］；该坡地剖面线１和剖面线２方向上的泥沙输移比０．９６。     

长江口南港的水文泥沙环境及污染物输移

南港河道水域宽广,水体量大,动力条件强,悬沙含量较高且都是细颗粒物质,纳污容量大,具有较强的输运、稀释和自净能力。污水进入南港以后,污染物在河道中迁移转化,主要吸附在泥沙上。在外泄过程中污染物质在南港中往返逗留,循环输移,向底层、滩地、涨潮沟等地迁移,并在河海相接地带富集。     

泥沙输移比影响因子及其关系模型 研究现状与评述

泥沙输移比是目前预测流域产沙量的一种较实用的方法,本文介绍了国内外泥沙输移比研究的主要成果。分析并总结了泥沙输移比与流域面积、降雨／径流、地质地貌及泥沙颗粒因子之间的影响关系及其关系模型。最后,结合我国泥沙输移比研究的实际情况,提出了我国今后一定时期内在泥沙输移比研究方面的发展设想。     

三峡水库修建前长江宜昌-武汉段泥沙输移比及其影响因子

运用泥沙收支平衡(Sediment budget)的概念确定长江中游宜昌-武汉河段的泥沙输移比,并运用数理统计方法,研究了1955～1997年间河道泥沙输移比对水沙变化的响应.从总体上看,河道泥沙输移比有较显著的增大趋势.输移比的变化可分为4个阶段:1955～1962年为快速增大;1963～1975年亦为增大,但增速减慢;1976～1979年为迅速减小;1980～1997年为较快增大.在分析了若干水沙指标对河道泥沙输移比的影响的基础上,建立了宜昌-汉口河段泥沙输移比与宜昌站的来水量和来沙量以及3口分水比和分沙比、宜昌站洪峰流量之间的多元回归方程.1980～1997年间的方程表明,宜昌站来水量越多、3口分流比越小,宜昌一汉口河段泥沙输移比越大;宜昌站来沙量越少,3口分沙比越大,泥沙输移比越大;宜昌站洪水流量越大,泥沙输移比越小.     

海洋悬浮泥沙二元特征参数MODIS遥感反演模型研究

本文提出了一种采用海面离水辐射率和泥沙粒径二元特征参数来反演研究海区(渤海)海洋表层悬浮泥沙浓度的新的遥感反演算法,以此为基础分别建立了基于MODIS遥感数据和泥沙粒径二元特征参数的主成分和神经网络两种泥沙浓度反演模型,并对比分析了两类模型的反演精度以及泥沙粒径因子对模型的影响。分析结果表明,新建立的二元特征参数反演算法在采用主成分模型和神经网络模型时的检验误差分别为0.256和0.244,而忽略泥沙粒径因子贡献的主成分模型和神经网络模型的检验误差分别为0.384和0.390,因此可以认为,在泥沙浓度反演模型中加入粒径因子时,模型的预测精度和模型稳定性均比只考虑浓度对反射率贡献的模型有显著改善。     

无定河流域的人工沉积汇及其对泥沙输移比的影响

依据1956~1996年的资料,计算出了无定河流域历年的人工沉积汇、侵蚀量、泥沙输移比,进行了时间序列分析,并运用回归分析方法,建立了统计关系,揭示了无定河流域人工沉积汇对泥沙输移比的影响。研究表明,无定河流域侵蚀量和产沙量有明显的减小趋势;人工沉积汇先是增大,达到峰值后再减小;泥沙输移比先减小而后增大。这说明,无定河泥沙输移比的时间变化趋势,主要受人工沉积汇的控制。建立的多元回归方程表明,坝地面积增大对流域泥沙输移比减小的贡献最大;地表径流系数减小对流域泥沙输移比减小的贡献居第二位;在3个降水因子中,最大30日降水的贡献最大,汛期降水次之,最大1日降水再次之。在坡面措施和沟道措施中,沟道措施对流域泥沙输移比减小的影响要大于坡面措施。     

渤海海洋悬浮泥沙二元特征参数MODIS遥感反演模型研究

This paper brought out a new idea on the retrieval of suspended sediment concentration, which uses both the water-leaving radiance from remote sensing data and the grain size of the suspended sediment. A principal component model and a neural network model based on those two parameters were constructed. The analyzing results indicate that testing errors of the models using the two parameters are 0.256 and 0.244, while the errors using only water-leaving radiance are 0,384 and 0.390. The stability of the models with grain size parameter is also better than the one without grain size. This research proved that it is necessary to introduce the grain size parameter into suspended sediment concentration retrieval models in order to improve the retrieval precision of these models.     

双台河口国家级自然保护区芦苇叶面积指数遥感反演与空间格局分析

应用Landsat7 ETM+遥感数据与同期野外实测叶面积指数(LAI)数据,基于多季相遥感影像,用面向对象的分类方法,提取双台河口国家级自然保护区芦苇分布数据,建立芦苇LAI最优估算模型,并进行其遥感反演及空间格局分析。研究结果表明,2012年,双台河口国家级自然保护区内芦苇总面积为38 200 hm2,占保护区总面积的29.5%,其中,缓冲区的芦苇面积为16 200 hm2,实验区的芦苇面积为11 900 hm2,核心区芦苇面积为10 100 hm2;以遥感影像缨帽变换(TC)后的绿度(GREEN)分量、ETM+第5波段(B5)和第3波段(B3)为自变量的多元线性模型为芦苇LAI反演的最优估算模型(p0.01,R2=0.741)。双台河口国家级自然保护区芦苇LAI介于0.12~5.85之间,呈现东高、西低和北高、南低的分布格局;保护区核心区的芦苇LAI最均一,实验区的芦苇LAI空间变化最明显。