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遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究 总被引:9,自引:0,他引:9
基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准. 相似文献
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融雪期雪层融雪水的运移及流出过程模拟乃是国际冰雪水文学研究的难点之一,准确模拟融雪水的出流过程对于春季融雪型洪水的预报具有重要作用。本研究基于EM50、农业小环境监测仪和一些常规监测手段,获取了典型融雪期雪层的雪粒径、雪深及日气温数据,利用Excel、DPS、Arcgis及SPSS等分析软件对数据进行综合处理,并采用回归分析对融雪水的出流条件进行了建模分析,利用神经网络模型对模拟结果进行检验。结果表明:积温可作为融雪水外流的参考性指标,用于融雪水外流过程的预测分析;雪粒径和雪深都与融雪水外流积温条件存在显著相关性,且相关系数0.96;逐步回归可以很好地模拟融雪水外流的积温条件,模拟的误差仅为124.5℃·min,时间误差为15 min,模拟效果良好。该研究对于进一步探讨融雪期雪层融雪水的出流规律、开展雪层融雪水运移过程的数值模拟等工作具有重要意义。 相似文献
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半叶马尾藻多糖对辐射损伤小鼠骨髓细胞集落生成的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨半叶马尾藻多糖[Sargassum hemiphyllum(Turner)C.Ag.polysaccharides,SHP]对辐射损伤小鼠骨髓细胞集落生成的影响。检测辐射损伤小鼠脾集落生成单位、红细胞集落生成单位、爆裂型红细胞集落生成单位、粒细胞.巨噬细胞集落生成单位、巨核细胞集落生成单位、混合集落生成单位的变化。5Gy7射线照射后小鼠CFU-S,CFU—E,BFU—E和CFU—Mix明显减少,而SHP(20mg/kg-40mg/kg)可以抑制CFU—S,CFU—E,BFU—E和CFU—Mix下降。辐射损伤也可以引起小鼠CFU-GM显著降低,但是,SHP(10mg/kg-40mg/kg)具有拮抗辐射损伤的作用,使CFU-GM增加。单纯照射组小鼠CFU—Meg显著低于正常对照组,SHP(40mg/kg)加照射组小鼠CFU-Meg却显著高于单纯照射组。SHP对辐射损伤小鼠多能干细胞和造血祖细胞具有保护作用。 相似文献
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新疆北疆地区融雪洪水灾害预警模型的建立与验证 总被引:2,自引:1,他引:2
结合新疆北疆地区春季融雪洪水的特点以及当地的经济、社会现状,将影响新疆春季融雪洪水灾害大小的主要因素划分为自然、经济、人口、防洪设施贡献四大类因子,对这四大类因子进一步细化,经过量化处理成为相应的指数,综合各类指数,构建出度量融雪洪水灾害大小的预警指数模型.采用呼图壁县军塘湖流域历史洪水灾害资料对该预警指数模型进行验证,得到较好的效果.通过对导致预警产生偏差的影响因素进行分析表明,由于经济因子指数的估计受主观影响较强,该模型无法验证北疆地区所有情况.随着监测的不断深入,并与积雪遥感监测相结合可以进一步提高模型的预测精度.总之,该预警模型的建立有助于新疆春季积雪的监测和评估,可以有效减少春季洪水损失,保护当地人民生命财产安全,为融雪洪水的预警提供决策依据,具有显著的社会效益和经济效益. 相似文献
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震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率.采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类.分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可... 相似文献
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径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明:(1)神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;(2)主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;(3)主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。 相似文献
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通过对以下三种云天状况进行集体观摩学习,分析总结出碎雨云和碎积云容易混淆及漏记的原因,从而正确识别碎雨云和碎积云:测站没有降水,将测站上降雨云层下面的碎雨云误记为碎积云;反之,测站有降水,但不管降水时间长短,也不管降雨量大小,又统统将测站上空所有的碎云误记为碎雨云;因观测员粗心大意,将测站上空降雨云层其下量不多的派生出来的碎雨云漏记。 相似文献
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