大南湖煤田一井田水文地质条件分析

通过对大南湖煤田一井田含水层特征、水力联系、地下水补给、径流与排泄及地下水化学特征等因素的分析,确定该井田水文地质条件类型,为矿床开采提供依据.     

流域水文模型研究进展

本文介绍了流域水文模型的分类,论述了流域水文模型基础理论——产汇流理论的发展及其自身的研究进展,探讨了流域水文模型的研究趋势和发展困境,并对未来做出了展望,以期能推进流域水文模型的研究。     

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在水文模型综合中的应用

由于目前已有很多比较成熟的流域水文模型,因此我们可以选用几个流域水文模型进行并行运算,来同时模拟流域降雨—径流关系。在相同的降雨输入情况下,不同模型得到的模拟流量必然会有所不同,模型效率系数和模拟精度也会不同。因此,如何将不同模型的模拟结果进行综合以进一步提高流量模拟精度是一个关键问题。本文选用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为水文模型综合平台,以牧马河流域为试验区域,对两个并行运算水文模型(三水源新安江模型和总径流响应模型)的结果进行综合处理,得到了更稳健的流量模拟结果,大大提高了模型效率和模拟精度。该方法值得在实践中借鉴。     

基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报

径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难于有效的指导工程应用。鉴于此,本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法。并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中。结果表明,与回归分析法、BP网络相比较,该方法不仅提高了算法的效率,而且提高了预报的精度,在径流预报中具有有效性和优越性。     

西苕溪流域城镇化对径流的长期影响研究

城镇化的发展使流域下垫面产生了较大变化,从而使流域降雨径流条件发生变化,随着城市化水平的提高,土地利用性质发生了改变,不透水地面积的增加,对径流的形成过程产生很大影响。长期水文影响模型(Long-Term Hydrological Impact Analysis,L-THIA GIS)是一个基于GIS平台的城市水文模型,可用于评价城市化对径流的长期影响。本文选取太湖上游浙江省安吉县西苕溪流域作为研究区域,利用L-THIA GIS模型对流域31年的长期径流进行模拟,在验证模型有效应用的基础上,探讨了城镇化对径流的影响。     

近50年汾河上中游流域径流对气候变化的响应分析

以汾河上中游干流水文站近50年的气象水文资料为基础,采用多元回归及敏感性分析方法,对径流、降水和气温三者之间变化规律以及区域水文对气候变化的响应进行了定量分析,结果表明气候变暖导致了蒸发的加剧,并一定程度上造成了汾河干流径流量的减少。预估暖干气候条件下引发干旱灾害的可能性将增强。     

“径流”一词在科技论文中的正确使用

水文气象科技论文经常用到的“径流“一词时常被误用为“泾流“或误植为“迳流“、“经流“,对此分析了“泾流“、“迳流“和“经流“的具体含义及使用情形。为了准确交流科技学术思想,在科技论文中应正确使用“径流“一词。     

云南纵向岭谷南延区域水文要素分布特征

本文以具有代表性的澜沧江下段右支流沙河为例，并根据该流域内多站点实测水文气象资料分析云南境内横断山系纵向岭谷南延局部区域降雨、径流等特征量随高程、面积变化趋势。结果表明，在澜沧江右岸西东向局部区域内，降雨量（包括年雨量和最大1、6、24h暴雨量）与高程、年蒸发量与高程、年径流量与面积关系具有明显线性规律，其地形对水文要素起着东向西通道输送作用，而南北向具有局部阻隔效应。此分析有利于揭示纵向岭谷区内西东向支流的水文要素分布特性，对资料短缺区域的水资源评价及水利水电工程水文分析将是有益的。     

大清河流域枯季径流变化规律和中期预报

大清河流域处于东亚季风范围,降水季节性变化十分明显,河川径流变化亦有汛期枯季之分,在枯水季节,径流的形成主要取决于流域蓄水的消退,春秋季,降水对径流影响不大,冬季径流变化受气温、降雪、冰冻影响较大.利用望宝山水文站1980～1990年的旬平均流量的实际资料,用退水系数法和相关分析法分析枯季径流变化规律是径流演变基本服从退水规律.根据枯季径流变化规律,采用退水系数法和一元线性回归方程法建立中期预报方案,通过1980～1990年资料检验,预报合格率在90%左右.     

INTEGRATION OF THE MODELS OF ANNAGNPS AND REMM TO ASSESS RIPARIAN BUFFER SYSTEM FOR SEDIMENT REDUCTION

The United States Department of Agriculture (USDA) Annualized Agricultural Non-Point Source Pollution model (AnnAGNPS) is used to help evaluate a watershed response to agricultural management practices to control water quality. However, AnnAGNPS version 3.5 does not contain features to estimate the effect of a riparian buffer (RB) system on water quality. The Riparian Ecosystem Management Model (REMM) is used to simulate the impact of riparian buffer systems on water quality. However, frequently the lack of measured upland loadings that are required by REMM simulation limits the application of REMM. To address this data gap, a study was conducted to integrate AnnAGNPS with REMM for RB system simulation. AnnAGNPS was used to simulate water and sediment loadings from an upland field into a three-zone RB system at the Gibbs Farm located in the Georgia coastal plain. These AnnAGNPS outputs were used as the inputs to REMM. REMM was used to simulate water and sediment movement along the riparian buffers. The AnnAGNPS simulated amount of annual runoff at the edge of the field was close to observed amounts (Nash-Sutcliffe efficiency of 0.92). It is believed that a substantial portion of sand was removed from the runoff one meter into the grass buffer where the samplers were located; therefore, sand was excluded from the AnnAGNPS simulation for comparison with observed sediment. Excluding sand, the AnnAGNPS predicted amount of annual sediment matches the observed amount fairly well (Nash-Sutcliffe efficiency of 0.46). In addition, based on evaluating the percent reduction of sediment at each zonal interface, the AnnAGNPS/REMM model well simulated the function of the RB system to reduce sediment.