1957-2017年泾河流域降雨量及降雨侵蚀力时空变化分析

泾河流域受土壤侵蚀的影响,水土流失较为严重,为对流域水土流失风险评估和防治等提供参考依据,根据1957-2017年泾河流域5个气象站点的日降水资料,运用ArcGIS空间插值、小波分析、R/S分析等方法,分析了该时段降雨量及降雨侵蚀力时空变化规律。结果表明:泾河流域及各气象站点的降雨量与降雨侵蚀力均呈显著正相关关系;泾河流域降雨量与降雨侵蚀力年内分布不均,主要集中在夏季,分别占全年的67.80%和52.86%;泾河流域年均降雨量和降雨侵蚀力分别为496.83 mm和1 481.24 (MJ·mm)/(hm~2·h),年际总体呈波动上升趋势且未来降雨侵蚀力将延续增加趋势,两者均在1996和2009年出现突变点且第一主周期分别为27和17 a;泾河流域降雨量和降雨侵蚀力在空间上均呈从西北到东南递增的趋势。     

基于EMD-LSTM耦合模型的趵突泉岩溶地下水水位预测应用

由于岩溶地下水具有强烈的非线性及非平稳波动特征,水位预测结果容易产生较大误差。针对岩溶地下水水位预测精度较差的问题,提出一种EMD-LSTM耦合模型,首先采用经验模态分解（EMD）将趵突泉岩溶地下水水位分解为5个分量（4个本征模函数项和1个残余项）,以此消除水位数据的非平稳波动性;同时构建长短期记忆（LSTM）神经网络模型,并将与地下水水位动态变化密切相关的降水量（表征含水层补给项）和月平均气温值、月最高气温值、月最低气温值、水汽压值（表征含水层排泄项）作为输入项分别对5个分量进行预测,最终将分量预测结果累加获得地下水水位预测值。结果表明：EMD能够显著消除岩溶地下水水位的非平稳波动特征;EMD-LSTM耦合模型可有效提高岩溶地下水水位的预测精度,其均方根误差相比于LSTM神经网络模型、ARIMA模型分别减小了27.86%和59.94%。总体来说,本文所提出的EMD-LSTM耦合模型具有较强的可靠性和稳定性,可为岩溶地下水水位的精确预测提供借鉴。     

基于遗传算法的串联梯级泵站扬程优化分配

为实现引江济淮工程(安徽段)江水北送段的高效运行,以引江济淮工程江水北送段输水系统为研究对象,采用基于遗传算法构建的梯级泵站扬程优化分配模型,开展串联梯级泵站扬程优化分配研究。分别对设计和非设计工况下江水北送段输水系统的运行方案进行分析计算。计算结果表明:设计工况下优化后分配方案总效率较设计现状方案提高2.86%,说明模型优化后的方案可进一步提高梯级泵站的输水效率,为实现串联泵站输水系统科学、合理调度提供很好的科学支撑。