磨刀门水道枯水期咸潮变化趋势及成因

在对1998—2015年磨刀门水道咸潮上溯不同时间尺度变化特征进行统计分析的基础上,采用Spearman秩相关分析识别流量、海平面、平均潮差、最高潮位、最低潮位以及降雨量等因素与咸度超标时数之间的相关性,利用主成分分析确定各因素对咸潮上溯活动变化的贡献程度。研究结果表明:1998—2015年,磨刀门水道枯水期的咸潮上溯活动表现出两阶段的变化特征,以2004—2005年枯水期为分界点,第一阶段的咸度超标时数呈现出先下降后上升的"V"型变化特征,第二阶段则总体表现为下降趋势,有利于河口地区的供水安全;咸潮高超标时数主要集中在每年12月至次年2月,且变化趋势与年际变化趋势基本一致;流量、海平面和最低潮位与咸度超标时数相关性显著,且通过了99%的显著性水平检验,而海平面与咸度超标时数的相关关系(负相关)与理论结果不一致是受到了人为活动的影响;引起第一阶段咸度超标时数"V"型变化的主要原因是自然因素(降雨)的影响,而第二阶段咸度超标时数整体呈下降趋势的原因除了自然因素外,还包括调水压咸等人为活动的干扰。     

一种基于Google Earth影像的河道地形数据提取方法

为解决无实测资料地区的河道地形数据获取问题,提出了一种基于Google Earth影像提取河道地形数据的方法,利用该方法提取了鉴江流域的河道地形数据并将其应用于水动力模型的构建。结果表明:利用该方法提取的河道地形数据所构建的水动力模型,其模拟过程与实际过程基本一致,其中模拟的最大、最小流量与实测对应的最大、最小流量的相对误差分别为14.3%和7.8%,流量模拟的整体相对误差为13.2%;模拟的最高、最低水位与实测对应的最高、最低水位的相对误差分别为5.5%和3.9%,水位模拟的整体相对误差为5.2%;基于Google Earth影像提取河道地形数据是解决无河道地形资料地区的一种便捷且行之有效的方法。     

潭江水质时空变化特征及其驱动因子

为掌握潭江水质的变化特征,采用Mann-Kendall趋势检验以及水质综合污染指数等方法分析了潭江干流2001—2019年的水质年际变化特征,利用主成分分析方法识别了影响潭江水质变化的主导水质参数,通过相关性模型分析了影响水质变化的主要驱动因子。结果表明:潭江上游的水质最好但有一定的恶化趋势,下游的水质次之且无明显的恶化趋势,中游的水质最差恶化趋势也最为显著;主导潭江上游水质变化的水质参数是COD和BOD₅,中游为TN和NH₃-N,下游则是TN、NH₃-N 和TP;人口和森林覆盖率是影响潭江上游水质变化的主要驱动因子,而影响潭江中、下游水质变化的驱动因子除人口和森林覆盖率外,还包括GDP和水温;受人类因素的影响,潭江中、下游水质变化与自然驱动因子之间的关系有所改变。