伊洛河"2010·7"洪水分析

伊洛河属于山区性河流,洪水具有洪峰历时短,来猛去速等特点."2010·7"洪水期间,由于洪水级别过大,栾川县出现严重水灾后,造成了县通信设备无法使用,给栾川和潭头站的报汛带来了很大的困难.伊洛河上一些站刚改造好的设施投入运用后水毁较严重,特别是伊河上游4站,永久水尺全部水毁.本文主要概述了本次洪水的演进及特征,并提出了...     

彰武水库水环境安全评估

彰武水库是河南省境内海河流域的主要水库,由于自然和人为因素影响,库内水体水质较差。为了强化水库水环境安全工作、确保水库水质,以该水库作为研究对象,通过DPSIR模型建立了该水库水环境安全评估指标体系,根据熵值法计算了各指标的权重,尝试用云模型对其2015年的水环境安全状况予以评估。结果表明:该水库水环境为较安全级别,但存在安全隐患;由于周边较多废弃的工矿企业,其工业废水和农业化肥农药,随降雨和灌溉退水而排入水库,再加上传统的网箱养殖方式,使其TN、TP的浓度严重超标,水库水质全年为劣V类,需引起水库管理部门的重视。云模型能减少评估过程中的不确定性,其评估结果与实际相符,可用于水体环境的安全评估。     

白龟山水库遥测系统北斗卫星信道建设

针对河南省白龟山水库水情自动测报系统的现状,提出以短信和北斗卫星2种信道同时作为系统主信道的升级改造方案,极大地增强系统的稳定可靠性和抵抗自然灾害能力,解决在连续阴雨天气、交流电停电、网络中断等极端条件下系统不能独立正常运行的问题。其在利用北斗通信信道方面作出的成功探索,对其它水情自动测报系统的建设有很好的借鉴意义。     

跳数和跳距修正的距离向量跳段定位改进算法

由于在无线传感网络中传感节点随机分布,致使距离向量跳段(DV-Hop)定位算法的定位误差偏大,为此,采用跳数和跳距修正的方法对距离向量跳段定位算法进行改进。在计算信标节点和未知节点跳数的过程中引入节点通信距离的影响,使得节点之间的实际跳数计算更加准确;再利用线性搜索算法获取最优信标节点间的平均跳距,使信标节点的平均跳距更加精确。对比仿真实验结果表明,改进算法大大提升了定位的精度,提升幅度高达15%。     

雨强和土地利用对豫西南山区氮磷流失的影响

为了掌握雨强和土地利用方式对丹江口水库水源区养分流失的影响,通过室内人工模拟降雨试验,对从豫西南山区采集的5种常见土地利用类型的表层土壤,开展了6种雨强下TN(总氮)、TP(总磷)的流失规律研究。结果表明:1地表产流中,雨强对TN的平均含量影响显著,雨强大于1.0 mm/min时才会对TP的含量产生影响;不同用地产生的泥沙中,雨强大于等于3.0 mm/min时才会对TN、TP的含量产生显著影响。2土地类型对TN、TP的流失量也有极大的影响,乔木林、灌草地因其具有较坡耕地、梯田与荒草地更好的土壤结构,TN、TP的流失量相对较少,但前两者之间与后三者之间的差异不大。3对径流中TN、TP的含量与雨强作回归分析,除乔木林地和灌草地略有不同外,其他各用地类均为对数拟合的效果最差,多项式拟合的决定系数较高;不同用地产沙中TN、TP含量与雨强的关系,均以多项式拟合的效果为最好。     

细化的SPA法在湖泊水质综合 评价中的应用

针对集对分析同异反评语细化问题,将联系度进行扩展,深入挖掘联系度与样本所属级别具 有同一度的关系,进而建立水质评价五级评判模型。选取5项主要影响因子对都阳湖10个主要断面 的水质进行评价,通过与模糊综合评价法的评价结果对比。结果表明本模型评判效果较好,应用方 便,具有较好的应用价值。     

熵值密切值法在陆浑水库营养状况评估中的应用

为了掌握陆浑水库的富营养化情况,采用熵值密切值法结合湖库富营养化评估标准,对其2009-2015年的营养状况进行评估。结果表明:该水库为轻度富营养化,主要表现为总氮超标;将该方法与线性插值评分法相比较,两者存在差异,线性插值法的主观性较大且没有考虑各指标对评估结果的影响,而熵值密切值法能够减少主观性,还能确定影响水质的主要因素,使富营养化状况的评估结果更符合实际。因此,熵值密切值法可以作为评估水体水质的常用方法。     

伊洛河水污染现状成因分析及防治对策

对伊洛河干流水质及排污口开展实地调查取样,并进行监测评价,结果表明:洛河水质沿程逐渐变差,上游水质较好,中下游洛阳、偃师等城市河段水质明显恶化;伊河水质整体较好,但洛阳和栾川两个局部城镇河段水质较差;污染原因主要是排污企业超标排放,生活污水未得到有效集中处理。据此,对伊洛河流域提出水污染防治对策:确立水功能区限制纳污红线,严格控制伊洛河入河污染物总量;加强工业污染源管理和控制,重点关注金属加工、电力和化工企业等污染主导行业;完善收水管网,提高生活污水处理及回用率;保证河道内留有一定的自净水量,保障河流纳污能力。     

基于LSTM-GRU的污水水质预测模型研究

水质预测对水资源管理及水体保护至关重要,为提高污水水质预测模型准确率,考虑到水质参数是一个动态的时间序列,在研究RNN神经网络模型基础上,引入一种改进的长—短记忆网络结构（LSTM-GRU）来增加RNN的隐层,GRU和LSTM采用门结构代替标准RNN结构中的隐藏单元,可以选择性地记忆重要信息而忘记不重要信息,从而高效学习历史水质参数信息,使得预测结果更加精确。通过仿真分析,本文采用的LSTM-GRU模型与传统的污水水质参数预测模型相比,LSTM-GRU模型的泛化能力更强,预测精度更高,有效性及实用性更强。     

小流域山洪灾害分析评价中产汇流计算方法及应用

产汇流计算作为山洪灾害分析评价的重要内容,其计算结果的精度直接影响预警指标的准确性。针对小流域分析评价无水文资料的问题,在产流计算时,移用小流域附近下垫面条件相似水文站的产流曲线,利用DEM资料建立不同雨强条件下的单位线进行汇流计算,并选取裴河水文站的流量和降雨资料进行模拟分析。结果表明,采用降雨径流相关图与地貌单位线相结合的方式,完全满足分析评价产汇流计算要求,可很好地解决小流域无水文资料和暴雨图集法计算精度较差的问题。