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1.
以涡河流域2005—2018年(共168个月)的水质指标月监测数据为背景资料,探究小波分析和神经网络在流域水质方面的应用。通过小波分析来判别涡河流域水质指标的多尺度变化规律;运用主成分分析法选取涡河水质主要影响因子,并对主要影响因子建立小波神经网络预测模型。研究结果表明:各水质指标具有多尺度振荡的特点,且主要存在以8、20、30个月左右变化的主周期;目前影响涡河流域水质的主要因子是以化学需氧量为代表的污染因子;通过小波神经网络得到的化学需氧量预测值与实测值的曲线拟合较好,平均百分比误差(MRE)为8.4%,均方根误差(RMSE)为1.5,模型较稳定且预测精度较高。基于小波神经网络的应用为流域水质污染研究提供了一个新的思路。 相似文献
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3.
径流系数是表征流域的产水能力、反映自然地理因素对降水形成径流过程影响程度的重要参数。针对快速城市化背景下的海绵城市规划建设需求,为了寻求具有一定物理基础且较简捷快速的方法来确定区域产流,以武汉市后湖流域为研究对象,采用基于降雨径流试验的拟合函数、面积加权法和水量平衡法3种方法计算综合径流系数,并分析比较各个方法的优缺点。结果表明:(1)后湖流域3种方法计算的综合径流系数值分别为0.49,0.49和0.58;基于试验的拟合函数法计算简便,面积加权法各土地利用类型的径流系数取值主观性较大,水量平衡法具有水文学原理,适用于监测资料较充足区域。(2)降雨过程水量平衡法计算结果表明,前期影响雨量对场次径流系数有较大影响,在规划设计中应结合设计工况对应的成灾雨型、雨量、设计重现期等影响因素,优选水量平衡计算法。(3)当实测资料较为缺乏时,综合考虑排水规范中面积加权法和降雨径流试验方法可以快速得到区域综合径流系数的参考值。研究成果可为城市水资源利用和海绵城市建设提供参考。 相似文献
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5.
汛期划分对防汛抗洪工作意义重大。采用SPSS聚类分析、判别分析和模糊统计试验方法,对海南岛万泉河流域汛期非汛期进行划分。聚类分析方法和判别分析方法的结果相互验证,均具有实际指导意义;但判别分析方法考虑了样本系列时序性问题,优于聚类分析方法。模糊统计试验方法对选用因子比较敏感,以流量为因子的划分结果优于以降雨为因子的划分结果。SPSS聚类分析、判别分析和以流量为因子的模糊统计试验方法结果相似。考虑实际工作方便,建议将每年5月上旬至11月下旬定义为万泉河流域汛期,12月上旬至次年4月下旬为流域非汛期。 相似文献
6.
土壤水文特征是研究区域水土资源合理配置的基础支撑要素,根据华北土石山区土壤的地貌分异规律,综合考虑地质、植被、土地利用等因素,采用野外调查取样法、环刀法等,研究了易县崇陵流域5种典型植被(油松、侧柏、银杏、刺槐、荆条)条件下的土壤物理性质、土壤水分特征曲线、土壤入渗过程等土壤水文特征。结果表明,同一植被条件下,土壤容重随土壤深度增加逐渐增大,同一深度条件下,荆条覆盖下的土壤容重最小,其他植被覆盖条件下的土壤容重差别不显著;同一植被条件下,随深度增加,饱和含水率逐渐减小,同一植被不同深度条件下的土壤水吸力随土壤含水率的增加逐渐减小;对土壤水分特征曲线进行拟合时,发现Gardner模型适用于油松和银杏,而张景略模型适用于侧柏、刺槐和荆条;土壤入渗过程的渗润阶段发生在土壤入渗开始的前10min内,渗漏阶段持续100~120min;侧柏最佳入渗模型为Kostiakov模型,而油松、银杏、刺槐及荆条最佳入渗模型为蒋定生模型。 相似文献
7.
基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。 相似文献
9.
为研究不同生态需水计算方法对水质评价的影响,采用4种计算方法确定河道生态流量,分别通过优化得到水量水质调度方案,并分析各方案中水质指标改善效果优劣。以浊漳河流域为例,采用大系统分解协调技术,通过数据传递实现模拟模型与优化模型的耦合,构建生态流量保障的水库水量水质联合调度模型。模型模拟结果表明,模型在时间上处理了年际间水量分配不均的情况,在空间上各河段水质改善效果较好,且基本满足了下游干流共同承担的水质需水和生态需水要求;经过综合评价,以频率曲线法计算河道生态保障流量更有利于浊漳河水质的改善。研究成果对于保障水生态,改善水环境有实际意义。 相似文献
10.