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根据1950—2018年黄河干流兰州断面的日平均流量、极端流量、月平均流量等数据资料,采用水文分析方法和流量过程变异程度指标计算方法对其水文情势变化情况及成因进行分析。结果表明:1950—1968年、1969—1986年、1987—2005年和2006—2018年兰州断面的年最大日平均流量、极端流量、流量过程变异程度等指标呈现阶段性变化。具体表现为小流量洪水频次增加,中大流量洪水频次减少,小流量洪水历时增长,中大流量洪水历时缩短;最小化指标的极端流量整体呈现上升趋势,最大化指标的极端流量整体呈现下降趋势;流量过程变异程度逐阶段上升。分析指出各指标阶段性变化的主要原因是龙羊峡和刘家峡水库的蓄水运行、沿黄工农业耗水以及全河水量统一调度的实施。 相似文献
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建立具有通用性和实效性的水土保持坡面措施蓄水拦沙指标计算模型,是准确评价水土保持蓄水拦沙效益的基础。依据以往对大量小区试验资料的整理分析结果,运用神经网络技术来映射影响蓄水拦沙指标的各变量间的复杂关系,建立了以区域降雨-径流-泥沙子模型和林草盖度子模型等为基础的基于BP神经网络的坡面措施蓄水拦沙指标模型,并在黄土高原水土保持世行贷款项目蓄水保土效益评价中进行了应用和验证。结果表明:①神经网络模型能以较高的精度映射不同区域降雨产流产沙、水土保持措施质量与蓄水拦沙量间的复杂关系;②神经网络模型突破并消除了对降雨、植被盖度等因子进行人为分组的局限及其对计算精度产生的影响;③随着监测数据的增加,模型将不断得到泛化。 相似文献
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