干旱半干旱地区降雨下渗过程的若干问题探讨

通过对Horton、Philip下渗能力曲线的讨论以及王家沟流域不同地类下渗试验的应用比较分析,表明Horton下渗能力曲线比Philip下渗能力曲线具有更明确的物理意义。但由于它们都是把下渗的出现作为地表饱和的结果以及由于流域上下渗分布的不均匀性．因此不能把它们直接应用于流域的产流计算。总结分析了目前对降雨下渗过程的研究,认为加强对降雨下渗规律的认识,将降雨下渗与土壤水分运动的动态变化过程结合起来研究,可以为流域径流形成机理的认识和流域水文模型的建立奠定基础。     

城区路面雨水径流水文水质特征试验研究

鉴于研究城区路面径流水文过程与污染物变化特征可为有效利用城市雨水、控制非点源污染等提供参考依据,采用污染物分析方法对新乡市2010年城区路面3场降雨—径流的水文、水质过程进行采样分析。试验结果表明,路面径流系数在0.78～0.82之间,径流曲线形态与降雨过程线类似,两者波动幅度相对较小;径流初期污染严重,后期COD、SS浓度分别小于203、458mg/L;各指标的标准差率呈SS>COD>DO>pH值的趋势,这与各自浓度变化过程的指向性一致;径流中COD与SS之间的相关性较好,而DO与其之间的相关性较差。     

洞庭湖区月降雨序列的混沌特性识别及预测研究

基于相空间重构思想,采用最大Laypunov指数法确定洞庭湖区岳阳水文站30 a的月降雨序列具有明显的混沌特性。应用混沌径向基函数神经网络预测月降雨量,预测精度远远低于时间序列分解模型,并表现出高度的无规律性。定量分析了噪声对混沌预测精度的影响,表明监测误差是影响混沌预测精度的一个重要因素,提高数据精度是提高混沌预测精度的一个有效方法。     

Computation of monthly mean daily global solar radiation in China using artificial neural networks and comparison with other empirical models

In this paper, an artificial neural network (ANN) model is developed for estimating monthly mean daily global solar radiation of 8 typical cities in China. The feed-forward back-propagation algorithm is applied in this analysis. The results of the ANN model and other empirical regression models have been compared with measured data on the basis of mean percentage error (MPE), mean bias error (MBE) and root mean square error (RMSE). It is found that the solar radiation estimations by ANN are in good agreement with the measured values and are superior to those of other available empirical models. In addition, ANN model is tested to predict the same components for Kashi, Geermu, Shenyang, Chengdu and Zhengzhou stations over the same period. Data for Kashi, Geermu, Shenyang, Chengdu and Zhengzhou are not used in the training of the networks. Results obtained indicate that the ANN model can successfully be used for the estimation of monthly mean daily global solar radiation for Kashi, Geermu, Shenyang, Chengdu and Zhengzhou. These results testify the generalization capability of the ANN model and its ability to produce accurate estimates in China.     

GFS降雨预报图数值化处理算法在洪水预报中的应用

鉴于大部分气象系统对外发布的降雨预报信息均为降雨预报图的形式而不能直接用于水库调度,设计了一种GFS降雨预报图数值化处理算法,可计算出降雨预报图中任意像素点的降雨数值预报信息,然后利用计算出的GFS降雨数值预报信息与洪水预报模型耦合来进行洪水预报,并以桓仁水库2010年的一场洪水为例进行了验证。结果表明,利用该算法计算出的降雨数值预报信息可应用于洪水预报,具有较好的应用前景。     

溪古水电站消力池边坡降雨条件下渗流场三维有限元分析

针对因公路改线在坝顶高程附近开挖溪古水电站消力池高边坡时雨季曾出现局部塌滑破坏、边坡顶部变形较大并出现明显的坡面拉裂缝等问题,基于饱和—非饱和渗流理论,建立了该边坡渗流分析三维有限元模型,模拟了坡面张拉裂缝等入渗通道和内部主要结构面,根据坝址气象资料拟定了典型降雨过程线,研究了该边坡在降雨条件下的渗流场及其变化规律,并计算分析了工程治理措施对边坡渗流场的影响。结果表明,同时封闭后缘透水带和坡面张拉裂缝等入渗通道可显著减小坡体暂态饱和区,且暂态饱和区向坡内延伸的垂直深度最大可减小约15 m,有利于提高边坡稳定性。     

灰关联模式识别与预测方法在河南省黄河中游流域夏季雨量中长期预报中的应用

基于三门峡、郑州、卢氏、孟津、济源和孟州站6~8月累积雨量资料,采用灰关联模式识别与预测方法进行了中长期雨量预测,预报验证期为5年。结果表明,6个站点的预报合格率均大于等于60%,总体上看丰水年的预报合格率大于枯水年,其中卢氏站的预报合格率最好,达到100%;三门峡站2006年、孟津站2002年和2006年预报相对误差较大,原因在于其实测值在各自站点从小到大排序中排位靠前,可见灰关联模式识别与预测方法在预测极小值时效果较差。     

上海市台风降雨和潮位遭遇组合概率研究

针对台风期间上海市城市防洪涝安全风险问题,基于1970～2011年徐家汇气象站日降雨资料和黄浦江吴淞潮位站日潮位资料,采用P-Ⅲ型分布拟合了台风降雨和潮位的概率分布,利用Copula函数建立了上海市台风降雨与黄浦江潮位的联合分布模型,并定义和分析了台风降雨与潮位的组合风险概率及两变量重现期。结果表明,上海市台风降雨达到50mm,与年最高潮位达到警戒水位的联合重现期约为2年;10年一遇台风降雨与5年一遇或20年一遇的年高潮位的同现重现期分别为111、303年;20年一遇的台风降雨与20年一遇的年高潮位的同现重现期为625年;上海市10年一遇以上台风降雨遭遇到5年一遇以上的年高潮位的机率很小。     

用微波消解法测定日用化学品中砷时存在的问题及克服方法

针对现有文献方法中微波消解法测定砷时赶酸时间不确定、赶酸不完全等缺点,研究了尿素结合沸水浴加热消除微波消解液中亚硝酸根和挥发性氮氧化物的干扰,考察了微波消解液中剩余硝酸对测定的干扰情况.优化了微波消解-氢化物发生原子吸收法测定日用化学品中砷的条件.方法检出限为0.4 μg/L,定量下限为1.5 μg/L;样品加标测定的相对标准偏差为1.2％,回收率为91％～102％.     

降雨条件下土质高边坡稳定性影响因素分析

选取影响土质高边坡稳定性的指标,采用变量控制的方法,在ABAQUS软件中分别计算了各个指标不同数值情况下的稳定系数,并利用改进的灰色关联分析法计算出土质高边坡稳定性对各个因子的敏感性,为以后的边坡工程设计和施工提供一定的参考。