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根据1961—2012年湖泊水位观测资料,采用时间序列线性趋势分析与小波分析法,对比研究了博斯腾湖与伊塞克湖近50多年来水位变化特征,并对湖泊未来水位变化趋势进行预测。结果显示:(1)1961—2012年,博斯腾湖和伊塞克湖年水位总体呈显著的下降趋势。20世纪80年代中期之前,两湖水位变化趋势基本一致,都平稳下降;90年代后,博斯腾湖水位变化波动比伊塞克湖更为频繁,经历了迅速上升和下降的阶段,而伊塞克湖年水位较为稳定。(2)水位小波分析结果表明,博斯腾湖和伊塞克湖年水位变化分别存在18a和22a的主周期,从水位未来变化趋势预测结果来看,博斯腾湖水位将来一段时间继续下降,伊塞克湖水位则继续上升。 相似文献
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青藏高原的湖泊水位变化能够清晰的记录湖泊波动,分析近几十年来气候变暖背景下青藏高原典型湖泊水位的动态变化,对理解全球变化的区域响应特征和规律有重要意义。本文利用多源遥感数据,获取1972-2012年青藏高原南部地区5个典型湖泊的面积与水位序列,并分析了40年来湖泊水位的变化特征。研究结果表明,1972-2012年,普莫雍错,塔若错,扎日南木错水位呈上升趋势,分别上升了0.89 m、0.70 m、0.40 m;同期,佩枯错与玛旁雍错的水位呈下降趋势,分别下降了1.70 m、0.70 m。总体来看,五个湖泊在1990s-2012年的变化比1970s-1990s的变化更剧烈,从空间变化看,处于青藏高原边缘地带的佩枯错与玛旁雍错发生的变化呈现一致性,而位于中部地带的塔若错与扎日南木错的变化也呈现一致性。 相似文献
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1958—2012年博斯腾湖水位变化驱动力 总被引：3，自引：0，他引：3
利用1958—2012年博斯腾湖流域水文、气象与社会经济资料序列,采用灰色关联法分析了博斯腾湖水位变化特征及其影响因素。结果表明:(1)在过去半个多世纪,博斯腾湖水位经历了下降、上升、再下降3个阶段,各阶段内各驱动因素的权重不同;(2)博斯腾湖水位变化主要是入湖流量、降水及气温波动等自然因素和耕地面积、灌溉面积、灌溉引水量及灌溉净耗水量等人为因素共同作用的结果,特别是入湖流量变化是博斯腾湖水位升降的主要影响因素。1958—1987年,开都河处于偏枯年份,博斯腾湖水位呈缓慢下降的趋势,水位从1958年的1 048.00m下降至1987年的1 045.03m,平均水位为1 047.20m,这期间自然因素对水位的影响较大;1988—2002年,开都河处于丰水年,入湖水量较多,博斯腾湖水位呈快速上升趋势,水位从1988年的1 045.21m上升至2002年的1 048.60m,平均水位为1 046.80m,这期间人类活动对水位的影响开始增强,但自然因素对水位的影响仍强于人类活动对水位的影响;2003—2012年,入湖水量减少,博斯腾湖水位又呈急剧下降趋势,水位从2003年的1 048.55m下降至2012年的1 045.68m,这期间人类活动对水位的影响呈显著增加趋势;(3)1958—2012年博斯腾湖水位变化的主要驱动因素总体呈自然因素向人类活动的变化趋势。 相似文献
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地下水资源评价中降水量的时间序列--马尔可夫模型 总被引：8，自引：1，他引：8
降水量的预报精度对以其为直接或间接补给源的地下水资源评价具有重要的影响，将时间序列方法与随机过程离散状态的马尔可夫链理论相结合，提出了时间序列－马尔可夫模型以预报大气降水量，模型根据降水序列的特征，采用一维非平衡时间序列模型进行预测，预测结果总体效果较好，但峰值点处误差较大，为了提高模型对波动性较大随机变量的预报精度，利用随机过程马尔可夫概率状态转移矩阵预报方法对其预测值进行二次拟合，实例计算表明，时间序列－马尔可夫模型预报效果良好，预报精度明显高于单一的时间序列模型精度，该结果拓宽了时间序列预报模型的应用范围，且对以大气降水为最终补给源的地下水资源评价具有重要的实用价值及理论意义。 相似文献
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鄱阳湖水文特征动态变化遥感监测 总被引：5，自引：0，他引：5
鄱阳湖是中国第一大淡水湖,对鄱阳湖的水文变化进行持续监测可以为流域内生态环境变化提供基础数据,有利于研究其与长江和流域内河流的交互关系,更好地服务于陆面过程模式和水资源管理。本文利用卫星测高数据反演的鄱阳湖水位数据与MODIS数据结合,对鄱阳湖2000—2015年的水位、水域面积和水量变化进行研究,并通过水量平衡模型,推导出了同期长江—鄱阳湖的水量交互。研究发现,2000—2015年鄱阳湖面积呈现波动性变化,最大水域面积为3600 km 2,是最小水域面积482 km 2的7.5倍。2004年、2007年、2009年和2011年水域面积比较低,2012年后形势好转。每年1月、2月、12月份是鄱阳湖干季,水域面积低至500 km 2,湖口处水位可低至4.71 m,湖面从南往北倾斜,南北水位差异达2.59 m。相对于2000—2015年最低水量,干季时湖泊水量平均增加量为3 km 3。每年6—9月份是鄱阳湖的湿季,水域面积一般大于2670 km 2,水位高于15 m,南北水位差异不大,相对于2000—2015年最低水量,湿季时湖泊水量平均增加量为12 km 3。2000—2015年鄱阳湖流入长江的水量范围为-7~40.66 km 3,每年有93.33%的时间水流从鄱阳湖流入长江。流入长江的水量多少具有明显的季节性,通常5月、6月流入长江的水量高于7月、8月,主要因为7月、8月长江中上游降水增加,长江干流来水增多,对鄱阳湖湖水倒灌有一定的顶托作用。 相似文献
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1974—2009年西藏羊卓雍错湖泊水位变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
羊卓雍错(简称羊湖)是青藏高原南部最大的一个封闭型内陆湖泊,位于西藏自治区浪卡子县境内,与纳木错、玛旁雍错一起并列为西藏三大圣湖,是藏南地区重要的风景旅游区。始建于1989年的羊湖发电站于1997年正式投入运营,为世界上海拔最高的抽水蓄能电站。在全球气候变暖和人类活动的影响下,其湖面水位变化及其成因备受国内外关注。利用1974—2009年羊湖白地水文观测资料,分析了36年来羊湖水位年际、年内变化特征及其与自然要素(气温、降水和蒸发等)和人类活动之间的关系。结果表明,羊湖平均水位为19.06 m,历史最高值出现在1980年,为21.37 m,2009年水位降至17.08 m的历史最低值。自1974年有水位观测资料以来,羊湖水位呈波动式下降趋势,其中,1974—1977年水位表现为逐年下降,幅度为0.26 m/a;之后至1980年以0.4 m/a呈上升态势,1980年羊湖水位达到了历史最高值;此后,至1996年水位呈显著下降趋势,减少速率为2.08 m/(10 a),1996年是羊湖水位上升的一个转折点,至2004年水位在逐年上升;2004—2009年是一个水位显著下降的时段,速率为0.57 m/a,也是水位下降趋势最为显著的时段。羊湖水位下降年份占整个时段的56%,而44%的年份水位在上升。1974—1984年及2001—2005年水位高于多年平均值,而1985—2000年及2006年之后水位都低于多年平均值。羊湖水位的年内最低值一般出现在6月,最高值则在10月。羊湖年内水位变化对流域降水量的响应具有一定的滞后性,时间为2个月左右。羊湖水位变化主要是由降水波动、气温上升、蒸发的变化等自然因素共同作用的结果,特别是,流域年际降水量波动是湖面水位升降的主要影响因子,人为和工程的影响范围和程度均较小。自羊湖电站1997年运行以来,流域的环境在暖湿的气候大背景下有所改善,且对羊湖水位变化无明显影响。但如果电站不能蓄水与发电并举,达不到总体不消耗羊湖水量的设计目标和水量平衡,对羊湖水位的影响将不可忽视。 相似文献
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近50年人类活动引起的杭嘉湖平原区水位变化 总被引：2，自引：0，他引：2
针对杭嘉湖地区洪涝灾害日益加剧的现状,基于1960~2007年日降水和日水位资料,采用Spearman检验、有序聚类分析和线性模拟方法,研究了近50 a来降水和水位变化,在此基础上探讨了降水和人类活动对特征水位变化的贡献率。结果表明,区域近50 a降水变化未见明显趋势,水位呈增加趋势,年最高水位、年平均水位和年最低水位增率分别为0.03 m/10a、0.05 m/10a和0.09 m/10a,且平均水位和最低水位增加达到显著性水平。8个代表站点特征水位均呈增加趋势。空间上沿水流方向,线性坡度值增大。水位降水响应率和平水年水位序列分析显示人类活动是水位变化的重要原因。人类活动对最高水位、平均水位和最低水位变化的贡献值分别为39.0%、56.2%和82.9%。 相似文献
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旅游客源预测模型及其对比 总被引：16，自引：0，他引：16
以中国1978--2001年入境客源为例,定量分析线性回归模型、移动平均预测模型、指数平滑模型以及灰色预测模型的应用及其差异问题,得出以下结论：1)对于21a、8a．5a序列客源数据,线性回归预测模型的绝对误差最大;2)随着序列数据从21a向8a、5a变化,指数平滑模型绝对误差整体相对变大,而灰色模型绝对误差整体相对变小;3)在进行我国入境客源预测时,如果序列较长(8a或以上),可选择指数平滑预测模型,如果序列较短(4～7a),可选择灰色预测模型,这样预测结果精度相对较高。 相似文献
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近几十年来珠江三角洲1月和7月水位变异分析 总被引：2，自引：0，他引：2
以水动力学原理为基础,运用累积距平法、有序聚类分析法、滑动F识别与检验法和M-K趋势与突变分析法4种方法,对珠江三角洲1959-2005年47 a的7月和1月水位时间序列进行突变点分析.结果表明:7月平均高水位的变异点集中在1974-1982年和1989-1995年两个时段,1月平均低水位的变异点集中在1970-1980年和1984-1993年两个时段,且大部分潮位站存在一个变异点,少数存在两个.入海口门站1月平均低水位和7月平均高水位序列变异点前/后的均值出现增加的特征,1月平均低水位C1值基本保持不变 相似文献
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生态旅游区的发展受到诸多确定性因素和随机性因素的共同作用,并反映于旅游区游客观测序列。通过构建游客序列分析框架,提出了游客序列分析的理论模型。并以江苏盐城麋鹿生态旅游区为例,集成多种数学方法,进行了游客序列的分解、调整和综合预测的实证 分析。运用Tramo/Seats 方法进行季节调整分析可有效提取时间序列各组分,从而获得了不同尺度的作用模式,所获得的去噪序列为预测研究提供了基础资料。基于ARIMA 模型、Winter 加法模型、Winter 乘法模型和Tramo/Seats 模型的综合预测表明,麋鹿生态旅游区未来两年年平均新增游客数量在1.95-3.14 万人次之间。各方法预测结果间的差异与其建模思路及实现方法有关,因此集成多种方法进行预测,并进行对比分析,有助于获得对游客波动变化更为全面的认识,同时所提供的多种可能预测方案,可为生态旅游区容量控制、旅游环境资源的保护与开发及旅游区的管理决策提供参考依据。 相似文献
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《山地学报》2021,(1)
水库滑坡的位移与周期性的库水波动和季节性降雨等诱发因素关系密切,由于库水位升降和降雨的作用,滑坡累计位移变形曲线呈明显的"台阶状",准确、及时地预测此类台阶状位移对提升该变形的认识具有重要意义。为深入了解诱发因素对水库滑坡位移的影响,预测其变形演化趋势,本研究提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和随机森林回归模型(RFR)的滑坡位移预测模型。以水库滑坡——三峡库区白家包滑坡2007年4月至2018年12月的变形数据为例,进行"台阶状"位移的预测与模型检验。通过EEMD方法将累计位移分解为趋势项和周期项,其中趋势项采取最小二乘法的三次多项式拟合;周期项基于诱发因素组合和滑坡位移的响应变化,建立RFR模型进行预测。根据时间序列加法,将趋势项和周期项预测值叠加,获得总位移预测值。结果表明EEMD-RFR模型基本反映了滑坡累计位移的"台阶状"变化趋势,相关系数R达到0.997。通过与两种BP神经网络预测方法的对比,反映EEMD-RFR模型具有更好的预测效果。本研究为水库滑坡台阶状位移预测提供了一种有效的新方法,对了解水库滑坡长期变形具有一定意义。 相似文献
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生态旅游区的发展受到诸多确定性因素和随机性因素的共同作用,并反映于旅游区游客观测序列.通过构建游客序列分析框架,提出了游客序列分析的理论模型.并以江苏盐城麋鹿生态旅游区为例,集成多种数学方法,进行了游客序列的分解、调整和综合预测的实证分析.运用Tramo/Seats方法进行季节调整分析可有效提取时间序列各组分,从而获得了不同尺度的作用模式,所获得的去噪序列为预测研究提供了基础资料.基于ARIMA模型、Winter加法模型、Winter乘法模型和Tramo/Seats模型的综合预测表明,麋鹿生态旅游区未来两年年平均新增游客数量在1.95-3.14万人次之间.各方法预测结果间的差异与其建模思路及实现方法有关,因此集成多种方法进行预测,并进行对比分析,有助于获得对游客波动变化更为全面的认识,同时所提供的多种可能预测方案,可为生态旅游区容量控制、旅游环境资源的保护与开发及旅游区的管理决策提供参考依据. 相似文献
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基于博斯腾湖1955—2012年湖水位变化资料,利用树木年轮法分析了博斯腾湖年和月水位变化与湖滨柽柳(Tamarix ramosissina)年轮生长关系,利用敏感度指数得出博斯腾湖滨柽柳年轮生长的敏感水位范围。结果表明:(1)1955—2012年博斯腾湖年平均水位经历了3个明显变化阶段,即1955—1987年下降至最低,1987—2002年上升至最高。受向下游生态输水影响,2002—2012年博斯腾湖水位快速下降。输水对博斯腾湖月平均水位和季节性水位变化有影响。(2)博斯腾湖滨柽柳年轮指数与当年的湖水位变化和前1年的湖水位变化均显著相关(p0.05)。柽柳年轮指数与前1年10月至当年4月各个月份的湖水位表现出显著相关(p0.05)。柽柳年轮指数与前1年冬季湖水位相关显著(p0.05),与当年春季3—4月月平均湖水位相关性显著,与当年夏季和秋季湖水位的相关性不显著。(3)博斯腾湖滨柽柳年轮生长对月湖水位变化响应比较敏感。当湖水位在1045.3m时,柽柳年轮指数灵敏度指数(Sk)存在最低值;当湖水位在1 046.3m时,Sk出现最高值。 相似文献
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预测陕西关中地区需水量的改进GM(1,1)模型 总被引：6，自引：0，他引：6
需水量评价与预测是水资源规划与管理一项重要的研究内容。本文采用定额法计算需水量。通过对陕西关中地区需水量要素组成的分析,认为需水量要素属平稳时间序列,且一阶累加生成数据系列满足指数规律,符合灰色预测条件。为了提高GM(1,1)模型的精度,采用一种改变背景值的新方法,即:中心逼近方法。通过精度检验,中心逼近式GM(1,1)模型平均误差百分比、误差平方和分别比传统的GM(1,1)模型提高了0.147和1.579。用中心逼近式GM(1,1)模型预测需水量各要素近期和中长期值,经检验,其中非农业人口、农业人口、耕地面积、工业总产值预测模型满足一级模型,等级为良好。牲畜头数预测模型为不合格模型,分析其原因,主要是因为时间序列数据不完全符合指数规律。通过定额法计算,预计75%保证率时2005年和2010年关中地区工农业需水量分别占总需水量的92.21%和89.75%,生活需水量分别占7%和9.04%。 相似文献
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鄱阳湖湿地水位与洲滩淹露模型构建 总被引：5，自引：1，他引：4
水是控制湿地生态过程的一个重要因子,为了研究洲滩变化和湿地草洲生长发育规律,以便更好地监测和保护湿地生态系统,有必要研究鄱阳湖水体变化特征,分析湿地洲滩水位的时空动态变化和洲滩淹露规律。本文以鄱阳湖国家级自然保护区为例,在对鄱阳湖多年水位进行分析的基础上,利用多时相遥感影像和DEM提取湿地洲滩特征;并在GIS支持下综合考虑地形、鄱阳湖水位、湖泊缓冲区等因素,建立了湿地水位及洲滩淹露模型。时空验证结果表明,该模型具有较好的模拟效果,精度在85%以上。同时,本文根据研究区特点及水体在TM2、7波段的特征差异,构建了一个新的水体指数FDWI,提取水体精度达到98%,特别是对潮湿的沙地、植被和云有很好的区分能力。 相似文献
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基于对鄱阳湖开放水文系统特点和影响因素的深入分析,通过构建一组联合的神经网络模型,定量辨识了包括湖盆地形变化、三峡工程作用、长江流域气候变化等因素对湖泊水位变化的影响分量、时空差异及其发展趋势,并对其作用机制进行了探讨。结果表明：相对于1980—1999年,2003—2014年鄱阳湖湖盆地形变化、三峡工程运行、长江流域气候变化和其他人类活动对湖泊水位降低的平均贡献率分别为50%、18%和32%。由于影响机制的不同,湖泊水位对这3个驱动因子的响应表现出明显的时空差异。冬、春季节湖泊水位降低主要由湖盆地形变化引起,而夏、秋季节的水位降低则主要归因于长江流域气候变化及其他人类活动的综合影响。湖盆地形变化对湖泊水位的影响在湖区都昌站附近最为突出,并且该影响仍呈长期增加趋势。三峡工程引起的湖泊水位变化在湖口处最大,向南部湖区逐渐减弱,其长期变化趋势日渐稳定。长江流域气候变化及其他人类活动的作用值得特别注意,该影响年际间波动较大,在某些年份里（如2006年、2011年）可成为湖泊水位降低的主导因素,但年际变化趋势不明显。 相似文献