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1.
水面蒸发量与各气象因素关系的通径分析 总被引：4，自引：0，他引：4
从表面看,影响水面蒸发量的气象因素有日均气温、日最高气温、日最低气温和日均风速及日均相对湿度。通径分析表明,平均气温是水面蒸发量的主要的影响因素,其它气象因素大多通过平均气温对水面蒸发量起作用。与此同时,本文根据影响水面蒸发量的最主要因素,建立了相应的多元回归模型。结果表明,该模型具有较高精度和良好可靠性。 相似文献
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新疆平原地区水面蒸发量预测模型研究 总被引：1，自引：1，他引：1
新疆降水稀少、蒸发强烈,水面蒸发是河川径流水量损失的主要组成部分。农业是新疆经济的主要支柱和优势产业,而新疆的农业是灌溉农业,渠系众多,水面蒸发量损失较大,合理地预测水面蒸发量是有效利用水资源和促进农业发展的基础。利用新疆近30年来的气象资料。分别分析了南疆和北疆的月平均气温、湿度、水汽压等与月水面蒸发量的关系,结果表明气温和月水面蒸发量相关性均较好。可建立用气温资料预测水面蒸发量的模型。通过随机选取的测站月气温资料对模型进行了验证,计算结果表明模型误差较小,模型有实用价值。 相似文献
3.
根据新疆且末县气象站多年平均水面蒸发量及相关常规气象观测资料,利用灰色关联度法分析各气象要素对水面蒸发的影响程度。结果表明各气象要素对年均水面蒸发量的影响程度从大到小的排列顺序为日照时数>风速>气压>气温>总云量>相对湿度>水汽压。从气象因素角度出发,为区域水资源优化调度提供参考。 相似文献
4.
《地下水》2021,(3)
蒸发量的变化过程可真实的反映出区域气候的变化。利用平原区朱家河小流域蒸发站1989-2019多年蒸发量观测资料成果,统计分析了小流域内蒸发量变化特征,结果表明:(1)平原区朱家河流域多年平均蒸发量为920.0 mm;蒸发量总体呈波动式下降趋势。变化过程大致分为三段,自建站起至1996年水面蒸发量呈增大趋势,而且变化较大; 1997-2016年水面蒸发量呈减小趋势,变化较缓; 2017年开始,年水面蒸发量又有增大趋势,只是趋势较小。年内蒸发量为单峰型分布,6月份蒸发量最大,其次为5月份、7月份,三个月水面蒸发量几乎占全年的一半;封冻期1、2、12月份蒸发量最小,仅占全年蒸发量的6.4%左右;影响蒸发量的主要因子为风速和日照时数,其次是温度、湿度等,蒸发量拐点变化,很大程度上与该区大气环境污染程度有关。通过掌握流域蒸发量变化特征,可有针对性的加强治理措施,促进区域自然环境与人类社会的和谐发展。 相似文献
5.
在MATLAB中使用最小二乘法拟合Goff-Gratch公式,得到关于气温的饱和水汽压函数。无线气象站观测得到的气象资料结合人工观测蒸发量,在MATLAB中进行回归分析,得到基于彭曼公式的日水面蒸发量计算公式。算例表明,与无线气象站的蒸发量计算值相比,回归分析得到的日水面蒸发量公式计算值与人工观测值能够同步对比。无线气象站资料和人工观测资料能够资料同化,适合在工程中推广。 相似文献
6.
夏依木拉提·艾依达尔艾力 《水文》2010,30(6)
利用天山西部地区10个代表性水文、气象站1957-2006年20cm口径蒸发皿观测的水面蒸发量资料,分析了天山西部地区水面蒸发量的变化趋势.结果表明,天山西部地区代表站水面蒸发量具有明显的地区分布特性,水面蒸发量随海拔高程的增高而减少;水面蒸发量的年内变化很不均匀,而年际变化比较稳定;从1987年开始天山西部地区代表站年水面蒸发量转入一个快速下降的阶段.20世纪90年代和21世纪初,平均年水面蒸发量较1957~2006年50年均值减少6%～7%.较1957～1986年30年均值减少10%~11%.在季节变化中以夏季水面蒸发量的减少趋势尤为显著;滑动t检验的结果证实.1987年是天山西部地区水面蒸发量由多向少发生突变的转折年;50年来,水面蒸发量总体上呈明显减少的趋势.年水面蒸发量的气候倾向率为-53.2mm/10 a.这与黄河等流域近40、50年蒸发皿蒸发量呈明显下降趋势的结论基本一致:水面蒸发量与降水量呈负相关关系,可以初步认为降水及湿度的增加是天山西部地区水面蒸发量明显减少的主要间接因素之一. 相似文献
7.
三峡水库近20年水面蒸发量分布特征及趋势分析 总被引：1，自引：0，他引：1
水面蒸发是三峡水库水体水量损失的主要部分,是研究水库水量平衡的基本要素。收集了三峡水库沿线7个气象局近20年的水面蒸发量观测资料,通过整理和合理性检验后,对三峡水库水体的水面蒸发量以及蒸发能力在空间和时间上的分布特征和变化规律进行了分析。分析成果表明:各观测站水面蒸发量逐月变化规律均一致;水面蒸发量逐年变化呈波动性,年蒸发量在变化过程中有显著下降的趋势。空间变化特征是月水面蒸发量由上游至下游呈现多个峰值和谷值的变化;年蒸发量是库区上游站点年蒸发量偏小,沿程变化从上游沙坪坝到下游巫山逐渐增大,然后从巫山到下游巴东逐渐变小。 相似文献
8.
《地下水》2020,(3)
柯克亚尔河流域地处中纬度欧亚大路腹地,远离海洋并受北部、西部天山屏障的阻隔,流域区域内气候差异明显。为全面研究流域的水文气象特征,选用部分邻近流域的水文站和气象站作为参证站,通过对柯克亚尔河流域降水、蒸发等典型气象特征进行分析,掌握了该区域降水的季节分布、降水量年际变化和流域河流水面蒸发的基本规律,结果可知:流域内形成降水水平分布不均,总趋势为水汽自西向东,自北向南减弱。多年平均降水量为180. 2 mm;变差系数Cv为0. 36,降水量年际变化不是很大,山区大于平原,垂直分布十分明显,而降水分布季节分配不均;流域河流水面蒸发规律年内变化不均,7月水面蒸发量最大月,约占年水面蒸发量的16. 7%,1月蒸发量最小,约占年水面蒸发量的0. 94%,水面蒸发主要集中在4-9月,约占年水面蒸发量的82. 5%。研究结果可以为进一步研究流域洪水发生规律,确保城市人民生命和财产安全,合理开发利用区域水资源,发展社会经济提供基础依据。 相似文献
9.
南四湖水面蒸发量分析计算 总被引：5，自引：1，他引：5
根据二级湖闸站等四处蒸发站各类型蒸发器（皿）历年逐月水面蒸发观测资料和两处蒸发实验站分析的各类型蒸发器（皿）月蒸发量折算系数，推求出南四湖１９５３年１月至１９９０年１２月逐月及全年水面蒸发量，根据五处水位站历年逐月平均水位观测资料推算出南四湖历年逐月平均和全年平均水面面积，从而求得南四湖历年逐月和全年水面蒸发水量，并对水面蒸发量在时间上的变化特征作了分析。同时根据七处雨量站历年逐月降水资料计算了南四湖区面平均月、年降水量，并分析了水面蒸发量对水资源量的影响。其分析计算成果可供南四湖水平衡研究和水资源评价使用。 相似文献
10.
1960-2011年长江流域潜在蒸发量的时空变化特征 总被引：5，自引：2，他引：3
以长江流域123个气象站1960-2011年逐日气象数据为基础, 应用Penman-Monteith模型, 在ArcGIS环境下通过IDW插值法、 TFPW-MK、 R/S等方法分析了全流域潜在蒸发量变化的时空变化、 趋势性和持续性, 并探讨了影响潜在蒸发量的主要气象因素.结果表明: 年潜在蒸发量自1960年以来至2002年呈波动减少趋势, 2003-2009年呈显著增加趋势, 整体为增加趋势; 其中, 上游高原区、 上游盆地区、 下游区年潜在蒸发量呈增加趋势, 中游区呈下降趋势, 增幅最大的是上游盆地区.四季中, 春、 夏、 秋季和年潜在蒸发量具有持续性, 未来将持续增加.最低气温、 最高气温是影响长江流域潜在蒸发量增加的主要因子. 相似文献
11.
传统的水质预测模型计算复杂，且在大对流情况下会引发误差，对于大数据时代下智能化的水质预测问题并不适用。本文针对旧金山湾地表水质研究区的数据资料，利用数据分析、统计检验、深度学习时序模型等技术方法对该研究区的水质进行研究，根据主成分信息构建了长短时记忆（LSTM）循环神经网络模型，对研究区的5个地表水质采样站点进行了水质预测。结果表明：长短时记忆循环神经网络模型通过门控制循环和记忆单元结构，有效控制传入模型的输入特征，从而降低模型的复杂度；双层长短时记忆循环神经网络模型较单层长短时记忆循环神经网络模型的预测精度平均提高5.3%。利用LSTM模型可以对旧金山湾地表水质进行有效评价。 相似文献
12.
鄂尔多斯高原分布有大量湖泊,湖泊蒸发作为地表水的主要排泄方式,是准确评价水资源的关键均衡项之一。研究湖泊蒸发对于认识区域水循环、水资源评价和湖泊生态环境保护等方面有着重要的现实意义和科学价值。然而该地区对于湖泊蒸发的实测资料有限,大多通过折算法和公式法计算。本次研究在鄂尔多斯高原典型湖泊——木凯淖开展原位试验,通过安置在湖泊中心的蒸发器实测水面蒸发,分析蒸发与气象因素之间的相关性,并将原位湖水蒸发和湖边陆面蒸发皿蒸发以及Penman公式理论值进行对比。研究表明,湖水蒸发受湿度和气温两种因素影响较大;湖泊水面蒸发与湖边陆面小蒸发皿的折算系数约为0.85,较前人研究偏大;湖水蒸发受湖水盐度影响很小,可以忽略;与Penman公式计算结果相比,相关性分析结果较高,在缺乏实测资料时,可通过Penman公式估算湖水蒸发。 相似文献
13.
准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月2009年12月当月降水量、蒸发量、人工开采量和前月平均地下水埋深4个参数作为输入,当月平均地下水埋深作为输出,建立浅层地下水埋深预测模型,并与BP神经网络(BP-ANN)模型和自回归移动平均(ARIMA)模型进行比较,对比分析了三者的建模过程及其模拟精度。结果显示:相比两种ANN模型,ARIMA模型建模过程更为简单,计算效率更高;但WA-ANN模型的拟合精度高于BP-ANN和ARIMA模型,预测效果更好。总体来看,WA-ANN模型在浅层地下水埋深预测中具有一定的应用推广价值。 相似文献
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The present study evaluates the predictive accuracy of the feed forward backpropagation artificial neural network (BP) in evapotranspiration forecasting from temperature data basis in Dédougou region located in western Burkina Faso, sub-Saharan Africa. BP accuracy is compared to the conventional Blaney–Criddle (BCR) and Reference Model developed for Burkina Faso (RMBF) by referring to the FAO56 Penman–Monteith (PM) as the standard method. Statistically, the models’ accuracies were evaluated with the goodness-of-fit measures of root mean square error, mean absolute error and coefficient of determination between their estimated and PM observed values. From the statistical results, BP shows similar contour trends to PM, and performs better than the conventional methods in reference evapotranspiration (ET_ref) forecasting in the region. In poor data situation, BP based only on temperature data is much more preferred than the other alternative methods for ET_ref forecasting. Furthermore, it is noted that the BP network computing technique accuracy improves significantly with the addition of wind velocity into the network input set. Therefore, in the region, wind velocity is recommended to be incorporated into the BP model for high accuracy management purpose of irrigation water, which relies on accurate values of ET_ref. 相似文献
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为提高水环境非线性时序预测模型的精度,用自相关技术分析水环境时间序列的延迟特性,确定径向基函数(RBF)网络的输入、输出向量,建立了水环境时间序列预测的高精度RBF网络模型.用32年海洋水温时间序列实测资料来训练和检验网络并用于预测.用该模型对长江流域望江楼站8年总硬度、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、溶解氧、挥发酚、镉、氯化物、硫酸盐等9种水环境要素时间序列进行预测.实例分析表明,所建模型预测误差均较小,好于门限自回归模型,BP神经网络模型和ELMAN神经网络模型.所建模型不仅精度高,而且收敛速度快. 相似文献
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BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。 相似文献
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基于人工神经网络的三峡水库库岸稳定性分级 总被引：3，自引：3，他引：0
为避免库岸稳定性评价法的随意性和不确定性,尝试采用具有处理非线性关系功能的人工神经网络方法进行库岸稳定性分级,为此构建了15-31-4结构的三层BP网络。该网络采用BP弹性算法,同时对初始权值和阀值进行了优化,实现了网络的非线性映射,并有着极快的收敛速度。用该BP网络对三峡水库的上游段库岸进行了稳定性等级判断,其结果与常规计算方法所得的结果基本相似。 相似文献