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中国滑坡预测预报研究综述 总被引:14,自引:1,他引:13
滑坡预测预报是有效预防滑坡灾害的重要途径之一,这方面的研究不仅受到广泛重视,且硕果累累。将中国滑坡预测预报的研究历史划分为四个阶段:① 经验判断——被动防灾避灾阶段;② 定性——半定量分析预测预报阶段;③ 理论方法探索——检验预测预报阶段;④ 理论方法深化——综合应用预测预报阶段。从监测(观测)方法、预测预报方法,以及研究特点等方面进行简要回顾,总结已有监测方法(手段)、预测预报理论、方法的研究现状,认为尚存在:① 监测方法(手段),包括仪器、设备的精度不足;② 预测预报方法综合性、实用性不强;③ 预测预报专门理论尚待完善等问题。在分析的基础上,提出自己的观点,并进行了发展趋势展望。 相似文献
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气候变化对塔里木河来自天山的地表径流影响 总被引:21,自引:10,他引:11
塔里木河水资源主要来自天山南坡两条源流,选择西段阿克苏河和中段开都河-孔雀河作为研究区.1956-2003年研究河源山区气温呈持续升温且降水波动增加的趋势,其中1995-2003年升温强劲,升温速率高出48 a期间平均的3倍以上;降水自1986年后持续增加,20世纪90年代较80年代增幅达18%,并显示出河源山区湿岛向塔里木盆地扩展.因高山缺少气象观测,出山径流过程变化可以综合反映中高山带的气候变化.塔里木河来自天山的地表径流在1986-2003年间持续增长,以冰川融水补给为主的库玛拉克河,1994年以来年径流量增加已在前期平均值基础上提升了一个台阶;开都河以降水径流补给为主,1986-2002年出现了观测记录以来的丰水期,并使1986年后博斯腾湖水位快速上升,恢复到1958年记录的最高水位以上.两河年径流变化趋势基本相似,但也显示有西、中段的气候变化局部差异,出现丰枯水期的不一致;然而,在近16 a升温过程中,年径流增长幅度和快慢相近. 相似文献
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阿勒泰地区降水量、可降水量及降水转化率分析 总被引:5,自引:1,他引:4
根据1961-2007年47 a阿勒泰地区7个地面站每日4个频次的水汽压和日降水量资料, 分析了阿勒泰地区降水量的变化. 结果表明: 过去47 a阿勒泰地区年降水有增多趋势, 夏、冬季节降水呈明显增加趋势, 而春、秋季则增加较缓慢;降水空间分布表现为自南向北递增, 自西向东递减. 运用整层大气可降水量的经验计算公式, 计算了阿勒泰地区大气可降水量和降水转化率. 结果得出: 阿勒泰地区可降水量时间分布为夏季多、 冬季少;空间分布表现为自山区外围向山区中心递增, 降水量的大值区与可降水量的小值区对应. 降水转化率的时空分布说明这47 a其呈递增趋势, 且冬季较高. 研究结果表明, 阿勒泰地区具有一定的增水潜力. 相似文献
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地下水数值模拟中人为边界的处理方法研究 总被引:10,自引:1,他引:9
边界条件预测是地下水数值模拟中的关键问题。本文针对人为边界受自然和人为因素影响,边界流量变化复杂难于预测的问题,讨论了人为边界条件的处理方式和实现方法,并将其应用到具有人为边界的二维潜水含水层系统。预测结果表明,受区内人工开采影响,边界流量呈逐年上升趋势,部分边界由流出边界转化为流入边界,结果符合地下水系统变化趋势,提高了预测精度。 相似文献
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河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据. 相似文献
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基于AGA的SVM需水预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度. 相似文献