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在气候变化和人类活动的双重影响下,湖泊内部的水动力条件正发生重大的变化,进而影响到湖泊水环境的变化.水龄是颗粒物从入口传输到指定点的时间,可以定量反映水体的运动和交换程度以及滞留情况.如何定量区分人类活动与气候变化对水龄的影响程度,对湖泊水资源科学管理和水环境的治理有着重要的科学意义.本文耦合了深度学习网络和传统二维水动力模型,通过引入基准期概念,定量区分了气候变化和人类活动对鄱阳湖湖区水龄变化的贡献程度.结果表明:(1)本文构建的鄱阳湖流域降雨径流和鄱阳湖湖区二维水动力耦合模型,能够较好地反映鄱阳湖湖区水量交换及流域产流过程,其纳西效率系数分别达到了0.96和0.90以上;(2)鄱阳湖湖区水龄的空间差异显著,东部湖区和南部湖区尾闾水龄平均为228.01 d,而大部分通江水体水龄较小,平均为24.21 d;(3)在气候变化的影响下,鄱阳湖年均有2054 km2的水体水龄呈现减少的趋势,减小幅度为30 d左右,而在人类活动的影响下,在涨水期和丰水期有约58%的湖区水龄呈现上升趋势,而在枯水期和退水期,平均有82%的水体水龄呈现下降趋势.研究结果能够为鄱阳湖水资源管理和水环境治理提供技术支撑,同时也为定量区分人类活动和气候变化对湖泊水动力的影响机制研究提供了一种新思路和视角. 相似文献
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