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1.
Investigating the performance that can be achieved with different hydrological models across catchments with varying characteristics is a requirement for identifying an adequate model for any catchment, gauged or ungauged, just based on information about its climate and catchment properties. As parameter uncertainty increases with the number of model parameters, it is important not only to identify a model achieving good results but also to aim at the simplest model still able to provide acceptable results. The main objective of this study is to identify the climate and catchment properties determining the minimal required complexity of a hydrological model. As previous studies indicate that the required model complexity varies with the temporal scale, the study considers the performance at the daily, monthly, and annual timescales. In agreement with previous studies, the results show that catchments located in arid areas tend to be more difficult to model. They therefore require more complex models for achieving an acceptable performance. For determining which other factors influence model performance, an analysis was carried out for four catchment groups (snowy, arid, and eastern and western catchments). The results show that the baseflow and aridity indices are the most consistent predictors of model performance across catchment groups and timescales. Both properties are negatively correlated with model performance. Other relevant predictors are the fraction of snow in the annual precipitation (negative correlation with model performance), soil depth (negative correlation with model performance), and some other soil properties. It was observed that the sign of the correlation between the catchment characteristics and model performance varies between clusters in some cases, stressing the difficulties encountered in large sample analyses. Regarding the impact of the timescale, the study confirmed previous results indicating that more complex models are needed for shorter timescales.  相似文献   
2.
In cockpit karst landscapes, fluxes from upland areas contribute large volumes of water to low-lying depressions and stream flow. Hydrograph hysteresis and similarity between monitoring sites is important for understanding the space–time variability of hydrologic responses across the “hillslope–depression–stream” continuum. In this study, the hysteretic feature of hydrographs was assessed by characterizing the loop-like relationships between responses at upstream sites relative to subsurface discharge at the outlet of a small karst catchment. A classification of hydrograph responses based on the multi-scale smoothing Kernel -derived distance classifies the hydrograph responses on the basis of similarities between hillslope and depression sites, and those at the catchment outlet. Results demonstrate that the temporal and spatial variability of hydrograph hysteresis and similarity between hillslope flow and outlet stream flow can be explained by the local heterogeneity of depression aquifer. Large depression storage deficits emerging in the highly heterogeneous aquifer produce strong hysteresis and multiple relationships of upstream hydrographs relative to the outlet subsurface discharge. In contrast, when depression storage deficits are filled during consecutive rainfall events, depression hydrographs at the high permeability sites are almost synchronous or exhibit a monotonous function with the hydrographs at the outlet. This reduced hydrograph hysteresis enhances preferential flow paths in fractured rocks and conduits that can accelerate the hillslope flow to the outlet. Therefore, classification of hydrograph similarities between any upstream sites and the catchment outlet can help to identify the dominant hydrological functions in the heterogeneous karst catchment.  相似文献   
3.
Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.  相似文献   
4.
海南省连片贫困地区农户致贫风险分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
农村贫困与减贫是世界性难题,也是中国各级政府高度重视并着力解决的重大民生问题。基于农户及致贫风险的文献梳理,从区位、社会和劳动力3个要素维度构建了农户致贫风险分析的二元Logistic回归模型。采用484户农户问卷调查数据,分析了海南省连片贫困地区农户的致贫风险,提出有效减贫和持续发展对策。研究发现:① 海南连片贫困地区生态环境良好但贫困发生率较高,家庭劳动力较充裕但受教育水平较低,子女教育支出负担重,因病因残致贫比例较高,女性务工人口较多,农户自身脱贫致富的发展动力不足。② 海拔高度200 m以下、男性户主、拥有残疾或患病成员、务工人口比例低、女性务工人员占比高、以及单位劳动力供养学生数高的农户具有更大的致贫风险。③ 研究未发现女性户主、少数民族、低受教育水平户主、大型规模家庭有更高的致贫风险,女性成员比例、抚养比等因素对农户贫困影响较小。激发农户内生动力、大力发展特色化和规模化农业、增加农户就业机会、加强针对农民工、女性务工人员和病残群体的社会保障等减贫政策制定实施是实现脱贫攻坚目标的重要途径。  相似文献   
5.
马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873
在解析支撑能力和东北问题特点的基础上,从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法,以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现:各地市社会经济支撑能力差异显著,哈大沿线核心城市的支撑能力较强,西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重,对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破,而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖,并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   
6.
近些年来,生态系统的服务价值研究已成为生态学以及生态经济学领域中的一个热点问题。祁连山被称为伸进西北干旱区的一座湿岛,在我国“一带一路”建设中占有重要地位。景电灌区兴建以来从祁连山移出了大量农牧民。那么,景电灌区移民对祁连山植被恢复的生态价值如何呢?以景电灌区移民涉及到的祁连山东端景泰、古浪、天祝3县山区为研究区,用价值工程方法对从祁连山区向景电灌区移民退耕退牧还林还草的生态价值做了分析,并与模型因子当量法的计算结果进行了比较。结果表明:祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为37.458 1×108元。其中,退耕还林还草的生态价值为37.438 6×08元,退牧后草场植被盖度增加的生态价值为194.79×104元。计算结果为用COSTANZA和谢高地模型因子当量法计算得的祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态服务价值40.054 0×08元的93.52%。两种方法计算结果祁连山向景电灌区移民退耕退牧还林还草总的生态价值为景电工程年总成本1.45×08元的25.8~27.6倍。两种计算结果一致表明,景电灌区生态移民对祁连山植被恢复的生态价值十分突出。由此也可以看出,COSTANZA和谢高地模型因子当量法适用于祁连山的生态服务价值分析。  相似文献   
7.
以标准化降水蒸散指数(SPEI)作为评估指标,基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据,采用Mann-Kendall(M-K)趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征,并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系,进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明:渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解,渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型,分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型;同时,大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系,对该区域内干旱变化有较强的影响。  相似文献   
8.
张可心 《干旱区地理》2020,43(5):1270-1277
为了对庆阳市气候资源特征进行分析和评价,指导当地城乡规划建设及旅游业的发展,利 用庆阳市 1981—2018 年 8 个气象观测站逐日气温、降水、风速、相对湿度、日照时数等资料,计算当 地气候舒适度的 4 种参数,分析庆阳市气候舒适度时空变化特征,结果表明:庆阳市春季、秋季偏 冷,夏无酷暑,温暖舒适,冬季寒冷,较不舒适;温湿指数、风效指数、穿衣指数年际变化特征显示, 四季气候均有向暖发展的趋势,春季和夏季变化趋势极显著,秋季和冬季变化显著性较弱;综合指 数年际波动大,夏季气候趋于不舒适,其余季节均趋于舒适;气候舒适期年内分布特征显示,5~9 月 为全市气候舒适期,适合开展旅游活动;5 月和 9 月舒适度空间分布的总体特征是西部高,东部低, 6~8 月均为东南部高,西部、北部低;舒适度月变化总体特征为,5 月>6 月>9 月>8 月>7 月。  相似文献   
9.
基于 SRP 概念模型的祁连山地区生态脆弱性评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度(SRP)概念模型,从地形、气候、植被和社会经济 因子选取 8 个评价指标,利用遥感和 GIS 技术,采用主成分分析方法求取权重,对祁连山地区启动 水源涵养区生态环境保护和综合治理规划研究前后近 10 a 的生态脆弱性程度进行系统、定量地评 估,旨在揭示生态脆弱性的分布特征、时空演变及动因,为区域生态保护、资源利用和可持续发展 提供参考。结果表明:(1)从研究区生态脆弱性分布来看,祁连山地区主要以轻度和重度脆弱为 主,脆弱性程度从西北向东南地区逐渐减弱,西北地区植被覆盖度小,海拔高,生态环境较为恶劣 是导致脆弱性程度较高的原因;(2)祁连山地区 3 期生态脆弱程度呈逐渐下降趋势,综合指数分别 为 3.307、3.118 和 3.103;2005 年 生 态 脆 弱 性 较 高 ,极 度 脆 弱 面 积 为 28 610 km2,2010 年 下 降 为 11 723 km2,2015 年降低为 6 174 km2,极度脆弱面积逐渐减少;(3)从祁连山地区生态脆弱性演变动 因来看,8 个指标对生态脆弱性影响均较为显著,但在不同的时间影响程度各不相同,2005—2015 年 3 期数据中对生态脆弱性影响最大的均为植被指数,降水次之,地形因子影响最小。总体来看, 近年来祁连山地区生态脆弱性程度有所降低,但仍然需要加强保护力度,促进生态环境可持续 发展。  相似文献   
10.
经济密度是衡量区域经济发展水平和聚集程度的重要指标之一。以重庆市38个县(区)所辖范围为研究区,建立了人均和地均相结合的综合测度指标体系,采用主成分分析确定指标权重,将PCA TOPSIS评价法运用到经济密度综合测度中,依据测度对象与最优值的相对接近程度,综合测度1997年、2001年、2006年和2013年重庆市县域经济密度,获得各个时间断面经济密度综合指数及其排名。通过利用ArcGIS制图功能绘制重庆市经济密度等级分布图,揭示其空间分异演变规律,利用Moran’s I,LISA和热点分析分别探索了县域经济密度的全局和局部空间自相关及其时空演变规律,并讨论影响经济密度高低的主要因素。通过对县域经济密度的综合测度及时空演变的探究,为实现城市科学定位和制定中长期发展战略提供科学依据。  相似文献   
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