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淮河流域上游分区气象-水文干旱传播特征及响应概率研究
被引量:
9
1
作者
高放
刘冀
+3 位作者
陈威
杨少康
冯浩
刘艳丽
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期257-265,共9页
[目的]探究气象—水文干旱传播特征及响应概率,为水文干旱预警提供科学参考。[方法]基于淮河上游35个气象站及王家坝、息县水文站1980—2013年气象、水文数据,将王家坝以上流域分为息县(XX)和息县—王家坝区间(WJB)两个子流域,分别计算...
[目的]探究气象—水文干旱传播特征及响应概率,为水文干旱预警提供科学参考。[方法]基于淮河上游35个气象站及王家坝、息县水文站1980—2013年气象、水文数据,将王家坝以上流域分为息县(XX)和息县—王家坝区间(WJB)两个子流域,分别计算各分区的标准化蒸散发指数(SPEI)和标准化径流指数(SRI),利用相关系数法计算各分区的气象—水文干旱响应时间,据此对气象、水文干旱事件进行匹配,从而得出不同分区的气象—水文干旱传播特征,进一步结合Copula联合分布函数与贝叶斯网络构建淮河上游分区气象—水文干旱响应概率模型,计算不同重现期下的气象—水文干旱响应概率。[结果](1)WJB与XX气象—水文干旱响应时间分别为7个月与5个月,两个分区平均干旱传播历时约为1个月,平均干旱解除历时约为2个月;(2)WJB与XX气象干旱历时、强度总体上小于相应的水文干旱特征值,且WJB水文干旱对气象干旱敏感度低于XX;(3)WJB与XX气象—水文干旱响应概率与气象干旱历时、强度、烈度成正比,WJB更易发生干旱历时较长的水文干旱事件,而XX更易发生干旱强度、烈度较大的水文干旱事件;(4)气象干旱传播为相同重现期水文干旱的气象—水文干旱响应概率呈现随重现期增大而减小的特征,且XX气象—水文干旱响应概率大于WJB。[结论]XX与WJB两个分区的气象—水文干旱传播特征以及响应概率均存在差异,应针对性地加强水文干旱预警研究。
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关键词
干旱传播特征
响应概率
贝叶斯网络
COPULA
淮河上游
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职称材料
长江荆州段水质变化趋势分析
被引量:
3
2
作者
姚家芬
姚青梅
王俊
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2015年第4期50-56,共7页
根据长江荆州段水质污染特性,运用季节性Kendall检验法,分析了2010-2014年长江荆州段的城南、柳林洲、虾子沟、北门口、三矶头、长江新堤共计6个监测站点的氨氮(NH+4-N)和总磷(TP)水质参数变化趋势,探究其空间变化规律。结果表明,长江...
根据长江荆州段水质污染特性,运用季节性Kendall检验法,分析了2010-2014年长江荆州段的城南、柳林洲、虾子沟、北门口、三矶头、长江新堤共计6个监测站点的氨氮(NH+4-N)和总磷(TP)水质参数变化趋势,探究其空间变化规律。结果表明,长江荆州段近5年的NH+4-N和TP在城南呈高度显著下降趋势,在长江新堤呈显著上升趋势,柳林洲的NH+4-N也呈显著上升趋势,其他监测站点的NH+4-和TP无明显升降趋势;呈下降、上升和无明显升降趋势的河长分别占总评价河长的2.8%、38.2%和59.0%,整体评价长江荆州段近5年水质无明显升降趋势;NH+4-N和TP的空间变化规律表现为城南至柳林洲呈下降趋势,柳林洲至虾子沟呈上升趋势,虾子沟至北门口呈下降趋势,从北门口向下至三矶头和长江新堤则又呈上升趋势,高值区出现在长江荆州段虾子沟水域;上游来水水质及本地工业废水、生活污水及农业非点源是造成长江荆州段水质受到污染的主要原因。
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关键词
长江荆州段
季节性Kendall检验法
水质变化
趋势分析
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职称材料
江汉平原湖群藻相特征及其环境状况评价
被引量:
2
3
作者
严平川
王军
+1 位作者
肖贵清
毕永红
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期297-304,共8页
于2011年4月—2012年5月丰、平、枯3个水期对江汉平原水面面积为10 km^2以上的22个湖泊进行了水质和藻类同步监测.结果显示:江汉平原主要湖泊中鉴定出藻类7门100属191种(亚种、变种),其中蓝藻门17属29种,绿藻门45属99种,硅藻门26属40...
于2011年4月—2012年5月丰、平、枯3个水期对江汉平原水面面积为10 km^2以上的22个湖泊进行了水质和藻类同步监测.结果显示:江汉平原主要湖泊中鉴定出藻类7门100属191种(亚种、变种),其中蓝藻门17属29种,绿藻门45属99种,硅藻门26属40种,隐藻门2属5种,裸藻门4属9种,甲藻门3属5种,金藻门3属4种;全年平均藻细胞丰度为0.93×10^6~84.18×10^6cells/L,细胞丰度以蓝藻门最高(50.65%),其次是绿藻门(29.56%),再次是硅藻门(12.30%)、隐藻门(6.19%)、裸藻门(0.56%)、甲藻门(0.39%)和金藻门(0.35%);丰水期生物量显著高于平水期和枯水期,Shannon-Wiener多样性指数年均值在1.44~2.10之间,丰水期的多样性指数略高于其他水期;藻类种类组成及优势种有明显的季节变化和空间差异.依据藻相特征的PCA分析将22个湖泊分为4个类群,不同类群具有显著不同的环境状况,氮磷营养负荷、水质状况和开发利用程度的不同是导致湖泊分化的内在原因;研究结果显示,江汉平原湖群总体上属于轻度污染状况,水体主要是中营养状态,丰水期与枯水期的湖泊生态环境状况具有显著差异;以藻相特征判断22个湖泊存在明显的时空异质性,部分湖泊因过度开发利用存在严重的富营养化风险;基于湖泊生态状况的显著时空异质性,对江汉平原湖群的管理应"因湖而异"制订科学合理的方法.
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关键词
藻相特征
富营养化
湖泊
江汉平原
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职称材料
藻类生长预测模型的比较研究——以洪湖水体为例
被引量:
3
4
作者
郭正强
严平川
+1 位作者
向宣好
鲍仲涛
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1140-1149,共10页
根据洪湖20142019年水质及藻类监测数据,运用综合营养状态指数法评价了丰、平、枯3个时期的营养状态.在此基础上运用逐步回归分析法确定影响藻类生长的显著因子,并根据不同水量不同营养状态细分9种情形对藻类生长做回归预测分析,同时运...
根据洪湖20142019年水质及藻类监测数据,运用综合营养状态指数法评价了丰、平、枯3个时期的营养状态.在此基础上运用逐步回归分析法确定影响藻类生长的显著因子,并根据不同水量不同营养状态细分9种情形对藻类生长做回归预测分析,同时运用BP神经网络模型对回归预测的结果进行比较验证.结果表明:洪湖丰、平水期以蓝藻门为主,枯水期以硅藻门为主;湖泊的营养状态处于中度富营养与轻度富营养之间.分析各时期藻种生物量与影响因子的相关性,发现丰水期控制因子有水温、COD Mn和透明度;平水期和枯水期控制因子有水温、总氮、总磷.以20142018年数据逐步回归分析得出枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养决定系数较低,其余7种时期决定系数均在0.5以上,说明逐步回归并不适用于所有时期.使用20142018年的数据进行神经网络训练和验证,2019年的数据进行预测,比较BP神经网络与逐步回归的均方根误差发现全年预测时BP神经网络效果更好;枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养逐步回归效果较好,逐步回归的均方根误差仅为1600~4000;丰水期和平水期2种方法预测效果相当.合理地选择预测模型能为湖泊水华做出预警,控制显著变量可以达到防治水华污染的效果.
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关键词
富营养化
藻类藻相
逐步回归
BP神经网络
洪湖
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职称材料
洪湖水质富营养化评价方法比较
被引量:
3
5
作者
孙咏曦
陈燕飞
+1 位作者
周元
董玉茹
《水电能源科学》
北大核心
2023年第9期36-39,5,共5页
为科学评价水体富营养化程度,在对比分析各种富营养化评价方法基础上,引入卷积神经网络(CNN),建立卷积-富营养化(CNN-E)模型。根据洪湖2014~2019年月尺度水质及藻类监测数据,采用综合营养指数法、BP神经网络法与CNN-E模型评价其富营养...
为科学评价水体富营养化程度,在对比分析各种富营养化评价方法基础上,引入卷积神经网络(CNN),建立卷积-富营养化(CNN-E)模型。根据洪湖2014~2019年月尺度水质及藻类监测数据,采用综合营养指数法、BP神经网络法与CNN-E模型评价其富营养化程度,并采用平均绝对误差、均方根误差、决定系数和纳什效率系数评价神经网络模型性能。结果表明,洪湖长期处于轻度富营养状态,富营养化程度不断加重。模型性能方面,CNN-E模型四种评价指标分别优于BP神经网络0.166、0.098、0.078与0.087。CNN-E模型可为湖泊水体富营养化预防及综合治理提供技术支持。
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关键词
富营养化
综合营养指数
BP神经网络
卷积-富营养化评价模型
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职称材料
题名
淮河流域上游分区气象-水文干旱传播特征及响应概率研究
被引量:
9
1
作者
高放
刘冀
陈威
杨少康
冯浩
刘艳丽
机构
三峡库区生态环境教育部工程研究中心
三峡大学水利与环境学院
湖北省荆州市水文水资源勘测局
南京水利科学研究院
水文
水资源
与水利工程科学国家重点实验室
水利部应对气候变化研究中心
出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2023年第5期257-265,共9页
基金
国家自然科学基金“变化环境下跨境流域水利益共享研究”(52079079)。
文摘
[目的]探究气象—水文干旱传播特征及响应概率,为水文干旱预警提供科学参考。[方法]基于淮河上游35个气象站及王家坝、息县水文站1980—2013年气象、水文数据,将王家坝以上流域分为息县(XX)和息县—王家坝区间(WJB)两个子流域,分别计算各分区的标准化蒸散发指数(SPEI)和标准化径流指数(SRI),利用相关系数法计算各分区的气象—水文干旱响应时间,据此对气象、水文干旱事件进行匹配,从而得出不同分区的气象—水文干旱传播特征,进一步结合Copula联合分布函数与贝叶斯网络构建淮河上游分区气象—水文干旱响应概率模型,计算不同重现期下的气象—水文干旱响应概率。[结果](1)WJB与XX气象—水文干旱响应时间分别为7个月与5个月,两个分区平均干旱传播历时约为1个月,平均干旱解除历时约为2个月;(2)WJB与XX气象干旱历时、强度总体上小于相应的水文干旱特征值,且WJB水文干旱对气象干旱敏感度低于XX;(3)WJB与XX气象—水文干旱响应概率与气象干旱历时、强度、烈度成正比,WJB更易发生干旱历时较长的水文干旱事件,而XX更易发生干旱强度、烈度较大的水文干旱事件;(4)气象干旱传播为相同重现期水文干旱的气象—水文干旱响应概率呈现随重现期增大而减小的特征,且XX气象—水文干旱响应概率大于WJB。[结论]XX与WJB两个分区的气象—水文干旱传播特征以及响应概率均存在差异,应针对性地加强水文干旱预警研究。
关键词
干旱传播特征
响应概率
贝叶斯网络
COPULA
淮河上游
Keywords
drought propagation characteristics
response probability
Bayesian network
Copula
the upper reaches of Huai River
分类号
P339 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
长江荆州段水质变化趋势分析
被引量:
3
2
作者
姚家芬
姚青梅
王俊
机构
湖北省荆州市水文水资源勘测局
湖北省
荆门市
水文
水资源
勘测局
出处
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2015年第4期50-56,共7页
基金
国家自然科学青年科学基金项目(51509169)
文摘
根据长江荆州段水质污染特性,运用季节性Kendall检验法,分析了2010-2014年长江荆州段的城南、柳林洲、虾子沟、北门口、三矶头、长江新堤共计6个监测站点的氨氮(NH+4-N)和总磷(TP)水质参数变化趋势,探究其空间变化规律。结果表明,长江荆州段近5年的NH+4-N和TP在城南呈高度显著下降趋势,在长江新堤呈显著上升趋势,柳林洲的NH+4-N也呈显著上升趋势,其他监测站点的NH+4-和TP无明显升降趋势;呈下降、上升和无明显升降趋势的河长分别占总评价河长的2.8%、38.2%和59.0%,整体评价长江荆州段近5年水质无明显升降趋势;NH+4-N和TP的空间变化规律表现为城南至柳林洲呈下降趋势,柳林洲至虾子沟呈上升趋势,虾子沟至北门口呈下降趋势,从北门口向下至三矶头和长江新堤则又呈上升趋势,高值区出现在长江荆州段虾子沟水域;上游来水水质及本地工业废水、生活污水及农业非点源是造成长江荆州段水质受到污染的主要原因。
关键词
长江荆州段
季节性Kendall检验法
水质变化
趋势分析
Keywords
Jingzhou section of the Yangtze River
seasonal Kendall Test
water quality trend analysis
spatial variation of water quality
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
江汉平原湖群藻相特征及其环境状况评价
被引量:
2
3
作者
严平川
王军
肖贵清
毕永红
机构
湖北省荆州市水文水资源勘测局
湖北省
水文
水资源
局
中国科学院水生生物研究所
出处
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期297-304,共8页
基金
第一次全国水利普查项目资助
文摘
于2011年4月—2012年5月丰、平、枯3个水期对江汉平原水面面积为10 km^2以上的22个湖泊进行了水质和藻类同步监测.结果显示:江汉平原主要湖泊中鉴定出藻类7门100属191种(亚种、变种),其中蓝藻门17属29种,绿藻门45属99种,硅藻门26属40种,隐藻门2属5种,裸藻门4属9种,甲藻门3属5种,金藻门3属4种;全年平均藻细胞丰度为0.93×10^6~84.18×10^6cells/L,细胞丰度以蓝藻门最高(50.65%),其次是绿藻门(29.56%),再次是硅藻门(12.30%)、隐藻门(6.19%)、裸藻门(0.56%)、甲藻门(0.39%)和金藻门(0.35%);丰水期生物量显著高于平水期和枯水期,Shannon-Wiener多样性指数年均值在1.44~2.10之间,丰水期的多样性指数略高于其他水期;藻类种类组成及优势种有明显的季节变化和空间差异.依据藻相特征的PCA分析将22个湖泊分为4个类群,不同类群具有显著不同的环境状况,氮磷营养负荷、水质状况和开发利用程度的不同是导致湖泊分化的内在原因;研究结果显示,江汉平原湖群总体上属于轻度污染状况,水体主要是中营养状态,丰水期与枯水期的湖泊生态环境状况具有显著差异;以藻相特征判断22个湖泊存在明显的时空异质性,部分湖泊因过度开发利用存在严重的富营养化风险;基于湖泊生态状况的显著时空异质性,对江汉平原湖群的管理应"因湖而异"制订科学合理的方法.
关键词
藻相特征
富营养化
湖泊
江汉平原
Keywords
Phytoplankton characteristics
eutrophication
lake
Jianghan Plain
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
X824 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
藻类生长预测模型的比较研究——以洪湖水体为例
被引量:
3
4
作者
郭正强
严平川
向宣好
鲍仲涛
机构
长江大学
资源
与环境学院
湖北省荆州市水文水资源勘测局
出处
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1140-1149,共10页
基金
湿地生态与农业利用教育部工程研究中心项目(KF201917)资助.
文摘
根据洪湖20142019年水质及藻类监测数据,运用综合营养状态指数法评价了丰、平、枯3个时期的营养状态.在此基础上运用逐步回归分析法确定影响藻类生长的显著因子,并根据不同水量不同营养状态细分9种情形对藻类生长做回归预测分析,同时运用BP神经网络模型对回归预测的结果进行比较验证.结果表明:洪湖丰、平水期以蓝藻门为主,枯水期以硅藻门为主;湖泊的营养状态处于中度富营养与轻度富营养之间.分析各时期藻种生物量与影响因子的相关性,发现丰水期控制因子有水温、COD Mn和透明度;平水期和枯水期控制因子有水温、总氮、总磷.以20142018年数据逐步回归分析得出枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养决定系数较低,其余7种时期决定系数均在0.5以上,说明逐步回归并不适用于所有时期.使用20142018年的数据进行神经网络训练和验证,2019年的数据进行预测,比较BP神经网络与逐步回归的均方根误差发现全年预测时BP神经网络效果更好;枯水期+中营养和枯水期+轻度富营养逐步回归效果较好,逐步回归的均方根误差仅为1600~4000;丰水期和平水期2种方法预测效果相当.合理地选择预测模型能为湖泊水华做出预警,控制显著变量可以达到防治水华污染的效果.
关键词
富营养化
藻类藻相
逐步回归
BP神经网络
洪湖
Keywords
Eutrophication
algous facies
stepwise regression
BP neural network
Lake Honghu
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
洪湖水质富营养化评价方法比较
被引量:
3
5
作者
孙咏曦
陈燕飞
周元
董玉茹
机构
长江大学
资源
与环境学院
湖北省荆州市水文水资源勘测局
出处
《水电能源科学》
北大核心
2023年第9期36-39,5,共5页
基金
智慧长江与水电科学湖北省重点实验室开放研究基金项目(ZH21020001)。
文摘
为科学评价水体富营养化程度,在对比分析各种富营养化评价方法基础上,引入卷积神经网络(CNN),建立卷积-富营养化(CNN-E)模型。根据洪湖2014~2019年月尺度水质及藻类监测数据,采用综合营养指数法、BP神经网络法与CNN-E模型评价其富营养化程度,并采用平均绝对误差、均方根误差、决定系数和纳什效率系数评价神经网络模型性能。结果表明,洪湖长期处于轻度富营养状态,富营养化程度不断加重。模型性能方面,CNN-E模型四种评价指标分别优于BP神经网络0.166、0.098、0.078与0.087。CNN-E模型可为湖泊水体富营养化预防及综合治理提供技术支持。
关键词
富营养化
综合营养指数
BP神经网络
卷积-富营养化评价模型
Keywords
eutrophication
integrated nutrition index
BP neural network
CNN-E
分类号
X524 [环境科学与工程—环境工程]
TV11 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
淮河流域上游分区气象-水文干旱传播特征及响应概率研究
高放
刘冀
陈威
杨少康
冯浩
刘艳丽
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
2
长江荆州段水质变化趋势分析
姚家芬
姚青梅
王俊
《水生态学杂志》
CSCD
北大核心
2015
3
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职称材料
3
江汉平原湖群藻相特征及其环境状况评价
严平川
王军
肖贵清
毕永红
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
4
藻类生长预测模型的比较研究——以洪湖水体为例
郭正强
严平川
向宣好
鲍仲涛
《湖泊科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
5
洪湖水质富营养化评价方法比较
孙咏曦
陈燕飞
周元
董玉茹
《水电能源科学》
北大核心
2023
3
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职称材料
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