基于DEM的分布式水文模型前处理程序开发及应用

作为水文模型不可或缺的一部分,前处理工作的质量在很大程度上影响着水文模型的模拟效果.为了简化前处理工作步骤,提高执行效率,本文开发了一个能够独立运行并具有可视化界面的水文模型预处理程序.该程序能够对数字高程模型(DEM)数据进行河网提取、子流域划分等工作,其特色在于:基于图论编写了无需填洼的水流方向确定算法;提出了"树叶裁剪法"的子流域划分方法;集成了自下而上的汇流顺序演算算法.将该程序应用于拉萨河流域,取得了较好的效果,为分布式水文模型的开发奠定了基础.     

基于VIC模型的拉萨河流域分布式水文模拟

通过构建大尺度分布式VIC(variable infiltration capacity)模型,对拉萨河流域的水文过程进行了模拟,并以拉萨水文站为控制站点对模型进行率定和验证.结果表明:日尺度上,率定期和验证期的Nash-Suttcliffe效率系数(ENS)、确定性系数(R2)、相关性系数(r)基本都在0.80以上;月尺度上,3个指标达0.90以上;空间上,网格水量相对误差都小于1%.表明VIC模型能够较好地应用于拉萨河流域,适用性较好.VIC模型的构建,为研究气候变化对拉萨河流域水循环的影响奠定了基础.     

国防教育与国民精神的培养

国防教育是通过一定的战争观、国家安全观、利益观以及国防的知识,对全体军民施加影响,培养公民的防卫观念和尚武精神,自觉维护民族利益,保卫国家安全,防止外来侵略的活动过程.国防教育具有很强的德育功能.它能唤起国民的忧患意识,激发国民的爱国热情.     

基于秩评分方法定量评估大气环流模式在雅鲁藏布江流域的模拟能力

大气环流模式具有区域适应性.基于秩评分方法对比分析了20个大气环流模式在输出雅鲁藏布江流域9个气候变量的模拟能力,针对每个变量优选出了适应性较强的模式,并对模式的综合模拟能力进行秩评分.结果显示:INM:CM30、MIROC3.2_M、ECHAM5、CGCM3.1_T47、CGCM3.1_T63对地面要素的拟合更佳;与ERA-40再分析资料相比,ECHAM5、MIROC3.2_H、ECHAM4、GFDL:CM21、FGOALS:g10对高空变量的适应性更好;综合评估显示,ECHAM5、MIROC3.2_H、MIROC3.2_M、ECHAM4、GFDL:CM21更能模拟雅鲁藏布江流域气候状态.不同的统计特征值或气候变量组合将对模式评估产生不同的影响.