总径流非线性响应的Volterra模型初探

在总径流线性响应模型的基础上,提出了流域总径流非线性响应的Volterra模型,并给出了其建模和求解方法．Volterra模型的矩阵表达清晰,易于编程实现．千河流域的应用结果表明,考虑了雨强大小、雨量分布等非线性影响因素的Volterra模型,其效果优于总径流线性响应模型．     

滑移隔震结构的动力反应分析

首先介绍了隔震结构的另一种形式——滑移隔震技术;通过实例分析计算,比较了隔震滑移结构与传统结构的抗震性能,讨论了不同摩擦系数作用下对隔震性能的影响。     

DEM数据分辨率对黑河金盆水库流域地形参数提取的影响分析

根据陕西省黑河金盆水库流域不同分辨率的DEM数据,采用数理统计方法分析DEM数据分辨率的变化对流域地形参数提取的影响,为建立流域分布式水文模型前期DEM数据分辨率的选择提供参考依据。对流域不同分辨率DEM数据分析得到:随着流域DEM数据分辨率的降低,流域的粗糙度值、最大坡度及平均坡度值、最大高程值、平面曲率和剖面曲率最大值及最小值的绝对值均有减小的趋势,最小高程有增大的趋势,坡向在DEM数据分辨率降低到一定程度时会出现较大变化,地形指数变化范围更趋于集中。     

基于拍频莫尔条纹的长焦距测量方法

采用两个光栅，通过透镜会聚作用，使一个光栅的泰伯像与另一光栅重叠产生拍频莫尔条纹，利用拍频莫尔条纹数的测量来获得长焦距透镜的焦距；推导了基于拍频莫尔条纹的长焦距透镜焦距测量公式，分析了影响焦距测量的因素与误差，并用实际的光学实验证实了本方法可进行长焦距透镜焦距的高精度测量．     

基于博弈论的区域二次配水方案及其改进遗传算法解

结合水权、水市场的基本制度,以及博弈论、遗传算法原理,建立区域二次配水博弈模型,解决完全水权交易方式和行政调节方式下的区域水资源配置问题.阐述基于博弈论的区域二次配水建模思路和方法,在共同竞争模式下促进节余水资源深度利用和区域利益最大化,并根据模型方程特点对遗传算法的编码方案、适应度函数、交叉算子等进行改进,实现面向水权转让优化的模型求解.实验表明:该模型有效的解决供水方与用水方的利益平衡矛盾,并完成区域二次配水中水资源的配置和优化,为管理者决策提供理论参考.     

世界上最健康城市——雷克雅未克

这么多年来,我没有停止过旅游的脚步,走过大江南北,也曾留恋过世界各地的不少风土人情.前不久,我突然很想去世界之端去看看那天地至极是何种风景,去看看冰天雪地世界中的城市是什么样子?当然,去冰岛的理由其实很简单,就是想去看世人难得一见的奇特极光,还有那享誉世界的露天温泉——蓝湖以及名声在外的冰岛天然间歇式大喷泉等. 冰岛人烟稀少,加上近十年来从东欧来的移民,人口不过30万,而且70％～80％的人口集中在首都雷克雅未克地区.在机场到蓝湖的路上,几乎看不见房子和人迹,我们仿佛是到了另一个星球上去探险.     

多属性群体决策的水文预报择优及组合方法

针对水文预报在参数受限条件下精度不高的问题,提出一种基于多属性群体决策的水文预报择优及组合方法.该方法首先建立预报正确率、确定性系数、合格区间、发生可能性四个决策属性;然后依靠理想模型给出属性权值的确定方法,并采用OWG和OWGA加以集结;最终基于评测值的序关系构成与实测值更为接近的预报区间.实验表明:该方法能够从多种预报方案中选择出相对误差较小的预报值,并形成一种高精度的组合预报模型,将预报提升一个等级.     

核主成分支持向量机模型在蒸发预测中的应用

核主成分分析(KPCA)法具有很好的非线性特征提取能力,利用KPCA提取输入数据的特征信息,并将特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-SVM预测模型.通过实例检验表明,具有非线性特征提取的ISSVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型.与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好.     

基于去趋势波动分析的降雨演变特性研究

降雨是地区水资源的主要来源,研究其长期的演变特性,对于水文水资源系统的预报、模拟具有十分重要的意义。运用去趋势波动分析法,对宝鸡市51年月降雨量序列分析,得到了定量描述降雨时间序列长期变化行为的参数——标度指数,并探讨了降雨序列的长程相关性及其内在规律性。结果表明:对应不同研究尺度,月序列波动的标度指数分别为0.268 5和0.809 7,即在大于88个月时间尺度上原序列是正相关的,在小于88个月的时间尺度上降雨序列是反相关的,体现了半干旱区降雨系统演变机理的复杂性。     

黄土坡面漫流过程的有限元模拟

本文应用有限元法求解地表径流的运动波方程,模拟了陕北子州岔巴沟流域内径流实验场的天然降雨的坡面漫流过程,效果尚好。这表明,有限元法是求解地表径流物理模型的可行方法。文中还分析了此模型在基本假定上的欠缺以及用于实际预报尚待解决的问题。