LASSO回归和支持向量回归耦合的中长期径流预报

同样预报精度情况下,中长期径流预报提前期越长,对水库调度方案与发电计划的制定辅助决策作用效果更强.中长期径流预报的难点在于径流序列的随机性以及相应预见期的气象难以可靠预报.当前的预报模型大都是基于数据分析的数据驱动模型,其输入因子多为前期径流和大尺度气候因子.而预报因子的选择对于数据驱动模型的精度非常关键.因此,需要有效的因子筛选方法以辅助建模.本文引入lasso回归方法以筛选径流预报因子,其选择结果作为支持向量回归(SVR)模型中的预报因子,形成LASSO回归和支持向量回归耦合(LSVR)模型,并将LSVR模型应用到龙羊峡水库进行预见期为一个月的入库径流预报,并与传统SVR模型预报结果进行对比.结果表明,径流因子的选择对两种模型的预报效果都有较大的影响,过多引入前期径流因子时预报效果较差.两种模型的预报结果对比表明,LSVR模型能够增强有益预报因子的作用,减弱干扰因子的影响,在验证期和测试期的预报结果都好于SVR模型的.在2010年1月到2016年10月的82个月的测试期中,LSVR模型的4项评价指标相比SVR模型都有所提升,其中均方误差(MSE)比SVR模型减小了13.09%.     

基于AIRS资料的青海省空中水汽时空规律研究

采用美国NASA地球观测系统"云与地球辐射能量系统"(CERES)的2002年9月至2016年9月的AIRS/Aqua L2 Standard Physical Retrieval (AIRS+AMSU) V006资料,分析了青海省空中垂直积分水汽含量在时空上的分布情况及变化规律.结果表明:(1)青海省空中水汽含量多年均值为5.93kg/m~2,地表高程越高的地区,空中水汽含量越低;(2)各季节(春、夏、秋、冬)空中水汽含量均值分别为4.67、11.6、5.47、2.12kg/m~2;(3)在多年变化趋势上,研究时段内青海省空中水汽含量呈统计不显著的增加趋势,斜率为0.00356kg/m~2·a,相对增速为0.0582%/a;除青海湖周边外,青海省北部水汽含量的增长速率快于南部;(4)各个季节空中水汽含量变化斜率分别为0.00713、0.00636、-0.00527、-0.00221kg/m~2·a.     

流域泥沙过程机理分析

黄土高原地质地貌复杂，是黄河流域的主要泥沙源区，并以黄土丘陵沟壑区和黄土高塬沟壑区为代表．沟壑区的不同部位具有不同的侵蚀产沙现象，并在不同的空间尺度上表现出迥异的水沙运动规律．为此需将流域分为坡面与沟道两大系统分别研究，本文描述坡面侵蚀产沙、沟坡区重力侵蚀和沟道水沙运动的主要现象，分析各水沙过程的主要机理．揭示出可依据坡面径流建立坡面侵蚀产沙模型；根据水流的诱发作用，用沟坡土体失稳的随机力学模型模拟沟坡重力侵蚀；考虑影响水沙运动的多种要素，建立沟道系统的高含沙水沙模型．流域泥沙过程机理的研究为建立符合实际物理图景的水沙模型系统，完成流域泥沙过程模拟提供基础。     

黄河数字流域模型原理

黄河数字流域模型以DEM数据及其存取系统为依托,以流域分级理论为依据,将坡面、小流域、区域、全流域四个层次的模型整合成一个完整的流域整体模型.文中提出了不同层次模型之间的联系途径和整合方法,探讨了模型框架、参数提取、模型计算原理方面的技术问题.按照这种模式建立的黄河数字流域模型可根据研究内容的需要模拟流域上任意空间点的水沙量、水沙过程以及非点源污染物的扩散过程和结果等,具有很大的灵活性和实用性.     

黄土沟壑区流域重力侵蚀模拟

重力侵蚀是土壤侵蚀的主要形式之一．在黄土高原地区,重力侵蚀对土壤侵蚀总量、高含沙水流特性和水沙过程的尺度现象等都具有重要贡献但由于重力侵蚀机理复杂、发生随机性强以及缺乏直接观测资料,对重力侵蚀过程的模拟研究一直是土壤侵蚀领域的薄弱环节．笔者将一个基于土体失稳的沟坡重力侵蚀理论模型在数字流域模型框架下与坡面降雨径流和土壤侵蚀模型、沟道不平衡输沙模型耦合集成,并解决了重力侵蚀模型在流域中应用的一些具体问题,使重力侵蚀模型能够根据沟坡的几何形态、黄土的力学特性、降雨导致的土体含水量及力学性质变化、沟道水流对沟坡的淘刷等物理因素的影响,合理模拟流域中的重力侵蚀过程．将模型系统应用于岔巴沟流域和无定河流域,得到了重力侵蚀的分布及其占总侵蚀量的比例,模拟结果基本可信．     

基于改进U-Net网络的复杂背景下冰川遥感图像检测方法

由于山体坡度、光照角度、传感器成像角度等因素,遥感图像中的山体阴影影响了冰川识别的精度.现有方法一般是先去除阴影再进行冰川识别,既繁琐又可能破坏图像的光谱信息.本文在U-Net框架中集成金字塔池化模块以增强多尺度特征提取能力,提出了一种U-PSP-Net结构的卷积神经网络,可以实现阴影区冰川识别.在自制的含阴影冰川数据集上进行验证,与PSP-Net、SegNet和U-Net的性能比较表明,提出的U-PSP-Net的平均像素精度为95.84%,平均交并比(IoU)为92.79%.与U-Net相比,分别提升了0.61%和0.92%;与PSP-Net和SegNet相比分别提高了1.41%、2.54%和2.85%、2.86%.以上结果证明了神经网络结构在含阴影遥感影像中识别冰川的可行性和有效性.     

云和降水在低频强声波干预下的响应

天空中蓬松的云朵里,蕴藏着惊人的水汽资源.中国大气水年均资源总量达22万亿吨,空中水资源开发潜力巨大,如何利用空中水资源是一个重要问题[1].一个多世纪以来,人类一直在寻求各种技术去控制天气过程,试图改变自然水资源条件.具有现代科学意义的人工影响天气技术诞生于20世纪40年代的美国,科学家们提出了干冰、碘化银等催化剂播...     

基于CERES数据的青海省上空云特性时空规律研究

为了对青海省上空云特性在时空上的分布情况及变化规律进行研究,采用美国NASA地球观测系统2003年1月至2016年12月的CERES SSF Aqua MODIS Edition 4A云资料,根据青海省的地形地貌特征及原始CERES数据云分层的有效气压与海拔高度的对应关系,按距地表高度对原始CERES数据重新分层,云层距地高度0~3 000 m为低云,3 000~5 500 m为中低云,5 500~9 000 m为中高云,9 000 m以上为高云进行分析。结果表明:(1)青海省上空总云量取值范围在38.2%~71.3%,多年均值为59.5%,云量分布形势呈南高北低。(2)各季节(春夏秋冬)总云量平均值为66.2%,67.3%,52.5%,52.0%。(3)云中液态水路径和冰水路径取值范围为143.6~221.3 g/m~2,202.2~380.3 g/m~2。(4)青海省上空中高云、中低云、低云云量占各层云量总和的28.6%,43.7%,27.7%。(5)设定低云有效的临界条件为云量大于30%,低云有效天数多年均值为276.6 d。该结果为青海省人工影响天气作业的实施提供了数据支撑。     

南水北调中线通水后北京市辖区间水资源配置的博弈均衡

在水资源统一管理的背景下,传统的配置模型忽略了跨区间的用水竞争与合作关系,而博弈论成为解决这一问题的较好工具.北京市作为严重缺水的特大城市,在南水北调中线正式通水后,各行政区之间用水格局发生了重大变化.这种变化基于各行政区的需求公平与整体的系统效率,对北京市水资源的配置过程中的区域协调发展提出了更高要求.因此,设计一个符合北京市跨区水资源博弈特点的配置机制十分重要.本文采用改进的纳什讨价还价博弈模型,结合破产理论,加入跨区水资源的时空约束规则,分析不同的供水情境和博弈权重组合方案下,北京市未来水资源配置的合作博弈稳定与系统可持续性.结果表明,基于此模型下的跨区水资源博弈达到合作后,南水北调中线通水后在一定程度上提高了北京市的水资源系统均衡稳定,且按需求分配的博弈权重方案的可持续性更好,相等博弈权重方案的合作稳定性更好,为北京市水资源的统一管理与区域协调提供了一定的决策基础,更深入的特大城市水资源调度政策值得后续研究.     

基于迹线方法的黄河源区降水来源分析

黄河源区是青藏高原生态屏障的重要组成部分,也是黄河的主要水源地,具有重要的生态环境与社会经济意义.本文基于拉格朗日迹线观点,利用自主研发的高效并行大气迹线求解软件pyTraject获得黄河源区1980～2018年全部6h累计降水量大于1mm的降水来源迹线,采用水汽源归因法对这些降水进行溯源分析,并采用已有的类似软件hysplit进行对比验证.结果表明,黄河源区降水中有43%左右的水汽由青藏高原贡献;青藏高原、南亚和四川盆地的水汽贡献对黄河源区的降水变化起主导作用;青藏高原东南部、四川盆地、柴达木盆地等地对黄河源区降水的水汽贡献呈显著增长趋势.基于拉格朗日观点的降水来源解析可为更好地理解区域的水物质循环,尤其是空中的水物质输送过程,以及其历史演变过程提供参考依据.