江西省不同土地利用方式的碳排放效应

基于1995—2020年卫星遥感数据,对中国江西省土地利用类型的年际变化进行了解译,结合能源消费数据,采用碳排放系数法估算全省的碳排放量和吸收量,利用碳足迹和碳生态承载力方法评估区域内的碳排放效应。研究表明:1)江西省1995—2020年土地利用变化类型中除城乡建设用地面积显著增加,其他用地类型变化幅度较小;2)江西省净碳排放量呈显著增长趋势,研究末期较研究初期增长近3倍,城乡建设用地面积每增加1 km^(2)就会增加1.308 t的碳源,而每增加1 km^(2)的林地仅会增加0.006 t的碳汇,江西中部及南部地区净碳排量少于北部地区;3)江西省碳足迹增长迅速,碳生态承载力变化缓慢,导致生态赤字明显增加,江西南部及中部地区生态赤字效应略轻于北部地区。

基于BP神经网络的人机联合率定SWMM研究

为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。

HSPF在热带沿海流域水文模拟中的应用

[目的]探究HSPF模型在热带沿海流域的适用性和不确定性,为该模型在不同流域和地区的应用提供科学参考。[方法]以位于热带沿海地区的三亚河流域为例,建立HSPF模型,选取2017—2019年径流量对模型进行率定和验证;通过Morris筛选法分析了水文过程中8个参数的敏感度,并与国内外研究不同流域的参数敏感度相对大小进行对比;同时利用MC-LHS方法对不同降雨量下模型的不确定性进行分析。[结果] HSPF模型能够很好地模拟研究区域实际的水文过程,率定期和验证期的NSE分别为0.93和0.98,相对误差(R_(e))分别为0.87%和0.21%;地下水日消退系数为最敏感参数,而下层土壤蒸发系数和地下水出流中进入深层的比例对径流模拟的影响几乎可以忽略。[结论]参数敏感度相对大小体现空间差异性。模型模拟的不确定性与降雨量之间的相关性明显。降雨量越大,模型模拟的不确定性和置信区间就越大,模型就越不稳定。

城市面源污染研究现状及展望

随着城市工业废水排放等点源污染得到有效的控制,城市水环境污染中来源于面源污染的比例逐年提高。本文结合国内外的研究现状,介绍了面源污染的概念、影响、排放特征及相关的控制措施,提出了城市面源污染的相关研究对接海绵城市改造为今后的发展趋势。

人工神经网络和SWMM在降雨径流模拟中的应用对比

降雨径流的精确模拟一直是水文研究领域的重点问题之一,为探究人工神经网络在城市降雨径流模拟中的适用性,选取西宁市某小区为研究对象,以当前降雨量、累积降雨量和前一时段的流量为输入,以当前流量为输出,分别建立径向基神经网络和小波神经网络进行模拟,并与SWMM的模拟结果进行对比。另外,通过SWMM输出结果训练神经网络替代模型。结果表明,径向基神经网络和小波神经网络对降雨径流的模拟精度较高,能够真实模拟实际径流过程,适用于复杂的城市降雨径流过程模拟。另外,证实了径向基神经网络和小波神经网络模型作为SWMM替代模型的适用性。