Python语言在水文水资源领域中的应用与展望

Python编程语言逐渐成为各领域中应用前景广阔的数据分析工具。然而,在水文水资源领域中利用Python语言进行科学分析的研究较少。介绍了常用于水文水资源领域的Python库;基于Python语言的主要研究方向和应用场景,从网络爬虫、数据分析、深度学习和Web开发4个方面综述了Python语言在水文水资源领域的主要研究内容;归纳了深度学习运用在水文水资源领域的常见算法;从自动预测、边缘计算、虚拟现实技术、强化学习和迁移学习等方面进行了展望,期望以Python语言实现的前沿计算机技术为动力,促进水文水资源领域的快速发展。

黑龙江省水足迹时空分布规律及空间均衡分析

利用水足迹理论,量化2000—2018年黑龙江省13个地级市的不同类型水足迹,分析其时空演变规律,并结合空间均衡分析研究了各地区水足迹的差异性。结果表明:2000—2018年黑龙江省总水足迹呈波动上升趋势,但灰水足迹一直下降,2018年人均灰水足迹为300.7 m^(3);水足迹空间分布不均匀,水足迹富足和水足迹匮乏同时存在,整体上呈现出北低南高、东低西高的趋势;研究时段内,黑龙江省人均灰水足迹和人均水足迹的空间分布较为均匀,其总体空间均衡度超过0.6;水足迹强度、工业蓝水足迹和生态环境蓝水足迹的空间分布存在较大差异;水足迹的总体空间均衡度在逐渐上升,但最大值不超过0.6,区域分布仍有较大差异。

基于改进水资源生态足迹模型的中国水资源可持续利用仿真及调控

针对现有水资源生态足迹模型复杂程度高、适用性不强、系统性和动态性不足的问题,在模型中引入灰水足迹量化消污用水,并在水资源生态足迹指标计算中考虑非常规水源,然后结合系统动力学仿真技术,开展中国水资源可持续利用调控研究.结果表明,2000~2017年中国对水资源的开发利用程度整体保持在生态承载力以内,水资源开发仍有潜力,但水资源的供需却存在不平衡的情况.鉴于此,从节流、开源和污染治理角度出发,设置了6种中国水资源可持续利用调控方案.其中,2018~2050年综合协调方案能在满足水资源生态可持续和水资源负载合理的条件下,妥善解决水资源供需问题,是实现中国水资源可持续利用的最佳调控方案.目前中国水资源开发速度滞后,与社会经济发展对水资源消耗的增长速度不匹配,需在原有政策的基础上进一步加强开源、节水和治污力度,从而缓解水资源的生态胁迫压力.