水文过程对农业小流域氮素迁移的影响

以江西低丘红壤区农业小流域为研究对象，在自然降雨条件下对小流域内试验小区、上游灌渠和小流域出口径流中的氮素浓度进行监测，旨在从小区尺度和小流域尺度阐明农业小流域氮素流失与降雨和径流的关系。结果表明：在小区坡面流中，硝态氮浓度随降雨径流的变化趋势不明显，铵态氮和全氮浓度随降雨径流的增加呈先增加后降低的趋势；壤中流对硝态氮的流失有主要影响，而坡面流对全氮的流失作用不可忽视。小流域的氮素流失主要发生在4～6月，其间氮素NH4^＋．N、NO3^--N和TN的流失量在上游干旱地灌渠分别占年流失量的74％、61％和62％；在小流域出口分别占年流失量的82％、70％和79％。年全氮流失量达43．8kg／hm^2，占氮素施用量的22、6％。

地下水流数值模拟的研究现状和发展趋势

数值模拟方法是评价地下水资源量、模拟自然界一些水文地质过程发生和发展的主要方法和手段之一。作者着重论述了三维流模型开发、流速场与流线的计算方法、非均质参数的区域概化、繁杂数据的优化处理等热点问题以及MODFLOW等软件在三维流中的应用。提出三维水流模拟软件(如MODFLOW )与遥感、地理信息系统及全球定位系统结合起来是地下水流数值模拟的未来发展趋势。

雷达测雨在水文学中的应用——影响预报精度的因素分析

雷达测雨的误差以及水文模型自身的结构和尺度问题等的复杂性,导致了水文预报的精度不理想.这在一定程度上阻碍了雷达测雨技术在水文学中的应用.文中在回顾雷达测雨技术在水文学中已发挥的重要作用的同时,着重对预报精度影响较大的若干因素进行探讨和分析,并就将来雷达测雨技术更好地应用于水文学的研究提出几点建议.

不同分辨率DEM的信息熵评价及其对径流模拟的影响*

引用信息熵对不同分辨率DEM的信息量进行分析,对影响水文模拟的两个重要参数——径流路径和汇流平均坡度对DEM信息熵的敏感性进行评价,并在同一组模型参数下对DEM分辨率变化对径流模拟的影响进行分析,研究结果表明:径流总量、洪峰、水文响应时间对DEM分辨率的变化是非常敏感的。随着DEM分辨率的降低径流量减少,洪峰衰减,水文响应时间提前。

露天堆放粉煤灰对地下水的污染研究

中国是煤炭资源非常丰富的国家,大多数火力发电厂均以煤炭为其电力生产的基本燃料,而其副产品粉煤灰则露天露天堆放。粉煤灰中含有的大量重金属和放射性元素是潜在的污染源,尤其是对水环境的污染。文中选取一位于安徽淮北的火力发电厂的储灰场,对其周边地表及地下水进行野外采样和分析,并取该灰场粉煤灰进行元素含量、矿物成分的分析及室内淋滤实验。结果表明粉煤灰堆放场周边12个取样点的地下水水样中NO3-,Cr6+,Se含量超标,其中超标最严重的Se的超标率占检测水样的58.3%,最大浓度值达到Ⅲ类标准的6.6倍。进一步应用主成分分析和聚类分析方法对研究区地下水离子进行水源分析,发现地下水化学成分主要有3个来源:天然背景下,很少受人为影响的水源,其贡献率为53.32%;第二个来源反映了处于径流区或排泄区的地下水源并受到一定程度人为因素的影响,其贡献率为17.37%;第三个来源反映了粉煤灰对地下水的污染,其贡献率为14.96%。聚类分析的结果进一步验证了粉煤灰场污染地下水中的空间分布特征:即离灰场越近,埋深越浅受污染的风险就越大。主成分分析和聚类分析法的应用为今后开展灰场对周围地下水影响的研究,确定地下水是否受到污染及污染来源,提供了一条有效途径。

降雨空间尺度对径流模拟的影响研究

通过分析不同分辨率的雷达降雨数据所产生的降雨空间分布的变化对径流模拟的影响发现:本文所用的基于DEM的蓄满产流分布式水文模型对降雨时间和空间的变化是比较敏感的;由于降雨空间分辨率的变化计算的径流总量、洪峰都有不同程度的变化,但是这种变化的大小又与降雨场的特征、流域面积的大小以及土壤含水量的变化有很大的关系:随着面平均降雨量(P BAS)的增减,洪量也随着增减,P BAS与洪量有很好的相关性;降雨CV值的增加导致洪峰和洪量都相应的增加;流域的面积越小洪峰和洪量对降雨空间变化就越敏感;在前期干旱的条件下降雨空间变化导致的洪峰和洪量的变化要比在湿润的条件下产生的洪峰和洪量的变化大。

数值模拟在地球科学研究中的应用现状与展望

基于第一性原理的分子动力学计算和Rietveld技术的矿物定量计算等计算机技术的数值模拟方法是科学研究的重要手段之一,被广泛用来预测针对特定反应物的化学反应过程与结果、材料的性能改变、药物研发等。在地球科学领域中数值模拟技术也被广泛应用:地下水量、水质及污染物迁移的模拟预测、气象领域的天气和降水预报,地球层圈构造的模拟研究,成矿过程的模拟和预测等等。本综述重点回顾数值模拟技术在地球科学各领域中的应用现状,并对其应用前景进行了分析。我们建议在地球科学研究中特别是涉及"水岩"反应的实验研究中大力推广,以提高效率和做有效科学的实验,并建议利用数值模拟技术为科学解译数据提供理论支撑。

采用遗传算法的小波神经网络在降雨量预测中的应用

为了提高降雨量预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN)的降雨量预测方法.依据邯郸市1956—1998年历年的降雨量构造了两类不同的训练样本,分别利用BP神经网络、小波神经网络和遗传小波神经网络(GA-WNN)对7月份的降雨量进行了预测.仿真结果表明,遗传小波神经网络克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,提高了预测精度,为降雨量预测提供了一种新方法.