基于BP神经网络的塔里木河月流量预报研究

对水文历史数据采用规格化方法处理后用BP神经网络模拟训练,建立了神经网络预报模型,并应用实例验证神经网络模型,结果表明运用该神经网络模型预测具有可行性和实用性。月流量预报研究可为塔里木河流域水资源的合理利用以及水权目标管理提供科学依据。

大富水最小生态需水量初探

用90%最枯月法和最小月流量平均法计算大富水最小生态需水量,得到值分别为74.4×106m^3/a,73.1×106m^3/a,用Tennant法检验结果合理性,两值均在Tennant(10%)、Tennant法(20%)之间,即最小流量值满足退化的或者贫瘠的栖息地条件,同时离保护水生生物栖息地标准有一定的差距。根据大富水枯期多年来水情况,将两者计算结果平均值73.8×106m^3/a作为大富水最小生态需水量。Calculation