黑河上游夏半年河水化学组成及年内过程

2006年5月至2006年10月在黑河上游扎马什克、祁连及莺落峡水文站逐日采集河水样,同期在七一冰川冰采集融水样,研究水化学组成、演化特征及其影响因素。样品分析结果表明:黑河上游山区,受人类活动影响较少,水中可溶性无机离子的含量比较低,主要受水岩作用过程影响。水文因素,特别是降水是控制水中化学物质含量季节变化的主要因素。受流域地理-地貌特征及水文差异影响,祁连水文站样品中Cl-,NO3-,SO42-和Na+的含量相对较高,札马什克样品中Ca2+,Mg2+和HCO3-浓度较大,莺落峡的水化学组成介于扎马什克与祁连之间。在流域范围内,气候差异是引起水化学组成变化的主要因素。上游河水中的化学物质主要来源于碳酸盐溶解,也有部分硫酸盐的贡献,随径流演化,岩盐和硫酸盐的贡献逐渐占主要地位。

雅砻江上游径流及影响因素关系研究

为研究雅砻江上游径流的变化及其积雪、气温和降水对径流的影响,首先根据相关性将年径流周期分为枯水期、融雪影响期和汛期,其次,结合MODIS 8天积雪产品、研究区气温和降水数据,采用相关分析和归因分析法分析了径流与影响因素的相关性以及各影响因素对径流变化的影响程度,最后用逐步多元回归分析法得出枯水期和融雪影响期径流的预测方程。结果表明:2000—2014年间雅砻江上游径流整体呈上升趋势,冬季积雪面积的减少导致径流减少了24.89%,汛期降水增加导致径流增加了79.38%,采用相关分析和逐步多元回归方法可有效分析径流与影响因素的关系及影响程度。

径流预报的极点对称模态分解-Elman网络模型

针对径流序列非线性、非平稳的特点,将极点对称模态分解(ESMD)方法与Elman神经网络模型相结合,建立了ESMD-Elman神经网络组合模型,并应用于长江上游干支流8站的年、月径流预报。首先利用ESMD方法将径流序列分解为各模态分量和趋势余项;然后利用Elman神经网络模型分别预测各平稳序列;最后加和重构得到最终预测结果。结果表明:组合模型预报精度大于单一模型,与ESMD-BP神经网络组合模型比,ESMDElman神经网络组合模型的8站年径流预报结果的平均相对误差(MAPE)平均降低3.6%,均方根误差(RMSE)平均降低7.8%,确定性系数平均提高5.0%;8站月径流预报结果的MAPE平均降低3.0%,RMSE平均降低2.8%,具有"分解→预测→重构"特点的组合模型提高了预报精度。

雅砻江中上游径流变化特性的小波分析

根据雅砻江流域中上游雅江（1970～2004年）、洼里（1972～2004年）两水文站月径流资料，采用Db3小波函数分析径流特性和变化趋势。结果表明：雅江站径流总体呈增长趋势，但增长速度已经变缓；洼里站径流在1993年前呈稳定增长趋势，但在1993年后径流减少趋势越来越明显；而雅江-洼里区间径流量一直呈减少趋势，利用复Morlet小波通过连续小波变换分析径流的周期特性，并用小波方差识别主周期，结果表明：雅江站径流序列存在10～11a的第一主周期和5a左右、2～3a的次主周期；洼里站径流序列存在9～10a的第一主周期，5aTE右、2～3a的次主周期和一个1a左右的不明显周期。

雅砻江上游地区河岸带类型研究

本文在宏观上初步划分了雅砻江上游地区河岸带的结构,并分析了其影响因素。依据河岸带自然结构的质地和坡度,把雅砻江上游地区河岸带划分为30种类型。江心洲有无作为1级分类依据,河岸质地作为2级划分标准,缓冲坡坡度作为3级划分标准,缓冲区坡度和类型作为4级划分标准。本文还分析了地形地貌、人为干扰和植被特征等因素在河岸带类型形成中的塑造作用。

川西雅砻江上游地区种子植物区系研究

雅砻江上游地区地处青藏高原东南部,横断山区西北地带,在中国植物区系划分中属于泛北极植物区,中国-喜马拉雅森林植物亚区中的横断山脉植物地区。该流域种子植物有81科,共有8个分布型6个变型,世界分布有35科,占雅砻江上游地区总科数的43.2%;热带分布有23科,占该流域总科数的28.4%,其中以泛热带分布科为主,有14科(含有3科分属两变型),占该流域热带总科数的60.9%;温带分布共有23科,占该流域总科数的28.4%,其中以北温带分布占绝对优势,有20科(含有13科分属两变型),占该流域温带总科数的87.0%。种子植物属可划分出15个类型,18个变型,分别占中国15个分布区类型和31个分布区变型的100%和58.1%,体现出了该流域种子植物属的区系地理成分的复杂性和多样性,温带分布有298属,占该流域总属数71.1%,其中以北温带分布占绝对优势,有141属;排第二位的是东亚分布,共有52属,中国-喜马拉雅成分就占了33属;排第三位的是旧世界温带分布,有50属;中国特有属有15个,占该流域总属数的3.6%。统计结果显示:热带成分的科和温带成分的科相当;种子植物属的区系以温带成分为绝对优势,并与热带区系具有一定的亲缘关系,其东亚成分以中国-喜马拉雅区系为主,具有显著的特有性。

雅砻江上游景观生态系统类型及特点

利用2002年ETM+卫星遥感图片解译结果并结合实地调查,对雅砻江上游地区的景观生态系统类型及特点进行了研究。结果表明:结果表明:(1)本区的景观类型主要由自然景观和人工景观两大系统构成。前者稳定性较差而后者稳定性较好,处于相对稳定的状态。(2)该区景观生态系统多样性为:森林群落乔木层树种比较单一;灌丛群落类型多样,多样性较高;草甸分布范围广,种类繁多,具有很高的多样性。(3)该区的景观斑块数量特征为:林地、草地、耕地、水域、城乡、村落用地、未利用地分别占总面积的19.89%、66.50%、0.82%、0.37%、0.03%和12.40%。草地是该区整体景观的基质,对景观的影响最大,林地类型在整个景观中零散、破碎。(4)该区景观类型面积多样性指数为0.9137,类型周长多样性指数为1.0224,类型斑块数多样性指数为1.2556。表明流域景观类型面积分布最不均匀,相反,景观类型斑块数分布相对较均匀。

川西雅砻江上游地区蕨类植物区系研究

雅砻江上游地区处青藏高原东南部,横断山区西北部,在中国植物区系划分中属于泛北极植物区,中国—喜马拉雅森林植物亚区中的横断山脉植物地区.该区域蕨类植物有20科,以世界分布型为主,共有10科,热带分布科7科,温带分布科3科.该区域蕨类植物有29属,划分为8个分布区类型,世界分布6属,热带成分8属,温带分布13属,中国特有分布2属.该区域蕨类植物有71种,其中中国特有分布34种,占该区蕨类植物总种数的47.89%,隶属于13科20属.该区域蕨类植物的区系特点表现为:优势科、属不明显,科内属、种贫;属、种的特有化程度高;植物区系交叉过渡明显.

基于复杂适应系统理论的漳河上游水资源系统分析

漳河上游是典型的缺水流域,对流域水资源系统进行合理的分析是进行水资源优化配置的前提。本文基于复杂适应系统理论,分析了漳河上游水资源系统的基本特性和机制,并证明该系统是一个复杂适应系统。并在此分析框架下对系统演进的实现路径进行深入探索。最终得出:只要政府正确引导,用水户积极响应,系统必然朝着高效利用水资源的方向演进。

雅砻江中上游流域生态环境脆弱性动态评价及预测

为及时了解雅砻江中上游流域生态环境脆弱性动态变化和未来发展规律,研究选取高程、坡度和土地利用类型等9项指标,将遥感和地理信息系统技术与层次分析-主成分熵权模型相结合,对其2000—2018年间生态环境脆弱性进行动态评价,并引入CA-Markov模型对2021年的发展状况进行模拟预测。主要成果如下:①该地区生态环境整体呈现出由北向南脆弱程度逐渐降低的分布变化;②脆弱性栅格比例呈现微度、轻度、潜在、中度和重度逐渐降低的变化形态;③预测精度验证表明,CA-Markov模型适用于该地区生态环境脆弱性的预测且准确性较高;④区域脆弱性综合指数分别为2.5392,2.5016,2.4856,2.4607和2.4366,2021年的值预测为2.4285,表明区域整体生态环境质量得到提升且发展良好。研究揭示了该地区生态环境脆弱性动态变化的规律和未来发展状况,能作为该地区生态环境保护措施制定的理论参考。

1979—2018年雅砻江中上游积雪时空变化及影响因素分析

基于1979—2018年积雪深度卫星数据及同期的格点型降水和气温观测资料,分析了雅砻江中上游积雪时空分布及其影响因子,利用相关分析法分析气候因子与地形因子对积雪深度时空分布的影响及贡献程度,采用趋势分析法研究积雪特征和气候因子的时间变化规律。结果表明:雅砻江中上游降水、气温、高程、坡度和坡向对年均雪深空间分布的贡献率分别为0.218、0.453、0.206、0.080和0.043,气候因子的贡献程度明显高于地形因子;研究区积雪期主要集中在10月至次年5月,年降水量和年均气温呈显著上升趋势,西北部和东南部积雪期变暖现象明显,绝大部分区域年均雪深表现为不明显的减少趋势;积雪深度与降水量的相关系数多为正值,与气温的相关系数均为负值,在区域中下游表现的相关性较强,各影响因子与积雪深度的相关程度由强到弱依次为气温、高程、坡度、降水和坡向。