黄河口滨海区生态需水量研究

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用BP神经网络强大非线性映射能力,建立了以水位、流量、含沙量、叶绿素浓度为输入变量的神经网络模型,实现了对黄河口滨海区典型年份生态最小需水量的成功预测。

黄河口滨海区生态需水量神经网络模型的建立

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用人工神经网络最新技术,建立了河口滨海区生态需水量与健康生态特征指标间的非线性耦合关系的神经网络计算模型,借助M at lab工具箱强大功能和自主开发接口,快速实现输入数据的预处理、网络的训练和仿真。

黄河口滨海区生态需水量神经网络模型的仿真

针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用BP神经网络强大非线性映射能力,建立以水位、流量、含沙量、叶绿素浓度为输入变量的神经网络模型,并实现了对既有数据的仿真与成功预测,为神经网络预测奠定了基础。

现行黄河口滨海区冲淤时空演变及其影响因素

自黄河入海流路人工改道清8汊后,受自然因素变化和人类活动干预影响,入海水沙出现新的情势,河口滨海区水下地形也发生相应调整。本文基于1997-2018年实测水深断面资料,建立水下地形数字高程模型(DEM),综合研究了黄河口滨海区冲淤的时空演变及其影响因素。结果表明,1997-2018年黄河口滨海区整体呈淤积状态,累积淤积量为5.36×108m3。从时间上来看,水下地形演变经历3个阶段:缓慢冲刷(1997-2002年)、快速淤积(2002-2007年)、缓慢淤积(2007-2018年)。从空间上来看,现行河口区呈淤积状态,而孤东近岸和老河口区呈冲刷状态。在水下地形不同的发展阶段,维持冲淤平衡的临界输沙量也有所不同,调水调沙之前为1.65×108t/a,调水调沙以来为1.09×108t/a。来水来沙对河口滨海区的冲淤演变起着主导作用,2016-2017年调水调沙中断,河口滨海区大面积冲刷。2018年防洪调度的实施使水下地形迅速淤积。黄河口滨海区演变除了受来水来沙的直接影响,还受泥沙粒径和口门位置的影响。