华南地区滨江小流域降水量空间插值方法对比研究

以华南地区典型小流域滨江流域为例,选取该流域及邻近区域2010年的21个雨量站降水量数据,采用传统水文学方法、确定性方法和地统计方法共3大类8种方法对滨江流域降水量进行空间插值,并采用交叉验证法检验以确定最适用该研究区的插值方法,同时分析了滨江流域的降水空间分布特征。结果表明,反距离加权法插值效果最佳,能较好地反映滨江流域的降水空间分布特征,而泰森多边形法插值效果相对较差;研究区内东南部降水量分布多于西北部和西南部,且在珠坑站周围达到最高值。

滨江流域月降水量时空演变规律

为探讨北江一级支流滨江流域年内降水量的时空演变规律, 以1965 年- 2011 年逐日降水观测资料为研究数据, 利用Morlet 小波分析、Mann2 Kendall 检验、Mann2 Whitney2 Pettitt 检定方法及线性倾向估计法, 对各月降水量进行分析。结果表明： 汛期中流域内降水量空间差异明显, 由西北向东南呈增加趋势; 在时间分布上, 5 月、6 月的多年平均降水量最大, 是防洪的重点关注期, 受气流及地形影响, 非汛期、汛期初和汛期末降水量比较均匀; 各月降水量变化主要存在4- 8 a 的短周期及11- 14 a、16- 19 a 和27-29 a 的中长周期; 4 月份全流域降水量显著减少, 且在2001 年发生显著性突变, 而5 月份流域南部降水量显著减少, 且在1989 年发生显著性突变。

滨江流域降水时空演变规律分析

降水是水循环的关键环节,直接影响着径流过程和可利用水资源量的时空分布,关系到区域水资源安全和可持续发展.为了探讨气候变化下华南湿润区典型小流域降水时空演变规律,利用珠江流域北江一级支流滨江流域内及其邻近共10个站点近47年日降水量观测资料,采用非参数统计方法Mann-Kendall（M-K）趋势检验和Mann-Whitney-Pettiu （MWP）检定方法,对年、汛期/非汛期、年日最大和年月最大降水量进行分析.结果表明：滨江流域多年平均降水量呈北少南多分布,主要与区域气流走向及流域地形有关;年降水量总体呈现减少趋势,其中流域南部呈显著减少趋势,北部呈不显著减少趋势,其主要是汛期（4～9月）降水量减少,非汛期（10～翌年3月）降水量变化不大;年日最大和年月最大降水量均呈减少趋势.流域南部年降水量和汛期降水量在1983年发生了显著性变异;流域北部年最大日降水量和年月最大降水量分别在1987年和1985年左右发生显著性变异.

BP人工神经网络在小流域径流模拟中的应用

径流量的变化与区域经济社会发展、生态平衡以及水资源管理和水环境保护密切相关,月径流量的研究对水量配置、调度等均具有重要意义。针对小尺度流域普遍存在的资料有限问题,研究BP人工神经网络在华南湿润区小流域月径流模拟的适用性。以滨江流域长序列逐日降水径流资料为基础,采用BP人工神经网络进行月径流量模拟,并将其与径流系数法、新安江模型和HSPF模型所得进行对比分析。研究表明:BP人工神经网络使用简便,变化趋势预测准确,在降水径流模拟方面优势明显,全年确定性系数为0.91,高于径流系数法所得0.85,与新安江模型的0.92、HSPF的0.96相当,具有良好的应用前景,其汛期的模拟效果优于非汛期,但模拟结果相对偏大,存在一定的改进和提高空间。