不同基流分割方法在澄碧河的适用性探讨

根据澄碧河流域平塘站1963-2017年日径流资料,采用最小滑动法、时间步长法和数字滤波法3类方法进行基流分割研究。结果表明:(1)基流总量方面,数字滤波法对基流分割的结果优于最小滑动法和时间步长法,其中,Boughton-Chapman滤波法分割的效果最好,Nash-Sutcliffe效率系数为0.930,平均相对误差为2.406%;(2)统计特征方面,3类方法对不同水平年均有一定辨识能力,且年代际变化基本一致,呈波动趋势,时间步长法偏差程度最小,最小滑动法和数字滤波法偏差程度大,整体比较平稳;(3)基流过程线方面,3类方法在汛期的表现差异较大,非汛期比较接近,数字滤波法分割出的结果较平滑缓慢,而最小滑动法和时间步长法分割出的结果拐点较多,数字滤波法中的Boughton-Chapman滤波法比较符合基流迟滞特征。综上,Boughton-Chapman滤波法在澄碧河基流分割中较为适宜。

基于改进遥感生态指数的岩溶山区生态质量评价——以澄碧河流域为例

[目的]研究澄碧河流域1988—2019年生态环境的时空演变特征及其变化原因,旨在快速、科学地评价岩溶区生态环境质量变化,为岩溶区生态环境的保护、治理以及发展规划提供科学依据。[方法]基于Landsat遥感影像,引入归一化山地植被指数(NDMVI),改进综合生态评价指数(CEEI)模型,对西南典型岩溶区澄碧河流域1988—2019年生态环境质量进行动态监测,利用空间自相关方法定量分析流域生态环境质量的空间分布特征。[结果]①CEEI具有一定的科学性,并能较好反映研究区生态环境质量情况及时空分异特征;②1988—2019年研究区生态环境质量处于中上水平,整体呈上升趋势,低值区主要分布在流域北部岩溶峰林区与库区周边;③研究区生态环境质量具有一定的空间正相关关系,但聚集性逐渐减弱。[结论]改进的CEEI模型能够较好地反映澄碧河流域生态环境质量。澄碧河流域CEEI均值总体呈上升趋势,生态环境质量得到改善。

澄碧河流域降水及旱涝变化特征分析

为了解西南岩溶区流域的降水及旱涝变化特征,选用澄碧河流域1979—2019年12个地面站点实测逐月降水资料,采用Sen斜率估计法、小波周期分析、经验正交函数(EOF)分析及标准化降水指数(SPI)等方法进行分析。结果表明,41 a间澄碧河流域年降水量呈现不显著增加趋势,以30 a为主周期;降水主要分布在夏季,并且呈不显著变化;降水量整体上呈现出由东南向西北递增的格局。EOF分析发现流域呈现出三种降水模式,其主要以全流域降水变化一致为主,其余两种模式均呈现出相反的降水变化。澄碧河流域干旱事件向洪涝事件转变发生在1994年,流域洪涝发生频率大于干旱发生频率,旱涝事件变化在空间上的分布特征具有一定差异性。研究结果对流域防范旱涝灾害具有参考意义。

澄碧河流域径流年内分配变化规律分析

基于澄碧河流域坝首和平塘水文站1963-2014年逐日实测径流资料,计算其径流年内分配的不均匀系数、完全调节系数和集中度等八个特征指标,分析了近52a来该流域径流年内分配的均匀度,在此基础上,采用线性倾向估计、Mann-Kendall趋势检验法和R/S分析法研究了澄碧河流域径流年内分配特征指数的变化趋势。结果表明:近52a来澄碧河流域径流年内分配不均匀性较强,变化幅度较大;径流年内分配的的洛伦兹不对称系数呈现增加趋势,其余特征指标均呈现减少趋势;年内集中期主要在7月,流域径流年内分布不均匀的主要原因是个别月份径流量较大;八个特征指数的Hurst值均大于0.5,故可预测澄碧河流域径流年内分配的特征指数序列呈现正持续性,与过去整体变化趋势保持一致;随着时间推移,澄碧河流域径流年内分配不均匀性越来越低,逐渐由不均匀向相对均匀转变。

广西典型岩溶区流域降雨侵蚀力变化特征及影响因素研究

基于澄碧河流域坝首和平塘水文站1963—2017年逐日实测降雨数据,采用相对变率分析法、趋势分析法、相关性分析、交叉小波和多元ENSO指数(MEI)等方法指标对降雨量和降雨侵蚀力的年内变化、年际变化、相关性及影响因素进行分析。结果表明:坝首站和平塘站的降雨量和降雨侵蚀力年内分布趋势基本一致,主要集中在5-8月,变化显著且不均匀,其中两个站点降雨侵蚀力相对变率值(50.22%~149.09%)较降雨量的相对变率值(35.80%~86.68%)大;坝首站和平塘站的多年降雨量与多年降雨侵蚀力之间呈显著正相关关系,R^(2)值分别为0.89和0.85,Pearson相关系数值分别为0.923和0.941;多元ENSO指数(MEI)、海洋尼诺指数(ONI)和太阳黑子对降雨侵蚀力具有一定的影响,其中太阳黑子对降雨侵蚀力的影响最大,在高能区时两者的共振周期长达13 a。研究结果可为岩溶区预报水土流失、进行水土保持工作具有重要的意义,并可为岩溶区土壤侵蚀机理研究提供理论支撑。

基于EWT-PSO-Elman耦合模型在径流预测中的应用

由于径流序列的非线性和非平稳性,单一预测模型能力有限,难以做出准确预测。因此,基于澄碧河流域坝首站1979—2019年共41 a的实测月径流序列,引入经验小波变换分解(EWT)、粒子群算法(PSO),建立一种基于Elman神经网络的组合月径流预测模型(EWT-PSO-Elman),并采用纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析,并将预测结果与EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型进行比较。结果表明:EWT-PSO-Elman模型的纳什效率系数为0.913 5,均方根误差为19.451 1,预报等级为甲级,具有较好的预测精度和泛化能力;EWT-PSO-Elman模型的预测精度优于EWT-PSO-BP、PSO-Elman、PSO-BP、Elman、BP模型。可见,EWT-PSO-Elman模型具有更好的预测精度,可应用于径流预测研究中。

基于Copula函数的西南岩溶流域多变量洪水频率分析

基于西南岩溶区澄碧河流域平塘水文站年最大场次洪水数据,利用Copula函数建立多维洪水变量的联合分布并计算联合、同现重现期。结果表明,Frank Copula对洪峰—洪量二维联合分布的拟合效果最优(RRMSE=0.0411,AAIC=-56.2),Gumbel Copula对洪峰—历时二维联合分布的拟合效果最优(RRMSE=0.0482,AAIC=-53.3),Gaussian Copula对洪量—历时二维联合分布的拟合效果最优(RRMSE=0.0460,AAIC=-54.2),Gumbel Copula对洪峰—洪量—历时的三维联合分布拟合效果最优(RRMSE=0.0492,AAIC=-53.0);洪水单变量重现期大于多变量联合重现期(如T=100 a,相应的Taqw=52.3 a、Taqt=79.9 a、Tawt=60.6 a和Taqwt=35.7 a),小于多变量同现重现期(如T=100a,相应的Toqw=980.2 a、Toqt=130.1 a、Towt=267.4 a和Toqwt=260.3 a)。研究结果可为岩溶区流域工程防洪安全评价提供新的选择。

基于多种径流预测耦合模型的流域月径流预测优选研究

为了提高径流预测的准确性,以澄碧河流域坝首站1979-2019年共41 a的实测月径流序列为例,在优选Elman神经网络模型、支持向量机模型、BP单一预测模型的基础上,分别耦合经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)和经验小波变换分解(EWT),选取纳什效率系数(NSE)、平均相对误差绝对值(MAPE)和均方根误差(RMSE)对测试集的预测结果进行评价与分析。结果表明:相对于Elman神经网络模型和SVM模型,BP模型的预测效果较好;耦合预测模型预测精度都优于单一模型。耦合模型中,EWT-BP的纳什效率系数为0.91,预报等级为甲级,预测精度优于EMD-BP和EEMD-BP。采用数据预处理技术生成平稳序列,可有效减少原序列存在非线性和不稳定性特征的影响,并有利于提高流域水文模型的径流预测能力。

澄碧河水库流域污染负荷估算

运用统计数据以及排污系数法对澄碧河水库流域范围内工业、生活、农业面源、畜禽水产养殖、旅游污染负荷进行全面估算,确定流域的主要污染源。结果表明,澄碧河水库流域范围内主要污染源为农业面源污染,其次是生活污染源和畜禽养殖污染源,2015年主要污染物COD、氨氮、总氮、总磷的入库量分别为:5314.32t、177.13t、386.48t和35.52t。