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题名小兴安岭典型冻土区径流特性及影响因素分析
被引量:6
- 1
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作者
孙颖娜
易欣欣
孙海宁
张一丁
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机构
黑龙江大学水利电力学院
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出处
《水利科学与寒区工程》
2018年第7期18-22,共5页
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基金
冻土工程国家重点实验室项目(SKLFSE201310)
松花江干流治理工程生态护坡寒区适应性及其优化技术研究(SGZL/KY-10)
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文摘
永翠河流域是典型的季节性冻土区,其径流变化过程对研究融雪径流规律具有非常重要的意义。采用滑动平均法和Spearman秩次相关检验法对流域年径流序列进行趋势分析。结果表明:永翠河流域径流年内分配不均,最大径流出现在6—7月份;径流年际变化较大,利用1995—2014年实测水文资料分析发现,近20a永翠河流域年径流变化呈显著性上升趋势,降雨径流变化趋势一致。
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关键词
永翠河
典型冻土区
径流趋势分析
Spearman秩次相关检验法
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Keywords
yongcui river
typical permafrost region
runoff trend analysis
spearman rank correlation test
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分类号
P333
[天文地球—水文科学]
P642.14
[天文地球—工程地质学]
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题名永翠河流域积雪覆盖及植被NDVI时空变化分析
被引量:1
- 2
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作者
冯金爽
孙颖娜
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机构
黑龙江大学水利电力学院
黑龙江大学寒区水文与水利工程中俄联合实验室
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出处
《黑龙江大学工程学报》
2022年第3期15-20,共6页
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基金
国家社会科学基金项目(20BSS042)
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科技创新项目(2018-KYYWF-1570)。
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文摘
利用2004-2014年MOD10A2积雪产品和MOD13A1归一化植被指数(NDVI)与数字高程、气温数据相结合,分析永翠河流域积雪覆盖和植被NDVI时空变化及两者之间的相关性。结果表明:0°~5°坡度带积雪覆盖率(SCF)常年最高,不同坡度带、坡向带SCF与温度呈负相关,积雪覆盖集中在12月至次年1-2月,6-9月基本无积雪;研究区平均年度NDVI值为0.54,轻度改善等级占58.17%,整体处于中等波动变化状态;随着NDVI的增大,积雪覆盖率逐渐变小,积雪覆盖率和NDVI相关系数|r|=0.67006,表现为负相关。
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关键词
MOD10A2
MOD13A1
积雪覆盖
NDVI
永翠河流域
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Keywords
MOD10A2
MOD13A1
snow cover
NDVI
yongcui river basin
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分类号
P426.635
[天文地球—大气科学及气象学]
Q948
[生物学—植物学]
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题名流域汇流单位线时段转换应用分析
被引量:2
- 3
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作者
李伟
刘洋
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机构
伊春水文局南岔水文站
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出处
《黑龙江水利科技》
2012年第1期66-68,共3页
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文摘
当流域汛期雨情报讯时段在特殊情况下出现变化时,流域汇流单位线必须事先进行时段转换后才能用于实际洪水预报。以实测水文原始数据为依据,根据示例流域在水文预报工作中的特殊需要,采用s曲线法对流域汇流单位线进行了实例转换和应用分析。分析成果符合相关行业规范精度标准,提出了分析成果的具体使用条件和应用范围,成果能够作为备选方法用于实际工作之中。
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关键词
流域
汇流单位线
时段转换
对比分析
降雨时段
永翠河带岭站
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Keywords
river basin
confluence unit hydrograph
time conversion
comparative analysis
rainfall period
Dailing Station of yongcui river
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分类号
TV121
[水利工程—水文学及水资源]
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题名永翠河带岭站冰期流量整编方法分析
被引量:1
- 4
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作者
田京楠
孙侃
田长涛
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机构
伊春水文局
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出处
《黑龙江水利科技》
2012年第1期69-70,共2页
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文摘
由于影响冰期流量测验和资料整编工作的因素较多,为较好地解决如何确定冰期流量测验测次布设和资料整编方法选用的问题,根据山区小面积流域水文站带岭站的气象水文特性和实测资料,通过采取对各种不同流量资料整编方法进行对比分析的方式,提出了比较适合该站的冰期流量资料整编方法。并针对山区小面积流域水文站冰期水文测验和资料整编方法提出了具体建议。
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关键词
冰期
流量
整编方法
改正系数法
对比分析
永翠河
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Keywords
frozen period
discharge
compiling method
correction coefficient method
comparative analysis
yongcui river
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分类号
TV12
[水利工程—水文学及水资源]
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题名基于BP神经网络模型的月径流预报
- 5
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作者
申智鹏
孙颖娜
姚浩
张丽娜
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机构
黑龙江大学水利电力学院
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出处
《陕西水利》
2022年第5期42-44,47,共4页
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文摘
针对水文系统的高度非线性关系,采用BP神经网络模型,通过经验公式和迭代得到隐藏层个数,使用L-M(Levenberg-Marquardt)算法优化权值,分别建立2-3-1和4-8-1网络拓扑结构的BP_(1)、BP_(2)模型,选取永翠河流域中的带岭(二)站的实测数据进行径流预报。结果表明,BP_(1)模型的拟合度高,预测结果的合格率低,出现此情况的原因可能为数据样本较少,模型陷入局部最优。BP_(2)模型的拟合较前者低,但合格率高,且预测结果可达到精度要求,可作为径流模拟的方法之一,为流域径流模拟提供依据。
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关键词
永翠河流域
径流预报BP神经网络
L-M算法
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Keywords
yongcui river basin
runoff prediction
BP neural network
L-M algorithm
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分类号
TV121.7
[水利工程—水文学及水资源]
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