和田河流域水利管理体制改革的探讨

本文在分析和田河灌区用水形势基础上,就和田灌区水利管理体制和现存问题和改革措施进行了讨论,并提出了若干建议。

加强和田河用水管理的几点浅见

分析了和田河流域用水量大的原因,强调了和田河流域灌区水量不足的影响,提出了加大和田河流域用水管理的认识和建议。

和田河流域耗水现状分析

和田河流域位于干旱内陆区,降雨稀少,蒸发剧烈,水量散耗是该地区水份运动的主要形式。本文采用和田绿洲散耗型水文模型,对流域耗水现状进行综合分析。分别从河流、水库、地下水、绿洲灌区的耗水水平,流域耗水的年内分配,社会经济与自然生态系统耗水比例等方面体现耗水现状,为和田河流域今后的水土资源合理配置与管理提供参考。

和田河两支流出山口枯水流量的变化特性分析

利用和田河两支流1957—2010年的逐月实测流量资料，采用滑动平均法、Mann—Kendall秩次相关检验法及小波分析法，分析了和田河出山口枯水流量的变化特征。结果表明：和田河两支流出山口处实测枯水流量在20世纪90年代末之前变化趋势不明显，90年代末之后呈显著增大趋势；但两支流枯水流量均未发生突变现象；两支流枯水流量的周期性均不显著，其中最枯月流量周期性的优势尺度为10—12a。分析枯水流量的变化特点，主要与流域气温升高及出山口水库调节有关。

和田河流域水资源可持续利用问题的探讨

依据和田河流域水资源情况,结合水资源利用和水利工程现状,随着水资源的规模开发利用和区域经济的不断发展,不可避免地对生态环境产生影响,探讨水资源的可持续开发利用,分析和田河流域水资源开发利用中出现的水与生态环境的主要问题,提出水资源可持续利用的开发模式及生态环境的保护治理措施。

和田河水资源利用现状与节水建议

本文依据干旱绿洲平原散耗型水文模型计算结果,展示了和墨洛灌区农业用水的宏观格局;指出在目前节水水平条件下必须进一步加大灌溉节水力度和减少下游沙漠河道的蒸发渗漏损失,才能实现自治区政府要求和田河向塔里木河输水量的要求。

近半个世纪来和田地区气温变化分析

本文采用和田地区1954—2003年气温实测资料,使用滑动平均法计算气温年际及季节变化趋势;计算统计特征值来分析气温年内变化特征。得出如下结论:和田地区年气温有增加的趋势;夏季、秋季、冬季气温也有增加的趋势且冬季气温值增幅较大;标准差及变差系数都是冬季变化较为剧烈;偏度系数在夏季及秋季为正值;峰度系数值在冬季较大。

和田绿洲空气相对湿度的混沌神经网络预测模型

针对用单一指标判断时间序列的混沌特性的不足,本文应用Hurst指数、Lyapunov指数以及饱和关联维数从不同的角度对和田绿洲空气相对湿度的混沌特性进行了识别。在此基础上将混沌理论与神经网络相结合,建立了混沌神经网络预测模型,利用此模型分别对1954-2002年和2003-2004年和田河流域月平均相对湿度进行模拟和预测,其平均相对误差分别为2.96%和0.85%,表明模型具有较高的精度。

新疆和田与陕西西安的ET_O的比较

对干旱区和半湿润区的参考作物蒸散量ET0进行比较。本文采用世界粮农组织(FAO)推荐的Penman-Monteith PM公式(1974)计算得到新疆和田和陕西西安站1956～2005年的逐日ET0序列。将逐日ET0序列统计得到月序列、季序列、年序列,分析了两站的年和四季ET0的长期变化及ET0的年内变化;对年和四季ET0量值进行了影响因素分析。和田和西安的ET0的年内变化和年际变化均呈下降趋势,但是和田的ET0下降趋势不显著,西安的ET0下降趋势显著;气象因素对和田和西安的ET0的影响是相似的,但是日照时数对和田地区的ET0影响比对西安地区的ET0影响弱。

参与式流域管理在我国的发展

介绍了我国参与式流域管理的发展及相关政策和措施。并分析了参与式流域管理的优点及其可解决的典型水问题；作为今后参与式流域管理的参考和借鉴。

和田绿洲蒸发能力影响因素的灰关联分析

本文运用灰关联分析法对和田绿洲蒸发能力的影响因素进行分析，得出了影响绿洲蒸发能力的主要因素是平均气温与相对湿度；同时说明了灰关联分析法比回归分析更加简单，易于接受，适用范围广，在因素分析中有很大的优势。

KPCA_SVM水文时间序列预测模型的建立与应用

【目的】建立水文时间序列预测的核主成分支持向量机(KPCA_SVM)模型。【方法】利用核主成分分析(KPCA)对输入数据进行非线性特征信息提取,并将提取的特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA_SVM预测模型。以甘肃民勤地区的月蒸发量为例,对模型的预测效果进行检验。【结果】预测结果表明,KPCA_SVM模型预测效果优于PCA_SVM模型和LSSVM模型,预测平均相对误差为8.36%。【结论】KP-CA_SVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型。与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好。

核主成分支持向量机模型在蒸发预测中的应用

核主成分分析(KPCA)法具有很好的非线性特征提取能力,利用KPCA提取输入数据的特征信息,并将特征信息作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入变量,建立KPCA-SVM预测模型.通过实例检验表明,具有非线性特征提取的LSSVM模型的预测效果优于没有特征提取的LSSVM模型.与主成分分析(PCA)提取特征相比,KPCA特征提取效果更好.

PSO_SVM模型在蒸发预测中的应用

利用支持向量机回归算法(SVM)结合粒子群优化算法(PSO)建立了用于蒸发预测的PSO_SVM模型,用和田地区实测蒸发量对其进行拟合与预测,并与传统的最小二乘支持向量机(LS_SVM)的预测结果进行了对比,结果表明PSO_SVM预测蒸发量的精度要高于LS_SVM,说明该模型可以用于蒸发预测。

地中仪地膜棉灌溉试验特征分析

利用不同地下水埋深的地中仪进行地膜棉的灌溉试验,分析了地膜棉不同生育期时蒸发、入渗的变化特征:受地膜棉的蒸腾作用,灌溉入渗量随其日耗水量增加而显著减少;棉花根系吸水影响深度与其日耗水强度成指数关系,其根系吸水最大影响深度为2.76 m;棉花根系利用地下水量随埋深增加而减小,棉田最佳的灌水湿润深度应小于1.0 m,当灌水湿润深度超过1.5 m时,其根系不能更多利用地下水,即可认为是深层入渗。

乌鲁瓦提水利枢纽工程生态效益

乌鲁瓦提水库是国家"九五"重点工程,承担着和田河灌区供水和电力保障,以及为塔里木河干流输水维持整个流域生态安全的任务。回顾了2003年投入运行情况,总结了供水和发电效益,进一步分析了2007年向塔河输水显著减少的可能原因,并提出了兼顾防洪与生态效益的几项建议。