气候变化及其对西南纵向岭谷区水资源的影响——以龙川江、黑惠江、盘龙河流域为例

气候变化作为全球最为严峻的环境问题引起了国际社会的普遍关注.文章以实测数据为研究基础,以气候变化影响的脆弱区-西南纵向岭谷区内的长江上游龙川江、澜沧江上游黑惠江和红河上游盘龙河三个流域为例,探讨了中国西南纵向岭谷区的气候变化及其水资源效应,研究结果表明:(1)在全球气候变化的背景下,研究区的气温和降水都发生了变化;(2)气温的变化较降水变化更为明显,最低气温的升高趋势比最高气温的升高趋势更为显著;(3)对于降雨而言,研究区主要呈现出增加的趋势,枯水期的升高趋势总体较汛期更为明显一些;(4)在气温和降雨均发生了变化的条件下,地表水资源状况也发生了相应的变化,这种变化必将影响区内的自然生态系统和人类经济社会系统.

用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量

引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究。由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为模型的气候水文输入因子,而以耕地面积、林地面积、水库库容、修建公路、水土保持面积、裸地面积、年采矿量及年末总人口等8个要素作为模型的人类活动输入因子,对流域年均产沙量进行了定量建模预测。结果表明:小波神经网络耦合模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,为流域产沙的定量研究提供了新的途径。