农村山塘可交易水资源使用权量的评估方法

近年来学者们对水权开展了大量研究,但在农村山塘水权交易及其可交易水资源使用权量确定上,仍处于探索阶段。在总结目前应用的可交易水资源使用权量确定方法的基础上,提出一种考虑山塘利用潜力的新方法。用3种方法对临安两座山塘进行了评估,分析了不同保证率下的山塘利用潜力,其中山塘利用潜力用虚拟用水策略来界定。结果表明,供水保证率越低,山塘利用潜力越大。3种方法里,以山塘建设前后的可利用量增值作为可交易水资源使用权量的方法评估得到的使用权量最少,而新方法得到的结果更具有合理性。评估方法可为农村山塘水权交易提供技术支撑。

基于地级市的区域水稻遥感估产与空间化研究

利用遥感技术,可以准确、及时地掌握中国主要水稻生长区的水稻生长状况与产量信息,能促进中国农业政策合理制定、粮食价格的理性宏观调控以及国际国内粮食良性贸易。本试验以江苏省为研究区域,利用MOD09A1数据提取水稻面积,针对行政区域为单位的水稻进行产量估算,全省估产结果精确度均值达到99.46%,各市的精确度基本维持在95%左右。在估产结果的基础上,依据最大植被指数的空间分布,将以行政区域为单位的单产值转化到以单个像元为单元的单产值。这不仅细化了区域水稻估产结果,为更直观地了解水稻田产量信息提供了可能,而且可以用于指导水稻品种改良和栽培技术改进等工作。

时间序列MODIS数据水稻面积提取精度研究

MODIS时间序列数据提取水稻面积是一种常见的区域尺度水稻种植面积提取方法,但对于该方法的面积提取精度的分析还不够明确。为此本文利用Landsat 8 OLI数据结合监督分类的最大似然法提取江苏省水稻面积,并以Landsat数据的提取结果作为参考值,对时间序列MODIS数据的水稻面积提取结果空间位置匹配状况进行评估。主要通过两种方案来展开,一是沿用前人的MODIS数据水稻提取算法参数,提取江苏省水稻面积,评估水稻面积提取总量精度,二是修改水稻提取算法参数,使MODIS数据水稻面积提取与统计数据持平,分析其空间位置匹配状况。研究发现:对于方案一,时间序列MODIS数据提取的水稻面积,在空间分布上有一定准确度,但总体面积偏低;对于方案二,空间匹配上存在较大误差,特别是在南京和启东等地存在误提。沿用统一水稻提取算法参数,年纪之间气象条件变化,造成提取结果的不确定性。

基于Copula方法的干旱历时和烈度的联合概率分析

采用自回归马尔可夫模型来延长干旱数据,以解决干旱数据短缺的问题,在此基础上获取长序列干旱数据;应用Copula方法模拟干旱历时和干旱烈度之间的相依关系,并用自助抽样法检验Copula函数的拟合效果;最后得出边际分布分别为皮尔逊Ⅲ型和伽马函数的两元联合分布,并计算干旱历时和干旱烈度的联合分布概率.模拟结果表明,Clayton Copula能较好地模拟两变量之间的相依关系.根据Copula联结函数来模拟水文干旱极限事件,可考虑水文干旱极限事件不同变量之间的相依性,方法简单合理,可成为水文干旱极限分析的一个有效工具.

基于Hadgem2_ES的气候变化对金华江流域枯水变化的影响评估

气候变化引发降雨径流等水文要素的变化已经成为学界的共识,浙江省内近年来频发的气候极端事件更是引起众多学者的重视。枯水水文作为水文学的一部分,分析其变化有其积极的实际意义。选取了金华江流域1975-2004年的日降水、温度和径流资料,使用多站统计降尺度方法,基于最新CMIP5中的Hadgem2_ES模型,利用GR4J水文模型模拟了未来(2071-2100年)的径流,重点分析了几个重要枯水指数7Q10和30Q10的变化。结果表明,未来这两个指数都有明显的上升趋势,即气候变化可能缓和金华江流域未来的枯水情况。

测流不确定度的插值方差估计法

目前,测流不确定度通过误差试验或通过经验数值来确定,但这些方式存在着工作量大或不确定估计不足等局限性。为解决此问题,对基于实测数据和统计理论的插值方差估计法在不同测流条件下进行了验证,选取白河、襄阳和沙洋3个流量站进行了实测数据的不确定度分析,同时对白河站进行了Monte Carlo试验,比较插值方差估计法得到的不确定度与真实误差的差异。结果表明,插值方差估计法能较好地反映水位变化的影响,插值方差估计法所得到的不确定度与真实测流误差的相关系数达0.64,与断面水位变化的Spearman相关系数达0.79,高、中水位情况下插值方差估计法的不确定度估计结果较为合理,低水位情况下偏高。

SI-LSPIV系统在山区河道流量测验中的应用

采用改进后的SI-LSPIV系统,将其运用于四川省都江堰市龙池镇白沙河段(河宽50~70 m),进行流速、流量监测,并将系统测算的流量结果与白沙河杨柳坪水文站的实测数据对比。在2018年7月16日至7月19日的低、中水工况中,系统测算结果与水文站实测结果的归一化均方根误差(NRMSE)仅为8.26%,证明了低、中水情况下,SI-LSPIV系统的流量测算精度较高。

CCSM3模式下汉江流域设计暴雨计算

分析气候变化对降雨频率的影响,有助于水利工程的设计和规划。根据大气环流模式CCSM3的结果,结合IPCC第四次评估报告中给出的SRA1B、SRA2和SRB1三种排放情景,利用随机天气发生器LARS-WG生成汉江流域20个站点2020s时期逐日降雨资料,通过线性矩方法计算各个站点的百年一遇设计暴雨值,并通过克里金方法插值至整个汉江流域。结果表明,百年一遇设计暴雨值在汉江流域呈现由下游向上游逐渐递减的特征没有明显改变,SRA1B和SRA2情景下,最大设计暴雨值出现在流域出口处的武汉站;三种排放情景下,百年一遇最大设计暴雨值都有所增加,SRA1B情景和SRA2情景下都有40mm左右的增幅;SRA2和SRB1情景下,上游地区的设计暴雨值则有减小的趋势。

气候变化对金华江流域未来枯水的可能影响

枯水水文是水文学的重要组成部分,枯水与人类的生产生活以及生态息息相关。但与洪水相比较,枯水水文的研究并没有得到足够多的重视。气候变化与人类活动对全球和区域水资源的影响是当前研究的一个重点和难点。本文利用统计降尺度的方法来预测气候变化下金华江流域未来的降水和温度,同时结合萨克拉门托模型预测金华江流域的径流,最后对基准期实测径流和未来模拟径流的枯水指标7Q10和30Q10进行了比较,结果表明,在温室气体排放情景A2和B2两种气候情景下,这两个枯水指标都有明显增大的趋势。

耦合降水预报和多目标参数优化的洪水预报方法

为了提高洪水预报的精度和预见期,本文提出了一种耦合数值天气预报和多目标参数优化的洪水预报方法。利用基于ε网格的带精英策略的非支配排序遗传算法(ε-NSGAⅡ)对分布式水文–土壤–植被模型(DHSVM)进行了自动率定,并将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的24小时累积降水预报信息进行等权重加权集合平均,驱动DHSVM模型进行洪水预报。结果表明对于整体流量过程线而言,预见期在8天以内较为可靠,其预报值与实测值的相对平均误差(RME)在20%范围之内。相对于传统的确定性洪水预报,引入集合数值天气预报后能够延长洪水预报的预见期,为发展洪水预报方法提供一种有效途径。

面向水稻LAI监测的植被指数土壤调节参数修正

考虑土壤调节参数的植被指数能够减小土壤背景影响,广泛应用于各种植被遥感监测中,然而水稻种植在覆水土壤之上,有别于常见的各种土壤背景。为此,通过两年水稻小区试验,获取水稻冠层光谱数据和对应的叶面积指数(LAI)数据,利用在一定范围内变化的土壤调节参数计算得到一个系列植被指数(EVI、SAVI、WDVI),分析这些植被指数对水稻LAI的估算能力,确定水稻特殊背景下各植被指数的最佳土壤调节参数,研究发现,对EVI的最佳土壤调节参数为L=0.25,对SAVI的最佳土壤调节参数为L=0.10,对WDVI的最佳土壤调节参数为a=1.25,进而比较基于最佳土壤调节参数的植被指数与基于常规土壤调节参数的植被指数对水稻LAI估算效果。在以EVI为自变量的模型中,最佳参数RMSE相比常规参数降低6.82%;在SAVI模型中,最佳参数的RMSE相比常规参数降低10.23%。这些结果表明:针对水稻背景修正的土壤调节植被指数能够提高遥感反演水稻叶面积指数的准确度。