窟野河流域水沙变化规律研究

发布时间：2017-04-19 09:14

  本文关键词：窟野河流域水沙变化规律研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：窟野河是黄河中游的一级支流,影响窟野河流域水沙变化的因素很多,主要是人类活动和气候条件,研究窟野河流域的水沙变化规律,对流域水资源的合理开发和利用、以及今后的水土保持等研究工作具有重要的意义。本文以窟野河流域为研究对象,利用流域1956-2004年的水文资料和气象资料,系统的分析了窟野河流域各气候要素的年内分配和年际变化规律;研究了流域在气候因素和人类活动双重作用下的水沙变化特征,定量分析了降水及人类活动对水沙变化的贡献率;利用BP神经网络模型、ARIMA模型对水沙变化趋势进行建模预测,得到以下主要结论:(1)流域气候要素的变化特征(1)窟野河流域多年平均降水量为408.9mm,呈显著下降趋势,年降水量序列在1959年左右发生了突变,主要周期为9年和3年;降水的年内分布不均匀,为明显的单峰型曲线,最大月降水量出现在7月和8月份。(2)流域多年平均气温为8.1℃,年均气温呈显著性上升趋势,在1996年左右发生突变,年均气温序列的主要周期为33年和13年;气温年内分布不均匀,最高月平均气温出现在7月。(3)流域多年平均蒸发量为1029mm,年蒸发量序列呈显著性下降趋势,于1978年左右出现突变,主要周期为11年和25年;蒸发年内分布差异较大,月蒸发量的峰值集中在5-7月,最高月蒸发量出现在6月。(4)位于流域出口断面的温家川站年径流量表现出显著的下降趋势,突变年份位于1979年和1996年,主要周期为9年和16年;温家川站径流的年内分布不均匀,是一条具有双峰型特点的曲线,连续最大三个月出现在7-9月。(5)窟野河流域温家川站的年输沙量表现出显著的下降趋势,突变年份为1979年,主要周期为9年和6年;温家川站输沙量的年内分布不均匀,呈明显的单峰型,最大输沙量出现在7-9月份。(2)流域径流量和输沙量的时间变化特征窟野河流域温家川站的来水来沙量表现出明显的正相关关系,拟合程度较高,来水来沙量均呈非常明显的下降趋势,并在1979年附近发生突变;温家川站的来沙系数同样呈下降趋势,单位流量的含沙量很大,河床基本处于冲淤状态。窟野河的来水、来沙量有着明显的周期规律,但二者的周期特征并不完全一致。其中,位于流域出口断面的温家川站年径流量存在2-4年、6-12年、14-20年和22-34年的时间尺度的周期,主要周期为9年和16年;温家川站年输沙量存在2-6年、6-12年和14-30年的时间尺度的周期,主要周期为9年和6年。(3)人类活动和气候因素对流域水沙变化的影响以窟野河流域温家川站为代表站,分析了气候因素对水沙变化的影响,认为降水是主要因素;水沙受到人类活动影响发生明显偏离的时间是1979年,这主要是由于窟野河流域在70年代后期开展了大规模的水土保持工作,导致流域水沙在1979年发生突变;以1956-1979年作为基准期,变化期分别是1980-1996年和1997-2004年两个年段,人类活动对径流量减少的贡献率分别是63.09%和87.27%,对输沙量减少的贡献率分别是80.1%和92.9%,人类活动的减水减沙作用显著上升且对水沙变化的影响远大于降水;人类活动是窟野河流域水沙减少的主要原因。(4)流域水沙变化趋势预测利用BP神经网络、ARIMA模型对窟野河流域温家川站的水沙变化趋势进行了模拟预测,结果表明BP神经网络模型对年径流量和年输沙量的拟合效果较好,而ARIMA模型对非汛期径流量和非汛期输沙量的拟合效果较好。
【关键词】：窟野河流域 水沙变化 人类活动 水沙预测
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P333
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 综述13-19
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究进展14-17
• 1.2.1 气候变化对径流的影响14-15
• 1.2.2 气候变化对输沙的影响15
• 1.2.3 人类活动对径流的影响15-16
• 1.2.4 人类活动对输沙的影响16-17
• 1.3 研究内容17
• 1.4 技术路线17-19
• 第二章 研究区概况19-21
• 2.1 自然地理概况19
• 2.2 地形地貌19-20
• 2.3 气候与水文特征20
• 2.4 水土保持情况20-21
• 第三章 研究方法21-30
• 3.1 数据来源与处理21-22
• 3.2 年际变化研究方法22-26
• 3.2.1 变差系数22
• 3.2.2 径流丰枯指标22
• 3.2.3 线性回归分析22
• 3.2.4 滑动平均值法22-23
• 3.2.5 累积距平值法23
• 3.2.6 Mann-Kendall检验法23-24
• 3.2.7 滑动T检验法24-25
• 3.2.8 有序聚类法25
• 3.2.9 Lee-Heghinian法25
• 3.2.10 小波分析25-26
• 3.3 年内变化研究方法26-28
• 3.3.1 年内分配不均匀系数26-27
• 3.3.2 年内分配完全调节系数27
• 3.3.3 集中度和集中期27
• 3.3.4 变化幅度27-28
• 3.4 水文预报模型28-30
• 3.4.1 BP神经网络模型28-29
• 3.4.2 ARIMA模型29-30
• 第四章 水文要素变异分析30-79
• 4.1 降水量变化分析30-35
• 4.1.1 年际变化分析30-34
• 4.1.2 年内变化分析34-35
• 4.2 气温变化分析35-41
• 4.2.1 年际变化分析35-40
• 4.2.2 年内变化分析40-41
• 4.3 蒸发量变化分析41-47
• 4.3.1 年际变化分析41-46
• 4.3.2 年内变化分析46-47
• 4.4 径流变化分析47-62
• 4.4.1 年际变化分析47-60
• 4.4.2 年内变化分析60-62
• 4.5 输沙量变化分析62-75
• 4.5.1 年际变化分析62-73
• 4.5.2 年内变化分析73-75
• 4.6 水沙相关关系分析75-77
• 4.7 小结77-79
• 第五章 水沙变化的驱动因素79-86
• 5.1 气候因素对水沙变化的影响79-81
• 5.2 人类活动对水沙变化的影响81-82
• 5.3 气候和人类活动对水沙变化影响的分离82-83
• 5.4 径流对气候和人类活动的响应83-84
• 5.5 输沙对气候和人类活动的响应84-85
• 5.6 小结85-86
• 第六章 水沙预测模型86-93
• 6.1 BP神经网络模型86-88
• 6.1.1 径流BP神经网络模型86-87
• 6.1.2 输沙BP神经网络模型87-88
• 6.2 ARIMA模型88-91
• 6.2.1 径流量的模拟预测88-90
• 6.2.2 输沙量的模拟预测90-91
• 6.3 小结91-93
• 第七章 结论与讨论93-95
• 7.1 主要结论93-94
• 7.2 存在问题94-95
• 参考文献95-99
• 致谢99-100
• 作者简介100

【参考文献】

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本文编号：315950