简介:在全国全面开展节水型社会建设试点的背景下,在干旱区水资源的有限性和社会经济发展对水资源需求量不断增长这对矛盾日益突出的现实下,以干旱区为边界,在干旱区已实施的节水措施和建立节水型社会的前提下,为使有限的水资源更好地满足社会经济发展对水资源的需求,用灰色关联度多目标求解方法为手段,建立多目标协调模型,通过多方案比选,确定社会经济各子系统需水量。在上述基础上,以宁夏为例,在水资源总量一定的前提下,用协调模型计算出宁夏工业、农业、生活用水总量,为宁夏水资源总量控制和定额管理相结合、水量分配方案实施、水资源激励机制建立等水资源管理措施的实施,提供理论依据和数据支撑。
简介:利用597个气象观测站点1959-2014年的降水数据,按3个月(季尺度)为单位计算了标准化降水指数,利用旋转经验正交函数分析了我国春夏秋冬各个季节的干旱空间分布特征,并划分了相应的干旱分区,同时用小波变换分析了时间序列的特点,识别了干旱周期,系统性地分析了我国季节干旱的时空特征.结果表明:①春季干旱主要分布在淮河流域、长江中下游和黑龙江流域等地,夏季干旱主要分布在华北北部、珠江流域、长江中下游和东北等地区,秋季干旱主要分布在黄河中下游、东南沿海、辽河流域等地,冬季干旱主要分布在东南沿海、东北地区、太湖流域和黄河中下游等地;②我国主要干旱周期在10-15a.春季、夏季、秋季和冬季干旱的第一主周期依次为13a、11a、4a和10a。
简介:造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。