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典型花岗岩流域径流模拟和土壤侵蚀监测研究

作　者: 穆欢
导　师: 关庆伟
学　校: 南京林业大学
专　业: 水土保持与荒漠化防治
关键词: 塘背河流域潋水河流域 BP神经网络 RUSLE模型目视解译
分类号: S157.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

本文基于江西兴国县塘背河流域、潋水河流域的多年逐日降雨、径流、次降雨洪水要素资料,通过各因子与径流量相关分析来选定最后模型的输入参数,建立BP人工神经网络模型实现对流域的降雨径流预报预测。对潋水河流域的土壤侵蚀定量研究基于RUSLE模型法、流域卡口站观测、遥感图像的目视解译法。通过分析得到以下结论:1)塘背河逐日降雨产流模型,模型对1983、1987年塘背河年径流总量预测结果与实测值间的相对误差分别为30.9%、7.6%。2)塘背河次降雨产流模型,模型的Nash效率系数为0.94,对1 987年30场次降雨塘背河总流量预测结果与实测值相对误差为6.4%。3)潋水河逐日降雨产流模型,2000、2008年东村站年径流总量模型预测结果与实测值相对误差分别为-3.6%和4.6%。4)在RUSLE模型法支持下,1:5万和1:1 0万2种比例尺DEM对监测结果影响很大,其差异主要体现在土壤侵蚀强度为轻度和微度的级别上。5)人机交互目视解译法监测到的土壤侵蚀量最大,约是流域卡口站观测结果的6.2倍,约是模型法监测结果的1.9倍,差别很大,其原因是流域空间尺度效应下土壤侵蚀量与土壤流失量的差异,目视解译监测的属于土壤侵蚀,而流域卡口站观测的输沙量应为土壤流失量。

全文目录

致谢  3-5
摘要  5-6
Abstract  6-10
引言  10-11
第一章文献综述  11-22
  1 花岗岩区水土流失研究综述  11-16
    1.1 成因研究  11-13
      1.1.1 地质、地形原因  11
      1.1.2 森林树种结构单一  11
      1.1.3 林分结构不合理  11-12
      1.1.4 人为破坏因素  12
      1.1.5 治理措施简单  12-13
    1.2 机理研究  13-16
      1.2.1 森林垂直层次水土保持效应  13-14
      1.2.2 降雨因子与土壤因子  14-15
      1.2.3 林草植被及不同林分水土保持效应的差异  15-16
  2 水文预报模型研究概述  16-17
  3 侵蚀产沙模型研究概述  17-19
    3.1 流域侵蚀产沙模型国外研究进展  17-18
    3.2 流域侵蚀产沙模型国内研究进展  18-19
  4 基于3S土壤侵蚀监测方法概述  19-21
    4.1 基于3S的人机交互目视解译  19-20
    4.2 因子叠加法  20-21
  5 研究目的及意义  21-22
第二章研究区概况与研究方法  22-26
  1 研究区域概况  22-23
  2 资料与数据  23
    2.1 径流预报研究基于资料  23
    2.2 土壤侵蚀研究基于资料  23
  3 研究内容和方法  23-26
    3.1 研究内容  23-24
    3.2 研究方法  24-25
    3.3 技术路线  25-26
第三章塘背河流域、潋水河流域径流预报模型研究  26-38
  1 塘背河流域径流BP神经网络预测  26-33
    1.1 塘背河逐日流量模型  26-30
      1.1.1 BP网络模型参数选择  26-27
      1.1.2 隐层单元数的确定和样本预处理  27-28
      1.1.3 塘背河基于逐日降雨量的流量预测  28-30
    1.2 塘背河次降雨产流模型  30-32
    1.3 小结  32-33
  2 潋水河流域径流BP神经网络预测  33-38
    2.1 模型参数的选择  33
    2.2 隐层单元数的确定和样本预处理  33
    2.3 BP神经网络的建立  33-36
    2.4 基于BP神经网络逐日流量预测  36-37
    2.5 小结  37-38
第四章 2000年潋水河流域土壤侵蚀3种监测方法对比研究  38-57
  1 流域卡口站观测  38-44
    1.1 趋势系数  38
    1.2 倾向率  38
    1.3 年降雨量、输沙量、径流量分布特征  38-42
      1.3.1 年降雨量分布特征  39-40
      1.3.2 年径流量分布特征  40
      1.3.3 年输沙量分布特征  40-41
      1.3.4 年降雨量与年径流量关系  41
      1.3.5 年降雨量与年输沙量关系  41-42
      1.3.6 年径流量与年输沙量关系  42
    1.4 月降雨量、输沙量分布特征  42-44
      1.4.1 月降雨量、输沙量分布特征  42-43
      1.4.2 月降雨量与月输沙量关系  43-44
    1.5 小结  44
  2 RUSLE方程法  44-54
    2.1 降雨侵蚀力R值计算  44-45
    2.2 地形因子LS计算  45-50
      2.2.1 1∶5万DEM与1∶10万DEM的建立  45-46
      2.2.2 坡度与坡长的提取  46-50
    2.3 土壤可蚀性K值  50-51
    2.4 植被覆盖因子C和水土保持措施因子P  51-52
    2.5 计算结果  52-54
      2.5.1 流域侵蚀面积定量  52-53
      2.5.2 流域土壤侵蚀量定量  53-54
  3 TM影像目视解译法  54-55
  4 三种监测方法差异分析  55-57
第五章结论与展望  57-60
  1 BP神经网络模型可以准确预报流域产流  57
  2 基于大比例尺的模型法可以科学监测土壤侵蚀  57-58
  3 研究展望  58-60
参考文献  60-64
详细摘要  64-67

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