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黄河陆上三角洲冲淤演变特征及其发展趋势预测

作　者: 李蕴梅
导　师: 孙效功
学　校: 中国海洋大学
专　业: 海洋地质
关键词: 黄河三角洲 冲淤 遥感 黄海零米线 分维 人工神经网络模型
分类号: P737.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 226次
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内容摘要


黄河三角洲地区冲淤演变复杂快速,最明显的表现是该地区海岸线的淤进蚀退。利用遥感技术,通过多期卫星遥感影像的对比,可以清晰的反映三角洲海岸线的动态演变。利用RS和GIS技术对黄河三角洲海岸线近期的演变情况进行研究,对黄河三角洲的油气资源的勘探和开发、实现三角洲地区的可持续发展战略具有十分重要的现实意义。 本文以多时相遥感数据、多年实测水深数据、多年黄河水沙数据为主要数据源,以RS和GIS技术相结合,对1976—2002年的黄河三角洲的冲淤演变特点做研究,主要做了以下几个方面的内容: (1)对遥感数据进行EOF分析,并对黄河三角洲岸线发育趋势做出预测。 (2)黄海零米线的动态监测研究。提取一般高潮线和水边线,利用实测水深算出海岸坡度,进而计算出黄海零米线的位置,深入剖析了研究区域三角洲和现行水河嘴区的海岸线的演变特征。 (3)海岸线演变与黄河来水来沙条件关系的分析。以零米线的动态监测数据为依据,结合利津站的水沙资料,探讨了黄河来水来沙与海岸线淤进蚀退的关系。 (4)岸线的分形分维与三角洲地区的演变关系的分析。计算零米线的分维值,结合黄河水沙资料,初步探讨了岸线分维与三角洲冲淤蚀退的关系。 (5)三角洲面积演变BP神经网络模型的构建。利用动态监测数据建立了三角洲面积演变的神经网络模型,完成了对三角洲面积的短期预测。

全文目录


0 前言  8-12
  0．1 黄河三角洲冲淤演变研究意义  8
  0．2 国内外的研究现状与方法  8-11
  0．3 本文研究内容和主要任务  11-12
1 研究区域及遥感资料概况  12-27
  1．1 研究区域概况  12-19
    1．1．1 黄河入海流路变迁情况  13-15
    1．1．2 黄河的来水来沙情况简介  15-19
  1．2 遥感概况  19-24
    1．2．1 所使用的陆地卫星影像介绍  20-21
    1．2．2 遥感图像的预处理  21-24
  1．3 本文所应有的研究资料  24-27
    1．3．1 本文使用的泥沙资料  24
    1．3．2 本文所使用的水深资料  24
    1．3．3 本文所使用的遥感卫片  24-27
2 从遥感资料中提取黄海零米线  27-39
  2．1 图像几何校正  27-28
    2．1．1 地面控制点的选择  27
    2．1．2 几何校正方法  27-28
  2．2 图像增强处理  28-35
    2．2．1 EOF(经验正交函数)分析的原理  28
    2．2．2 EOF方法处理长时间序列黄河三角洲遥感图像  28-29
    2．2．3 各波段时间特征值分析  29-35
  2．3 遥感专题信息——瞬时水边线及高潮线的提取  35
  2．4 根据历年水深计算海岸坡度  35-37
  2．5 根据坡度及高潮线算出黄海零米线  37-39
3 黄河三角洲冲淤演变特点及与水沙关系分析  39-55
  3．1 黄海零米线反映的黄河三角洲冲淤演变特点  39-45
    3．1．1 研究区域黄河三角洲的冲淤演变情况  39
    3．1．2 清水沟流路现行水河口区变化情况  39-45
  3．2 黄海零米线反映的三角洲冲淤演变与黄河来水来沙的关系  45-47
  3．3 从零米线分维值研究黄河三角洲的演变情况  47-52
    3．3．1 分形地定义  48-49
    3．3．2 分维的定义  49-50
    3．3．3 分行维值的计算  50
    3．3．4 黄海零米线分维值的计算  50-52
  3．4 零米线分维值反映的三角洲冲淤演变与黄河来水来沙的关系  52-55
4 基于 EOF方法的黄河三角洲冲淤特征及趋势恢复预测  55-73
  4．1 范围及方法简述  55
  4．2 对三角洲北区进行 EOF方法分析的结果  55-59
  4．3 对三角洲北区岸线进行拟合恢复  59-60
  4．4 用 EOF方法对三角洲北区岸线进行预测  60-63
  4．5 对三角洲南区进行 EOF方法分析结果  63-67
  4．6 对黄河三角洲南区岸线进行拟合恢复  67-68
  4．7 用 EOF方法进行南部岸线发展趋势的预测  68-71
  4．8 三角洲南部岸线时间主分量特征值与黄河输沙量之间的关系  71-73
5 基于 BP神经网络模型的黄河三角洲面积预测  73-90
  5．1 神经网络发展及应用概况  73
  5．2 BP神经网络模型的实现  73-76
    5．2．1 BP神经元模型  74-75
    5．2．2 BP神经网络结构  75-76
    5．2．3 BP神经网络的学习训练  76
    5．2．4 BP神经网络的预测  76
  5．3 黄河三角洲面积的神经网络预测  76-90
    5．3．1 神经网络预测模型的建立  76-77
    5．3．2 样本的获得及预处理  77
    5．3．3 三角洲面积预测结果及评价  77-90
6 结论与展望  90-92
  6．1 结论  90-91
  6．2 展望  91-92
参考文献  92-96
致谢  96

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中图分类: > 天文学、地球科学 > 海洋学 > 海洋基础科学 > 海洋地貌学 > 海岸地貌
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