- 栾广学;王添;侯精明;潘占鹏;吕佳豪;高徐军;韩占涛;
为了更好地理解流域水环境机理过程,基于高效高精度水动力水质耦合模型,通过优化模型内、外边界以及耦合沉积物模块,提出了一个可用于模拟大区域复杂地形洪水演进及其伴随污染物输移转化过程的分布式河网水环境高分辨率数值模型,即基于图形处理器(graphics processing unit, GPU)加速的水动力及污染物输移数值模型(GPU accelerated surface water flow and associated transport, GAST)。模型充分考虑了复杂地形河道本底特征及沉积物对污染物的吸附解吸过程,区分了不同本底特征的参数异质性;多点位时变流量和时变浓度模拟功能为多模型耦合模拟水环境过程提供了接口,并引入GPU加速并行计算。最后基于复杂地形河网的多点位监测数据对模型进行了检验。结果表明:模型运行速度快且模拟精度高,为复杂地形河网水环境更深层次机理过程研究、水环境精准溯源、水质规划和管理政策制定提供一个高效、可靠的工具。
2024年05期 v.57;No.326 535-544页 [查看摘要][在线阅读][下载 1472K] [下载次数:137 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:18 ] - 蒋舒;路瑞利;位伟;王观石;
为了揭示原地浸矿过程诱发边坡变形及失稳破坏机制,基于流固耦合理论,结合现场监测资料,对赣南某稀土矿原地浸矿过程的渗流场、变形场及边坡稳定性的演化规律进行了研究。结果表明:注液初期的渗流场影响范围主要分布在矿山顶部注液区内,导致山顶形成较大塑性区。随着注液强度不断提高,浸矿液浸润面快速抬升,矿山顶部塑性区向下沿着基岩朝两侧发展,诱发矿山边坡朝坡外向加速变形,导致边坡安全系数明显下降。当注液和收液强度大致平衡后,矿山内部形成稳定渗流场,边坡变形趋于稳定。总体来说,原地浸矿注液强度及浸润面高度是影响矿山边坡变形及稳定性的主要因素,相关研究成果为原地浸矿诱发滑坡的治理提供理论依据和工程参考。
2024年05期 v.57;No.326 545-553页 [查看摘要][在线阅读][下载 1697K] [下载次数:355 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:3 ] - 杨国丽;唐中楠;李军;
在第2代加拿大地球系统模型(the second generation Canadian earth system model, CanESM2)中的3种典型浓度路径(representative concentration pathways, RCPs)情景(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下,基于统计降尺度模型(statistical down scaling model, SDSM)研究兰江流域未来年份温度和降水量的变化趋势。结果表明:1)SDSM在兰江流域具有较好的适用性,各站点最高温度、最低温度、降水量的解释方差分别为70.62%~79.74%、69.61%~78.76%、28.56%~41.45%;2)3种RCPs情景下温度均呈上升趋势,且上升幅度随辐射强迫度上升而同步增大,至21世纪末,RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5情景下的最高温度分别较基准期上升0.06℃、1.22℃、2.76℃,最低温度分别较基准期上升0.35℃、1.15℃、3.01℃;3)RCP2.6情景下的降水量总体呈下降趋势,至2080—2100年下降0.98%,RCP4.5情景下的降水量呈先上升后下降趋势,至2050—2079年达到峰值,较基准期上升12.03%,RCP8.5情景下的降水量呈先下降后快速上升趋势,至2080—2100年上升38.08%。研究结果可为兰江流域内水资源管理、生态文明建设及社会经济可持续发展提供依据和理论支持。
2024年05期 v.57;No.326 554-561页 [查看摘要][在线阅读][下载 1528K] [下载次数:276 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:6 ] - 刘利轲;赵超;沈凯琦;李铠峰;刘涵;李文彧;
基于厦门市1980—2019年极端气温指数及1980—2015年极端降水指数,将创新趋势分析(innovative trend analysis, ITA)法引入极端指数趋势分析中,并将结果与Mann-Kendall(M-K)检验、线性回归法的结果对比,评估方法的有效性和独特性。结果表明:ITA法在极端指数序列总体趋势评估方面与M-K检验和线性回归法具有很强的一致性,均评估出厦门市气温呈显著性上升趋势,降水量呈上升趋势但趋势不明显。ITA法还可评估出极端指数序列中低、中、高值的次级趋势,从而预测出未来高温事件和极端暴雨事件出现概率增大的趋势。ITA法作为一种图像方法,计算简便,它既能表示数据序列总体趋势,还可评估子趋势的变化,适用于极端气候事件变化趋势的评估。
2024年05期 v.57;No.326 562-570页 [查看摘要][在线阅读][下载 1619K] [下载次数:290 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:2 ] - 徐睿霖;夏军强;李志威;缪驰远;周美蓉;陈翠霞;鲁俊;
精准快速地预测水沙过程对于高效制订防汛应急方案具有重要意义。选取可记忆时段信息的循环神经网络算法,针对黄河下游游荡河段,按照进口花园口站来水量及来沙量对各年份数据进行分类,分别构建了适用于不同来水来沙类型的循环神经网络水沙预测模型用以预测高村站的水沙过程。模型训练完成后,输入花园口站的水沙数据即可输出对应时段内高村站的水沙数据预测值。预测结果表明:1)数据集预处理时,按照河段进口来水来沙类型进行划分可以提高预测精度,相较不划分方式,洪峰与沙峰的预测精度最高可提升50%以上;2)预测的水沙过程与实测数据符合良好,纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)最优分别可达到0.99与0.92,年内汛期与非汛期流量过程的预测效果相近,NSE为0.97左右,而含沙量过程汛期预测结果的NSE为0.88左右,优于非汛期;3)循环神经网络模型对流量过程的预测精度能够达到甚至超过马斯京根法,并且可以弥补马斯京根法不能预报含沙量过程的不足。总体来看,循环神经网络水沙预测方法的精度较高,适用于黄河下游游荡段不同类型水沙过程的预测。
2024年05期 v.57;No.326 571-581页 [查看摘要][在线阅读][下载 1875K] [下载次数:314 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:3 ]