人类活动对流域旱涝事件影响研究进展

人类活动对流域旱涝事件具有决定性影响,已经成为国内外热点研究问题之一。通过系统分析国内外人类活动对流域旱涝事件影响机理的研究,结果表明:人类活动导致大气温室气体和气溶胶含量上升,全球气候变化加剧,导致流域极端水文过程时空格局改变。另一方面,人类活动引起的土地退化将影响流域水资源时空分布和水循环过程,削弱流域防洪抗旱能力;水利工程的修建将增大流域储水状况,有效应对流域旱涝事件,但同时存在加剧流域旱涝事件的风险。此外,论文还概述了人类活动对流域旱涝事件影响的量化方法。     

Desertification in the Sudan: causes,effects and policy options

Desertification is the spread of desert-like conditions in arid and semi-arid conditions. It is a result of pressure from both climatic and human factors. Desertification in the Sudan has been accelerating at a faster rate over the last two decades, leading to marginalization and the loss of arable land. The main factors contributing to desertification include drought, population growth, the spread of extensive agriculture, deforestation, rapid urbanization, the erosion of local political power, the lack of economic institutions and the absence of social institutions which have tended to reduce the capacity of the local people to cope with the resource degradation problem. Initiatives to arrest the desert encroachment must include improved cultivation methods, proper grazing management, reforestation and integration of livestock and crop production systems, coupled with good linkages to light processing industries.

This paper identifies the causal factors of desert encroachment, assesses its impact on the environment and humanity and concludes by recommending specific strategies to control the desert encroachment problem.     

A modeling system for drinking water sources and its application to Jiangdong Reservoir in Xiamen city

Drinking water sources are highly valued by authorities for safeguarding the life of a city. Models are widely applied as important and effective tools in the management of water sources. However, it is difficult to apply models in water source management because water managers are often not equipped with the professional knowledge and operational skills necessary for making use of the models. This paper introduces a drinking water source simulation and prediction system that consists of a watershed model, a hydrological model and a water quality model. This system provides methods and technical guidance for the conventional management of water sources and emergency water event response. In this study, the sub-models of the system were developed based on the data of the Jiangdong Reservoir in Xiamen, and the model validation was based on local monitoring data. The hydrological model and water quality model were integrated by computer programming, and the watershed model was indirectly integrated into the system through a network platform. Furthermore, three applications for Jiangdong Reservoir water protection utilizing the system were introduced in this paper, including a conventional simulation, an emergency simulation, and an emergency measures evaluation.     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究

根据自然灾害风险理论,从致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险指数模型,结合GIS中自然断点分类法进行聚类分析,全面综合地分析各地区相关性和差异性.以淮河流域为研究实例,根据拟定的区划原则,采用“自下而上”和“自上而下”相结合的区划方法,将淮河流域分为6个旱灾风险分区,并对区划结果进行分析,为因地制宜地采取工程和非工程的防灾减灾措施,提供参考依据.     

基于熵值法和GM(1,1)模型的重庆城市生态系统健康评价

应用信息熵值反映数据本身的效用值来计算指标权重系数,建立熵权综合评价模型,对重庆城市生态系统健康进行了评价.根据评价结果和灰理论数学建模特点,建立GM(1,1)灰色预测模型,对重庆市生态系统健康进行了动态预测分析.结果表明:2005~2009年期间,重庆城市生态系统健康总体水平良好,其中各要素指数评价大小依次是活力指数、恢复力指数、组织结构指数、服务功能指数、人群生活指数;2010~2015年期间,重庆城市生态系统健康综合评价值将以e0.1268的增速保持良好发展态势.此外,建立以熵权综合评价为基础的GM(1,1)灰色预测模型对城市生态系统健康进行评价,能够得出更客观、更全面的评价结果.     

旱灾对石漠化影响评估及灾后石漠化防治分区

以西南五省区(四川、重庆、云南、贵州、广西)为研究对象,将岩性、坡度、降水、土地利用、土壤类型、植被覆盖度、与居民点距离、人口密度作为评价指标,研究了石漠化敏感性及西南旱灾导致的变化,并以贵州省兴义市为示范,制定了旱灾后石漠化防治分区. 结果表明:干旱可提高石漠化敏感性,受旱灾程度越深,石漠化敏感性增强越明显. 旱灾导致西南五省区石漠化极重度敏感区和重度敏感区面积分别增加了777和16 484 km2. 贵州省兴义市石漠化敏感性显著变化面积最大,达到石漠化总面积的54%,灾后治理区、监督区、预防区的面积分别为110.9、221.8和509.1 km2,其中需对33.7 km2的石漠化区域进行优先治理.      

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。     

赤水河流域浮游细菌群落特征及其与水质的关系

赤水河是茅台酒酿造用水的水源地,其环境承载能力和水质质量与该流域微生物的群落息息相关,而目前赤水河浮游细菌群落组成、功能及其与水质之间的关系研究开展较少.本研究以茅台酒厂采水点为中心,在其上中下游设置了W1~W6共6个采样点,采用16S rDNA Miseq高通量测序技术研究了赤水河浮游细菌群落的组成及其功能.结果表明浮游细菌群落主要由55门、167纲、415目、706科、1431属组成,假单胞菌属（Pseudomonas）和马赛菌属（Massilia）是相对优势种群.此外,W1和W3采样点样品与其他采样点样品相比,群落组成差异较大.冗余分析表明COD_Mn、COD和DO是影响群落组成的显著因素（p<0.05）,其与NH₃-N、pH、TN、Novosphingobium、Stenotrophomona和Pontibacter等参数是该流域浮游细菌群落网络的重要节点.使用PICRUSt2软件对该水源地微生物群落的功能进行预测,结果显示其功能主要涉及代谢（metabolism）、环境信息处理（environmental information processing）、遗传信息处理（genetic information processing）等6类生物代谢通路和碳水化合物代谢（carbohydrate metabolism）、氨基酸代谢（amino acid metabolism）、能量代谢（energy metabolism）、辅助因子和维生素的代谢（metabolism of cofactors and vitamins）等46个子功能.本研究探明了赤水河浮游细菌群落组成和功能及其与环境因子的相互联系,丰富了赤水河地区的第一手研究资料,为改善其水域环境提供了参考.     

基于小波分解及遗传BPNN耦合模型的地表水As浓度预测研究

随着工业的快速发展,水体中污染物超标事件时有发生,造成了较严重的水环境污染问题.水环境监测与预报是环境科学研究的重要内容.为了实现地表水砷（As）污染的准确预报,本研究提出小波分解、遗传算法与BP人工神经网络的耦合建模方法,并结合某河流监测站1998—2016年共19年的地表水质监测数据,通过皮尔逊相关系数和信息指标评价法对模型输入变量进行筛选,最后对比分析了在不同水质参数输入情况下BP人工神经网络（BPNN）、遗传算法改进的BPNN（GABP）、小波-遗传BPNN耦合模型（W-GABP）对后6年（2011—2016年） As浓度预测结果的均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）,以确立最优模型.结果表明：①多水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为17.51%、15.98%、14.46%,单水质参数BPNN、GABP与W-GABP耦合模型预测结果的MAPE分别为18.78%、16.74%、7.83%;②小波分解数据前处理及遗传算法均能较大程度地提高预测模型的精度;③对于地表水水质预报,需对比不同模型在不同输入变量下的预测结果,以获得最佳的预测精度.单水质参数输入的W-GABP耦合模型能较准确地预报地表水As浓度的变化情况,对数据缺乏地区水质监控和地表水As污染防治具有重要意义.