一、甘肃省水资源时间序列模型及其变化规律研究（论文文献综述）
李雅培[1]（2021）在《气候变化背景下疏勒河流域出山径流模拟与预测研究》文中研究说明西北地区生态环境脆弱,内陆河流域出山径流极易受到气候变化和人类活动的影响。疏勒河流域作为河西走廊三大内陆河流域之一,深居西北内陆腹地,受气候变化影响,疏勒河流域出山径流发生了较大变化。深入分析疏勒河流域气象水文要素的变化规律,并对疏勒河山区未来时期径流的变化趋势进行预测,对于该区域社会经济发展具有重要的意义。本文以疏勒河流域为研究区,利用趋势分析和突变分析等方法,探究了1981-2015年间疏勒河流域降水、气温、径流等要素的变化特征。在此基础上,选用分布式水文模型PRMS,针对疏勒河流域的特殊水文过程,在模型中嵌入冰川模块,对疏勒河出山径流的变化进行模拟,并基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）6个全球气候模式的输出数据,结合多元递归降尺度（Multivariate Bias Correction,MBC）方法,分析了四种气候变化情景下疏勒河流域气温和降水的未来变化趋势,实现了对疏勒河流域出山径流的预测。本文主要研究结果如下:（1）敦煌、托勒、玉门三个气象站的降水在年尺度下表现出不显着增加的趋势,而气温三站均表现出显着增加的趋势,特别是在20世纪末21世纪初,三站的变化特征具有相似性,呈现出明显的变化趋势;昌马堡水文站的径流呈现显着增加的趋势,流量的变化受降水和温度的影响较大,特别是在6-8月份,呈现明显的季节性变化规律。（2）结合突变分析的结论,将历史时期划分为模型率定期（1981-2000年）和验证期（2001-2015年）,以PRMS模型为基础,选择NSE、RSR、PBIAS、R2、RE等指标,对模拟结果进行评价。其中率定期的值分别0.65、0.59、3.90、0.80、6.90,验证时期的值分别为0.71、0.54、-12.80、0.77、-12.80,根据Morris等划分的评价标准,表明模型的模拟效果较好,可以应用于疏勒河山区流量的模拟。（3）利用校正后的CMIP6的降水、最高温度、最低温度、平均温度的气候模式数据进行趋势分析,在模拟时期（1981-2014年）对各气象要素进行月尺度分析,结果表明校正后的模式数据,能够较好地拟合疏勒河山区的气象变化,评估精度较高。气候变化情景在未来时期（2015-2100年）有趋于不同的变化趋势,2015-2040年,除SSP5-8.5情景下的最高温度变化最明显外,其它几个气象要素均在SSP1-2.6情景下增加最明显;2041-2070年,降水、平均温度在SSP2-4.5下增加最明显,而最高温度和最低温度在SSP1-2.6情景下,变化最明显;2071-2100年,四个气象要素均在SSP5-8.5情景下的变化趋势最明显。利用模式数据对未来气候进行预测,能够看出疏勒河流域在21世纪后半段,降水逐渐增加,温度也有了明显的抬升,气候逐渐转为暖湿,未来时期的温差将进一步缩小。（4）在不同气候情景下,未来径流的变化虽有区别,但就整体而言,随着时间推移,疏勒河出山径流呈现增加的趋势。2015-2040年,SSP1-2.6情景下的增加量最大,2041-2040年,SSP3-7.0情景下的流量增加最大,2041-2100年,SSP5-8.5情景下的流量增加最大。从月尺度分析来看,径流有明显的季节性变化规律,呈现“增加-减少”的趋势。
梁金博[2]（2020）在《不同气候区参考作物蒸散量时间尺度特征分析及预测》文中研究指明参考作物蒸散量是表征大气蒸散能力的一个重要指标,是作物需水量研究的重要组成部分。明晰ET0时间序列尺度效应、周期性特征,可为精确预测参考作物蒸散量未来的变化趋势提供重要理论依据,对农作物种植结构调整、区划与布局具有指导意义,进而实现区域农业水资源可持续利用的目的。本文选取我国四大气候区温带季风、温带大陆、亚热带季风和高原山地气候区,采用19602017年ET0时间序列数据,基于多重分形、小波分析及云模型理论,进行了ET0时间序列非线性分析、周期性分析及构建云推理预测模型。取得主要结果如下:（1）基于数理统计特征和多重分形谱,解析了参考作物蒸散量时间序列的时间尺度特征。4个气候区年、季、月尺度ET0时间序列均具有多重分形特征,ET0时间序列呈现不规则高频振荡且为不完全随机分布。月尺度呈现长程相关性与短距离变异,年尺度变异过程表现为反持续性特征与长距离变异。（2）采用Morlet小波系数实部等值线图、小波方差图和特征时间小波系数实部过程线,表征4个气候区年、季、月ET0时间序列的周期特征和多年变化趋势。4个气候区年尺度表现出28年长时间周期,未来具有下降趋势;季尺度表现为6、83和87季时间周期;月尺度具有18月短时间周期,中长时间周期中嵌套了短时间周期,两个周期相互影响。（3）云模型能很好的实现不确定性概念的度量,同时将不确定过程可视化。随着时间尺度的缩小,ET0的期望和熵值均减小,ET0时间序列分布的不确定性降低。温带大陆气候区相较于其他气候区ET0的期望在各月之间变化的幅值最剧烈,高原山地气候区幅值变化最平缓,不同气候区年、季、月时间尺度上超熵值变化规律不清晰。温带季风气候区的云推理预测模型精度最高,高原山地气候区的预测精度最低,随着时间尺度的缩小,预测值与真实值的相对误差增大、离散度减小。单条件单规则和单条件多规则云推理模型均能准确的预测不同气候区不同时间尺度ET0数值,单条件多规则模型增加了ET0周期性和长程相关性的特征,从而减小预测值与真实值的离散度,进一步提高了预测精度。
张庆卜[3]（2020）在《国家级地下水位监测数据分析研究 ——以民勤盆地为例》文中提出地下水监测数据不仅有助于了解和评价地下水现状、认识地下水历史变化过程的趋势,掌握其变化规律,还是地下水管理和研究工作的基础支撑。自然资源部和水利部于2015年实施了国家地下水监测工程,但由于监测站布设时间较短,尚未形成长时间连续监测数据,而且我国区域水文地质条件复杂多样,各地区地下水行政管理人员专业知识水平不一,这些原因都导致了监测数据无法充分得到利用,不能很好地服务于地下水管理工作。因此,本文以民勤盆地以典型区,对国家地下水监测数据的整合、应用理论进行研究,可为我国地下水科学管理提供技术支撑。民勤盆地是我国典型的西北内陆盆地,水位动态主要受地表水灌溉入渗、开采量和渠系入渗和侧向径流影响。按照各自影响大小,动态类型分为径流型、开采型、灌溉入渗-开采型和径流入渗-开采型。该地区共布设了14个国家地下水监测站,其中13个监测站由地方监测站改建而成,存在监测数据时序较短、缺失问题。本文利用水位差值法和回归分析法完成了14个监测站数据整合,形成了从2007年1月2019年1月的连续的长序列水位数据。根据整合后得到的国家地下水位监测数据利用网格化方法对2007年2018年的储变量进行计算,结果显示2010年以前每年储变量约-1×108m3,2010年以后储变量逐渐变小。从2014年开始出现正均衡并逐渐稳定在每年0.20×108m3左右。通过区域均衡法估算研究区开采量,结果显示该地区2010年以前开采量较大,每年约3×108m3,2010年经过治理后开采量减少至每年0.86×108m3。利用国家监测站的水位数据在选取典型监测站分别建立多元线性回归分析模型、时间序列分析模型和BP神经网络模型,通过模型精度对比与误差分析最终确定该地区开采型动态适用回归分析模型和BP神经网络模型,灌溉入渗-开采型和渠系入渗型动态监测站适用时间序列分析模型,且模型也适用于水文地质条件相似的其他盆地。利用适用模型对水位进行预测,结果显示在现状补排条件下未来5年羊路邓岔监测站水位回升1.5m、泉山和平监测站水位回升0.45m、沙嘴墩监测站水位回升0.5m,已达到规划要求;收成沙渠口监测站水位下降0.7m,尚未满足规划要求。对此,当地管理部门应合理规划水资源配比,以达到区内水位持续回升的要求。
王伟[4]（2020）在《基于多源遥感数据的海河流域植被生态用水时空变化规律研究及生态脆弱性评价》文中研究说明水资源利用与生态环境相协调是实现海河流域可持续发展的核心问题。本文针对水资源过度利用和生态系统脆弱性的问题,分析了海河流域的气象、水文、土壤以及水资源利用和长时间序列上土地利用变化的格局变化特征;基于遥感-生态水文耦合的模型方法,优化了生态系统用水模型和生态脆弱性评估模型;并在现有多源遥感数据产品和相关辅助数据的基础上,获得了生态用水模型和生态脆弱性评估模型输入参量,分析了不同类型的土地利用模式对生态耗水量的影响;研究了海河流域水资源约束下的生态脆弱性评估方法,并分析了时间序列的脆弱区域变化特征,探讨了植被生态用水与生态脆弱性的关系。论文取得的主要成果如下:（1）研究了海河流域土地利用的变化规律。海河流域土地利用类型中变化最为明显的是耕地,其次为草地、湿地和其他类型生态系统。2005、2010和2015年的耕地面积分别占比46%,42%和35%。减少的耕地面积主要转化为林地和人工表面。草地、湿地和其他生态系统类型也呈现较明显的变化。（2）基于多源遥感数据产品和相关辅助数据构建和优化了流域植被生态用水模型和生态脆弱性评估模型,实现了长时间序列的海河流域植被生态用水模拟和生态脆弱性评估。（3）优化遥感和非遥感数据,满足生态用水和生态脆弱性评估模型输入要求。针对生态用水模型和生态脆弱性评估模型的需要,选择和优化了MODIS、TRMM等遥感数据和其他辅助数据,得到了时间序列的空间数据集。（4）模拟了时间序列的海河流域植被用水状况,揭示了海河流域植被生态用水时空变化规律。研究结果表明,海河流域植被生态用水量整体上呈持续增大趋势,城市区域表现尤为明显;气温和降水的变化会对海河流域植被生态用水持续增大产生影响,但并不是最主要的原因;土地利用类型的差异是引起海河流域植被生态用水量时空差异的主要原因,耕地的耗水量最为明显;在月尺度上,降水量和植被覆盖度与植被生态用水量之间都表现为正相关关系,但是他们与植被生态用水的相关趋势有所不同,具体为:植被覆盖度的变化与植被生态用水的变化之间表现为高度线性正相关（实验数据拟合公式为y=0.3115x+0.919,R2=0.9677）,而降水量与植被生态用水之间的变化趋势更接近指数（y=2.0141e0.0193x,R2=0.6949）。（5）建立了海河流域生态脆弱性评估模型,并开展了海河流域生态脆弱性评价。结果显示,海河流域的生态脆弱性整体呈现出从东南向西北逐渐增强的趋势,西北部山区地带生态脆弱性等级高于东南部的平原及沿海地区。2005年微度和轻度脆弱性占比约为52%,中度、重度以及极重度脆弱性占比约为48%,2010年生态脆弱性等级全流域小幅升高,中度、重度以及极重度脆弱性占比上升了3%,约为51%,2015年生态环境改善明显,脆弱性等级整体明显下降,中度、重度以及极重度脆弱性占比约为40%。（6）探讨了植被生态用水对海河流域的生态脆弱性的影响。植被生态用水在海河流域的生态脆弱性评价中具有重要意义,二者之间呈现负相关关系的区域占海河流域总面积的86%,整体表现为负相关。加入植被生态用水后,生态脆弱性评价结果整体等级小幅度升高,主要集中在中度等级增多,2005年中度脆弱增加2%,极度脆弱增加约1%,2010年中度脆弱增加4%,重度脆弱增加约1%,2015年中度脆弱增加2%。该论文有图71幅,表25个,参考文献160篇。
倪楠[5]（2020）在《中国降水的时空变化特征研究》文中认为降水是最重要的气候指标之一,也是水循环过程中最基本的环节,受大气环流、纬度、海拔、地形等众多因素影响,其变化规律十分复杂。降水在空间维度的分布不均匀和在时间维度的分布多变性是导致干旱、洪涝等气象灾害的直接原因。因此,对于降水的观测及其时空变化特征的分析,可以为旱涝灾害的预测和防治提供参考,对于工农业生产稳定运行、粮食安全、水利开发、江河防洪以及工程管理等方面具有重大意义,也有助于降低灾害导致的社会经济损失及保障人民生命财产安全。由于我国夏季和秋季（6-11月）降水相对于冬季、春季更加丰沛,夏秋两季的降水总量对于全年降水量起决定性的作用,因此本文基于全国31个省、自治区和直辖市的756个国家基本、基准气象站和自动站1954-2017年逐日降水量数据,对各地区夏季和秋季降水的时空变化特征展开研究。本文针对不同的样本数据类型,采用恰当的研究方法使估计结果准确可靠。首先分别对各地区夏季和秋季总降水量、降水强度进行了线性趋势分析、Mann-Kendall检验和滑动t检验,确定其变化趋势的方向、显着性和突变点。对存在极端降水的序列,采用泰尔森斜率法对趋势的变化速率进行鲁棒估计,排除了异常值的影响。然后根据最大连续无降水日数（Consecutive Dry Days,CDD）指标服从离散型偏态分布且过度离势的特点,采用（拟）泊松回归模型对其进行趋势分析,揭示了各地区夏秋两季极端干旱情况的变化特征。接着基于CDD的定义,提出可衡量地区总体干旱状况的平均连续无降水日数（Average Consecutive Dry Days,ACDD）指标,同时根据其服从连续型偏态分布的特征,引入随机序理论和非参数El Barmi-McKeague检验,在概率分布意义下对各地区1960-1965年、1985-1990年、2010-2015年3个时段的ACDD进行了比较,并结合多种降水指标的变化情况分析地区降水模式的变化。然后分别对各地区历年平均夏季和秋季总降水量及降水强度采用反距离加权插值法、径向基函数法和克里金法进行空间插值,基于交叉验证比较各方法的估计精度,分析夏秋两季降水的空间分布特征。最后对各地区历年夏季和秋季总降水量进行分层聚类和k-means聚类,基于最优聚类结果形成降水区划,分析不同子区域的降水特征,并比较各地区60、70、80、90和00年代的降水区划结果,建立降水区划的年代际动态演变和各地区降水量的年代际波动情况的内在联系。基于上述研究,本文主要得出了以下结论:1.1954-2017年夏季总降水量呈显着递增趋势的有江西、青海、上海、新疆和浙江5个地区,发生突变的年份主要集中在2000年以前,且均为增加突变;呈显着递减趋势的有北京、河北和天津3个地区,没有发生突变。夏季降水强度呈显着变化趋势的有重庆、福建、广东、广西、贵州、黑龙江、湖南、江苏、江西、吉林、辽宁、青海、陕西、山东、上海、新疆、云南和浙江18个地区,且均呈递增趋势,突变主要发生于2000年以前。安徽、北京、河北、辽宁、宁夏、陕西、山西和天津8个地区的夏季最大连续无降水日数呈显着的递增趋势,总体位于我国北部,而呈显着递减趋势的地区有福建、贵州、四川、云南和浙江5个地区,全部位于我国南部,表明我国南北地区夏季极端干旱的情况总体呈反向变化的特征。2.历年秋季总降水量呈显着递增趋势的只有新疆,于1980年发生了增加突变;呈显着递减趋势的有吉林和辽宁2个地区,没有发生突变;秋季降水强度呈显着变化趋势的有安徽、北京、重庆、福建、广东、广西、贵州、海南、河北、河南、湖北、湖南、江苏、江西、青海、陕西、上海、四川、天津、新疆、西藏、云南和浙江23个地区,且均呈递增趋势,发生突变的年份主要集中在2000年以前。黑龙江、江苏、吉林、辽宁、上海、天津和西藏7个地区的秋季最大连续无降水日数呈显着递增趋势,而甘肃、内蒙古和四川3个地区呈显着递减趋势。3.对我国各地区1960-1965年、1985-1990年和2010-2015年3个时段夏季ACDD进行比较,结果表明,除湖南、新疆和浙江以外,其他地区的夏季ACDD均依随机序从时段1到时段2或3或者从时段2到时段3有明显增加,表明我国夏季干旱的平均持续时间有所延长。此外,安徽、福建、广东、广西、湖北、江苏、江西、青海、上海9个地区的夏季降水模式发生了改变,降水日和无降水日均倾向于连续出现,使得旱涝灾害的发生率均有所增加,从ACDD的角度揭示了总降水量、降水强度、降水日数以及CDD等指标所不能反映的降水变化规律。4.克里金法对我国各地区1954-2017年平均夏季总降水量的插值精度最高。插值图像表明,云南省南部、广西壮族自治区南部、广东省南部和海南省的历年平均夏季总降水量较大,而新疆维吾尔自治区、西藏自治区西北部、青海省西北部、甘肃省和内蒙古自治区西部的历年平均夏季总降水量则较小。对夏季降水强度的插值分析中,同样是克里金法的精度最高。图像表明,在云南省南部、广西壮族自治区、广东省、海南省、四川省中部、安徽省南部和浙江省东南部的降水强度较大,而新疆维吾尔自治区、甘肃省西北部、内蒙古自治区西部、西藏自治区西北部和青海省西北部地区的降水强度较弱。辽宁省东南部和吉林省东南部的局部地区降水强度较省内其他地区偏高。克里金法对各地区历年平均秋季总降水量的插值精度最高。图像表明,与夏季相比,秋季云南省西南部、重庆市和浙江省东南沿海等总降水量较大的地区范围扩大,而四川省中部、安徽省北部、广西壮族自治区南部和广东省南部等降水量较大的地区范围缩小;内蒙古自治区东南部、河北省北部、山西省北部、青海省北部和西藏自治区西北部等较为干旱的地区范围有所扩大。对秋季降水强度的插值分析中,同样是克里金法的精度最高。图像表明,与夏季相比,秋季云南省西南部、重庆市、湖南省中部和浙江省东南沿海部分地区等降水强度较大的地区范围扩大,而安徽省南部、四川省中部、广西壮族自治区、福建省和广东省等降水强度较大的地区范围缩小;内蒙古自治区中东部、河北省、东北地区西部、山西省北部和西藏自治区中西部等降水强度较小的地区范围有所扩大。5.我国各地区1954-2017年夏季降水区划聚类结果中共包含4类,由类1至类4分别大致代表西北、东北及华北、华东华中及西南、华南4个区域,且夏季总降水量依次上升;秋季降水区划结果中共包含5类,由类1至类5分别大致代表西北、东北及华北、华中、西南华南及华东、海南省5个区域,且秋季总降水量水平依次上升。东北和华北地区的历年夏季和秋季总降水量均呈显着下降趋势。我国60、70、80、90和00年代的降水区域划分存在显着差异,年代间由聚类结果中的低雨量类别转至高雨量类别的地区总降水量普遍发生了增加,而由高雨量类别转至低雨量类别的地区总降水量普遍发生了减少。
刘文新[6]（2020）在《西北地区城乡水贫困研究：失衡、演化及空间异质性》文中认为水资源是地球上所有国家和地区维持生命与经济发展的基础性资源。在发展中国家,特别是对穷人而言,家庭的取水时间与成本、与水资源有关的卫生健康问题、生产、生活用水的供应和获取都是非常重要的。由于这些问题,发展中国家的贫困地区往往更易受到短期冲击和气候变化带来的长期变化的影响。此外,由于人口密度增加、资源竞争加剧、环境退化和生物多样性丧失,也加剧了数百万人面临水资源短缺风险。科学合理的水资源评价往往被认为是制定合适的水资源管理政策的前提条件。然而,水资源是动态的系统,它既不是线性的也不是直接的,受人与人之间的关系活动及环境交互的影响。除了上述的因素以外,我国也有着自身固有的发展问题。受城乡分割发展模式的影响,国家在水资源的分配与建设上采取了以城市为中心的发展战略,却忽视了农村水资源的建设与发展,导致了农村水资源建设严重滞后。因此,水资源利用效率低下、气候变化、水资源环境恶化以及用水矛盾四者交织在一起,成为限制中国可持续发展的阻碍因素之一。但目前来看,一方面,现行的水资源评价方法主要集中于用水效率的测度,而忽略了社会适应性以及生态环境对于水资源的影响;另一方面,现有研究主要集中于农村地区的水资源驱动因子方面的研究,而忽略城市与农村之间的交互影响,从而制约了水资源管理政策的精确性与差异性。本文研究的核心问题是如何解决城乡水资源发展失衡的问题,主要围绕三个方面开展研究:第一,城市水资源和农村水资源的发展状况如何?第二,城市水资源和农村水资源之间存在怎样的失衡关系?第三,如何制定科学合理的水资源管理政策以解决城乡水资源发展失衡难题?基于此,通过对现有研究文献的细致梳理,总结了有关水资源评价的研究成果和研究方法,通过对水贫困理论的概念、理论框架以及理论基础的详细解读,我们构建了水贫困理论下的水贫困指数测度模型。在此基础上,我们确定了城市水贫困和农村水贫困的评价指标体系。本文首先测算了西北地区各地市2000-2017年的城市水贫困程度和农村水贫困程度,从资源、设施、能力、使用与环境五个维度全面评价西北地区城市-农村水资源系统的真实情况;其次,尝试考虑将城乡分割的视角引入到水贫困的分析框架内,以期更加准确地掌握西北地区城市-农村水资源发展的失衡情况;最后引入计量分析方法研究了城市-农村水资源发展失衡的时间模拟演化及空间关联程度,具体研究内容及结论如下:第一,西北地区城市-农村水贫困测算结果表明:各地市之间的城市水贫困和农村水贫困存在很大的差异。城市水贫困程度在0.118-0.443之间,整体得分呈现出明显的上升趋势,说明西北地区城市水资源系统的发展状况显着提高。农村水贫困得分在0.146-0.352之间,整体得分呈现出缓慢的上升趋势,说明西北地区农村水资源系统的发展状况缓慢改善。城市水资源的两极分化要比农村水资源的两极分化更为严峻。通过运用最小方差法对城市水贫困和农村水贫困的驱动因素进行判定,城市水资源和农村水资源的驱动因素存在明显的空间集聚现象,使用维度和环境维度等为影响城市水贫困和农村水贫困的共同驱动因素,说明水资源系统的影响因素不仅与地理空间有关,还与用水效率、生态环境具有密切的联系。第二,西北地区城市-农村水贫困的失衡性的测算结果表明:利用遗传算法估计模型参数,分析出城市-农村水贫困复杂系统的共生类型。西北地区城市-农村水资源系统的演化类型主要分为三种:协同型、竞合型（城市优先型与农村优先型）以及冲突型。城市-农村的合作强度存在显着的不平衡。研究区域的52个地市中有36个地市存在明显的竞争和矛盾,另外16个地市从参数上看是协同型区域,然而,其中有5个地区处于低水平的协同阶段。这表明西北地区城市水资源和农村水资源的发展失衡关系的总体形势不容乐观。近70%的地区仍处于相互制约或孤立发展的状态。第三,西北地区城市-农村水贫困的滞后性测算结果表明:2000年,西北地区城市水资源与农村水资源之间的关系以扩张负脱钩、弱脱钩、衰退脱钩为主;2017年,西北地区城市水资源与农村水资源之间的关系以扩张负脱钩、弱脱钩、强负脱钩为主。西北地区城市水资源与农村水资源之间的失衡程度呈现一种恶化的趋势。同时,按照计量经济模型方法,创造性地引入了ARMA模型对西北地区城市-农村水贫困失衡性的未来五年进行预测,西北地区城市-农村水贫困的失衡性将于2021年出现拐点,将会有一个较大的改善。第四,西北地区城市-农村水贫困的协调性测算结果表明:在2000-2017年间城市-农村水贫困的协调值呈明显的下降趋势,这表明城乡水资源的失衡性明显加剧,这进一步验证了第五章与第六章的结论。同时,失衡性在空间分布上明显表现出一定的规律,呈现出空间集聚。这表明空间因素对于城市-农村水资源的失衡性具有重要影响。从失衡性的空间布局来看,西北地区城市-农村水贫困的协调发展性的空集聚情况先增后减,异质性先减小,然后不断增大;得出西北地区城乡水资源的空间集聚区,高高区域和低低区域的显着性水平很高。通过对空间差异的把握,有助于缩小西北地区城市-农村水资源之间的差异。最后,本文在基于前文分析结果的基础上,进一步探讨了可行的西北地区城乡水资源管理政策的设计原则及政策措施并提出具体的优化建议。基于西北地区城乡水贫困的计算结果,提出了针对特定区域的城乡水贫困驱动因子,可以确定政策干预的优先次序。基于西北地区城乡水贫困失衡性的计算结果,本文进一步从管理方式、立法、产权、城乡一体化、投资、补偿以及水资源保护意识这七个方面提出了以下政策建议:（1）坚持行政集权,明确下级管理部门的权责;（2）完善水资源管理的法律法规制度,为水资源保护提供坚实的保障;（3）推进农田小型水利设施产权改革,实现三权合一的管理制度;（4）推进城乡管理一体化,保障农村与城市地位对等;（5）建立多元化多渠道投融资制度,引导企业积极参与;（6）改进水资源补偿制度,探索合理的奖惩机制;（7）树立公众水资源保护意识,从根本上推动全民参与水资源保护的行动中来。
雷冠军[7]（2020）在《基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究》文中进行了进一步梳理我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。
魏宝成[8]（2019）在《北方农牧交错带土地覆被变化对地表温度的反馈作用研究》文中研究说明土地覆被变化作为人类活动对地表影响的重要载体,已经从局地、区域和全球尺度上,对气候变化产生了深远的影响。从全球变暖的背景中,分离出土地覆被变化对气候变化的反馈,并且厘清土地覆被变化是如何通过生物地球物理过程来影响区域气候变化,将有助于科学的认识人类活动对气候变化的影响、从而在更大尺度上研究土地覆被变化产生的气候效应以及为未来全球战略的制定提供理论依据。作为世界四大农牧交错带之一的中国北方农牧交错带,是典型的生态环境脆弱区和气候变化敏感区,是我国重要的粮食和草原畜牧业生产基地,也是中东部平原区的天然生态屏障。然而,受人类活动的干扰,特别是自1999年以来实施的一系列生态恢复工程,已经使得研究区土地覆被状况发生了剧烈改变。而这种改变对于区域气候变化产生的反馈作用至今缺乏定量的研究,亟需开展深入研究和分析。本文首先以时序MODIS-NDVI作为主数据源,采用优化后的动态时间规整算法,提出了适合研究区的土地覆被制图方案,实现了20012017年土地覆被状况的空间制图,并根据经过多次检查的样本单元对2010年的制图结果（LC-2010）从传统方法和空间一致性（与GlobLand30-2010进行比较;GL-2010）的角度分别进行了全局精度验证。同时根据在20152017年三次毛乌素沙地野外考察采集的样本点进行土地覆被制图结果的局部验证。在此基础上,从年际尺度揭示了研究区土地覆被变化的演变特征。然后,以MODIS-LST作为主数据源,在对其进行数据质量分析、高质量数据重建以及精度验证的基础上,从空间、时间和趋势三方面,系统分析了研究区LST在年际/季节/月尺度以及白天/夜间的演变特征。最后提出了借助土地覆被数据对LST进行线性变换,以消除或者削弱背景气候对LST影响,并选用日较差作为衡量LST变化的指标,详细分析了3种土地覆被及其变化、草地恢复和退化对日较差的反馈作用以及土地覆被变化是如何通过生物地球物理参数（主要为Albedo和ET）影响LST变化,本研究得出的认识可以为研究区土地资源管理策略的制定,人类土地利用行为的科学调控,以缓减与适应全球气候变化的影响提供借鉴和参考。论文得到以下几点结论:（1）基于时序MODIS-NDVI数据和优化后的动态时间规整方法的土地覆被制图方案,可以实现较高精度的土地覆被信息提取。在进行MODIS-NDVI时序重建时,采用谐波个数为4和拟合容忍误差为0.08谐波参数组合,重建结果最优。真实的缺值模式,会使得高植被覆盖区的均方根误差和最大绝对偏差显着增加;而中-低植被覆盖区,短时间的缺值对重建精度的影响较小。LC-2010的制图精度为77.89%,kappa系数为0.71。不同覆被类型的生产者精度介于69.83%100%;用户精度介于58%86%。LC-2010与GL-2010的总体空间一致性为64.44%。不同的土地覆被,空间一致性表现为草地>水体>耕地>林地>裸地>建设用地。在毛乌素沙地地区的局部验证结果表明,土地覆被制图精度达到了82.16%,kappa系数为0.75。（2）研究时段里,草地和裸地面积呈减小趋势,其中草地以低-中覆盖度草地的面积减小为主,而高覆盖度草地呈增加趋势。耕地,林地（以混交林增加为主）,水体和建设用地面积总体呈增加趋势。耕地与草地的交替演化是研究区最主要的土地覆被变化过程。在17年里,耕地以1.93%的年际变化率增加了61173.18km2,表现为一年一季耕地和一年两季耕地的同时增加。在年际尺度,耕地面积经历了20012003年增加,20032008年减小和20082017年的缓慢增加过程。草地面积以-0.48%的速率减小了35401.12km2,主要以低-中覆盖度草地面积的减小为主,而高覆盖度草地以3.16%的年际变化率增加了77877.02km2,增加区域主要分布在黄南-甘南高寒草地、锡林郭勒盟典型草原以及大兴安岭-阴山山脉的高山草地区。在年际尺度上,草地的变化趋势与耕地恰好相反。林地面积以14.61%的年际变化率增加了55111.94km2,以混交林的增加为主,增加区位于西南部的莲花-太子-积石山山脉、中部的吕梁山-燕山和东部的大兴安岭山脉沿线。在年际尺度上,林地的面积呈波动上升趋势,其面积分别在2001年和2014年达到最小值和最大值。水体和建设用地面积分别以0.34%和14.87%的年际变化率增加249.47km2和4290.28km2;而裸地面积以-4.97%的年际变化率减小81955.62km2。（3）LST在年际/季节/月尺度上的空间/时间/趋势变化特征各异。空间特征:年际尺度,LST的低值区、高/低值过渡区和高值区与植被覆盖密切相关。低值区主要位于植被覆盖度较高的高山/高寒草地区、林-草过渡带以及生产力较高的传统耕地区;高值区主要分布在低覆盖度草地区、沙地区以及生产力较低的耕地区;其它区域为高/低值过渡带。季节尺度上,受到太阳辐射、日照时数和下垫面性质等影响,LST均值的空间分布表现出一定的差异性。白天,LST在春季和夏季的空间格局相似,秋季和冬季相似;夜间,LST在春季和秋季分布格局相似,而夏季和冬季LST空间分布格局差异较大。时间特征:年际尺度,LST均值波动幅度为7.259.82℃,多年均值为8.92℃,相对变率介于-18.73%10.01%。夜间的相对变率变化远大于白天。季节尺度,LST的均值夏季>春季>秋季>冬季。相对变率在整个季节尺度和季节尺度白天的变化表现为冬季>秋季>春季>夏季;夜间相对变率变化表现为春季>秋季>冬季>夏季。月尺度,LST在年内呈单峰变化模式,在11月2月,LST均值全部小于0℃;其它月份均在0℃以上。趋势特征:在年际尺度上,LST总体表现为降温趋势,降温速率为-0.002℃/a,降温区面积比例为50.71%。白天,LST总体表现为降温趋势,降温速率为-0.037℃/a,而夜间呈增温趋势,增温速率为0.032℃/a,增温区面积比例达到了85.99%。季节尺度,春季和夏季总体表现为增温趋势,速率分别0.031℃/a和0.02℃/a,增温区面积比例分别为67.41%和61.82%;而秋季和冬季呈相反趋势,降温速率/面积比例分别为-0.056℃/a,-0.004℃/a,75.38%和50.83%。（4）在植被生长旺季,耕地、草地（包括低/中/高覆盖度草地）、退耕还草（耕地转为草地）以及草地退化（草地转为裸地,中覆盖度草地转为低覆盖度草地和高覆盖度草地转为中覆盖度草地）,趋向于增加日较差。Albedo减小产生的增温效应大于ET增加产生的降温效应,引起Tmax的升高,是日较差增加的原因。退耕还草后,Albedo和ET同时减小,使得Tmax显着升高是日较差增加的主要原因。（5）在植被生长期,林地、植树造林（草地转为林地）、农田开垦（草地转为耕地）和草地恢复（裸地转为草地,低覆盖度草地转为中覆盖度草地和中覆盖度草地转为高覆盖度草地）趋向于减小日较差。其原因是,由于ET显着增加产生的降温效应大于Albedo减小产生的增温效应,引起Tmax减小所致。而Albedo和ET共同增加引起Tmax显着减小,是导致植树造林区（草地转为林地）日较差减小的原因。在非植被生长期,林地和植树造林,由于Albedo显着增加产生的降温效应大于ET减小产生的增温效应,引起Tmax减小,是二者日较差减小的原因。
胡彦婷[9]（2019）在《安定区降水和土地利用措施变化与产流产沙关系研究》文中认为气候变化与人类活动导致河川径流量和输沙量发生重大变化。本文以甘肃省定西市安定区为研究区域,19572016年为研究时间尺度,基于径流、输沙与降水量、土地利用措施数据及GF-1影像资料,采用面向对象的分类方法提取了检验期（2016年）土地利用信息;运用Mann-Kendall趋势分析及突变检验、Morlet小波法分析了年降水量、径流、输沙演变趋势及周期变化;运用回归分析法进行年降水量、土地利用措施（未治理地、治理地）变化对河流产流产沙变化研究,主要结论如下:（1）降水量、水沙变化特征。研究时间尺度内年降水量、径流模数和输沙模数均呈递减趋势,递减幅度年降水量较小,径流和输沙递减幅度达极显着水平（P<0.01）。径流与输沙都具有水沙同步的特征。年降水量、径流和输沙变化具有以下规律,在2224a、8a、4a时间尺度上,均有明显的震荡周期,平均时间周期为15a、5a、3a左右。（2）土地利用措施变化特征。由于水土保持工作实施强度不同,未治理强度（坡耕地、未利用地及其他用地）呈减少趋势;治理强度（建设用地、梯田、乔木林、灌木林、经济林、荒坡种草、退耕种草、封育治理及淤地坝）呈增加趋势,但不同时段实施的水土保持措施类型不同,不同措施变化速率不同。未治理强度由1957年的99.76hm2/km2减少到2016年的23.58hm2/km2;治理地从1957年的0.05hm2/km2增加到2016年的76.18hm2/km2,年治理率1.27%。（3）年降水量（径流）、土地利用措施与水沙变化相关性分析。就线性、对数、幂函数、指数模型而言,降水量与径流呈正相关,径流与输沙呈正相关,未治理地与径流、输沙呈正相关,治理地与径流、输沙均呈负相关,且土地利用措施与径流、输沙的非线性关系大于线性关系。不同非水土保持措施与径流、输沙模数的相关性:坡耕地>未利用地及其他用地>建设用地;不同水土保持措施与径流相关性:梯田>退耕种草>经济林>灌木林>乔木林>封育>淤地坝>荒坡种草;不同水土保持措施与输沙相关性:封育>淤地坝>梯田>经济林>退耕种草>灌木林>乔木林>荒坡种草。（4）年降水量（径流）、土地利用措施对水沙影响及贡献份额分析。逐年及不同周期（3a、5a、15a）,随降水量的增加,年产流量迅速增加、产流率增大;随径流模数的增加,产沙量迅速增加、产沙率呈减小趋势;随未治理强度降低,产流量、产沙量迅速减少,产流率、产沙率逐渐变小;随治理强度增加,产流量减少、产沙量稍有增加,产流率、产沙率逐渐减小。不同周期标准化残差均基本符合正态分布,但径流模数以5a、输沙模数以3a变化周期更优。通过构建降水量（径流）、未治理及治理强度与水沙变化的多元功效函数表明彼此之间达极显着水平（P<0.001）;降水量、未治理地、治理地对径流模数的贡献率分别为23.08%-0.21%、84.62%101.86%、-7.69%2.34%;径流模数、未治理地、治理地对输沙模数的贡献率分别达到37.35%115.87%、35.42%76.29%、20.5823.84%。
杨浩[10]（2018）在《窖水中细菌群落结构和功能的季节性变化及其与水质因子的交互响应》文中进行了进一步梳理在我国西北以丘陵沟壑为主要地貌的村镇地区,地表及地下水资源极度匮乏,长期存在着人畜饮水安全危机,雨水是唯一有潜力的水资源。然而,窖水水质普遍受到污染,窖水水质安全形势不容乐观,已成为制约地区经济和社会发展,人民生活水平进一步提高的主要因素之一。经研究发现,窖水在存贮过程中发生了显着的水体自净作用,其实质表现为水体中的微生物对各种污染物的降解。水体自净过程中,微生物群落的季节性变化是一个多因素参与的复杂生态过程,微生物群落组成与其栖息地的环境因子密切相关,且环境因子与微生物群落间还存在着明显的交互响应作用,这些交互作用是影响水体自净作用强弱的重要因素。微生物的生态特征可分为结构特征和功能特征,是认识与解决环境问题的有效切入点。然而,关于窖水自净过程中的微生物群落结构和功能多样性,细菌群落与水质因子间的交互响应关系尚无学者进行研究。针对以上问题,为了阐释窖水水体自净过程中细菌群落与水质因子之间的交互响应关系,本论文应用16S rRNA基因-高通量测序技术,结合PCA、PCoA、RDA、PICRUSt生物信息学在线平台、KEGG等生物信息学分析方法、工具及数据库,系统性地研究了窖水细菌群落结构和功能的季节性变化特征,窖水细菌群落结构及功能多样性与水质因子间的交互响应关系。得到以下主要结论:（1）窖水中微生物具有较高的分类学多样性,不同时间序列样品中微生物群落结构和组成存在差异,细菌群落呈现出大量的稀有种和少数常见种的物种多度分布模式,即少数相对丰度较高的优势菌在不同分类水平上构成了微生物的基本群落结构,其差异主要体现在共有的优势菌群地位及其相对丰度的变化;而众多的、相对丰度较低的非优势菌在各样品中的组成及其丰度各不相同,个别非优势菌则出现在特定的窖水水样中。（2）窖水中细菌群落具有较高的功能基因多样性,包含了参与碳、氮、磷循环和降解过程的多种编码相应酶的功能基因。这数量众多,表征细菌群落与脂肪酸、淀粉和蔗糖、氮、磷降解与代谢相关的编码酶的功能基因,虽然在各样品中具有差异,但是均呈现出较高的功能多样性和数量优势性,并且大多数相应的编码酶的功能基因与反映氮、磷及有机物污染的水质因子间存在较为显着的正相关性,说明窖水中存在大量、具有相对特定生态功能的微生物进行着诸多与碳、氮、磷相关的新陈代谢活动。各样品中编码酶的功能基因的多样性与丰度差异,是窖水中具有特定生态功能的微生物群落分布特征的反映。（3）窖水中不同分类学水平上的细菌群落的季节性变化是一个受多因素调控的复杂生态过程,影响窖水中细菌群落生长、群落结构组成与变化的关键因素为细菌与细菌、细菌与水质因子之间不同的交互作用、方式与强度。在窖水水体自净过程中发挥重要作用的关键微生物类群主要包括:门分类水平上的Proteobacteria;纲分类水平上的Acidimicrobiia、Chloroflexi、ε-proteobacteria、Opitutae、Anaerolineae,其中最为重要的微生物类群为Acidimicrobiia;目分类水平上的Acidimicrobiales、[Saprospirales]、Alteromonadales、Nitrosomonadales、Bacteroidales、[Roseiflexales],其中以Nitrosomonadales最为重要;科分类水平上的Desulfobulbaceae、[Acidaminobacteraceae]、Methanoregulaceae、Pirellulaceae、Brucellaceae,其中最为重要的微生物类群为Desulfobulbaceae;属分类水平上的Herbiconiux、Carnobacterium、Paenibacillus、Polaromonas、Leptothrix,Herbiconiux是关键微生物的代表属。窖水中细菌群落之间的合作关系大于竞争关系,呈正相关的细菌群落之间的亲缘关系比负相关关系的细菌群落之间的亲缘关系明显较近,使得它们往往倾向于合作关系（如互利共生）或具有相似的生态位偏好,而表现出相应的正相关性。窖水中具有较为客观的具有趋化功能的细菌群落,细菌群落与环境之间的交互作用所表现出来的正、负相关性,极有可能与窖水中具有趋化功能的细菌群落对水质污染因子的趋化作用有关。论文的研究对于理解细菌群落作用下的窖水中污染物的迁移转化规律,揭示细菌发挥的特定生态功能至关重要,并可为进一步开展水窖水质的管理与维护,有针对性地开发适用于窖水水质污染的原位生物修复技术,具有非常重要的意义。
二、甘肃省水资源时间序列模型及其变化规律研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、甘肃省水资源时间序列模型及其变化规律研究（论文提纲范文）
（1）气候变化背景下疏勒河流域出山径流模拟与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 气候模式研究现状 |
| 1.2.2 干旱区径流研究现状 |
| 1.2.3 干旱区水文模型研究现状 |
| 1.3 研究内容及研究路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 地理信息数据 |
| 2.2.2 气象水文数据 |
| 2.2.3 模式数据 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 趋势检验法 |
| 2.3.2 突变点检验法 |
| 2.3.3 MBC方法 |
| 2.3.4 SCE-UA算法 |
| 2.3.5 精度评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 疏勒河流域水文气象要素变化特征分析 |
| 3.1 降水变化特征分析 |
| 3.2 温度变化特征分析 |
| 3.3 径流变化特征分析 |
| 3.3.1 径流变化趋势分析 |
| 3.3.2 径流突变点识别 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于水文模型的疏勒河出山径流的模拟 |
| 4.1 PRMS出山径流模型 |
| 4.1.1 降水模块 |
| 4.1.2 温度模块 |
| 4.1.3 气候分布模块 |
| 4.1.4 蒸散发模块 |
| 4.1.5 太阳辐射模块 |
| 4.1.6 截留模块 |
| 4.1.7 冰川径流模块 |
| 4.1.8 地表径流模块 |
| 4.1.9 土壤模块 |
| 4.1.10 地下径流模块 |
| 4.2 驱动数据制备 |
| 4.2.1 气象降水数据 |
| 4.2.2 DEM及河网数据 |
| 4.2.3 土壤类型数据 |
| 4.2.4 土地利用类型数据 |
| 4.3 子流域划分及水文响应单元生成 |
| 4.3.1 子流域划分 |
| 4.3.2 水文响应单元生成 |
| 4.4 敏感性参数的选取及率定 |
| 4.5 模型的模拟结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 未来情景下疏勒河流域山区的径流变化 |
| 5.1 模式数据的气象要素分析 |
| 5.1.1 气象要素的模拟分析 |
| 5.1.2 气象要素的未来趋势分析 |
| 5.2 未来情景下的径流变化 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.3 本章小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）不同气候区参考作物蒸散量时间尺度特征分析及预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 时间序列非线性特征与尺度规律 |
| 1.2.2 蒸散发周期性特征 |
| 1.2.3 蒸散发预测方法研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及方法 |
| 2.1 研究区基本概况 |
| 2.1.1 研究区域地理位置介绍 |
| 2.1.2 研究区域气候特点 |
| 2.2 数据来源及处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 参考作物蒸散量的计算方法 |
| 2.3.2 数理统计特征值 |
| 2.3.3 多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) |
| 2.3.4 小波周期分析 |
| 2.3.5 云模型预测 |
| 第三章 ET_0时间序列尺度特征 |
| 3.1 不同气候区ET_0时间序列统计特征值 |
| 3.1.1 年尺度统计特征值 |
| 3.1.2 季尺度统计特征值 |
| 3.1.3 月尺度统计特征值 |
| 3.2 ET_0 时间序列广义Hurst指数变化特征 |
| 3.3 不同气候区ET_0时间序列多重分形特征 |
| 3.3.1 年尺度ET_0时间序列分形特征 |
| 3.3.2 季尺度ET_0时间序列分形特征 |
| 3.3.3 月尺度ET_0时间序列分形特征 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 ET_0时间序列周期特征 |
| 4.1 ET_0时间序列时频特征 |
| 4.1.1 年尺度时频特征 |
| 4.1.2 季尺度时频特征 |
| 4.1.3 月尺度时频特征 |
| 4.2 ET_0时间序列主要周期特征 |
| 4.2.1 不同气候区年尺度主要周期特征 |
| 4.2.2 不同气候区季尺度主要周期特征 |
| 4.2.3 不同气候区月尺度主要周期特征 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 不同气候区ET_0时间序列预测分析 |
| 5.1 不同时间尺度ET_0云模型数字特征 |
| 5.1.1 年尺度ET_0云模型数字特征 |
| 5.1.2 季尺度ET_0云模型数字特征 |
| 5.1.3 月尺度ET_0云模型数字特征 |
| 5.2 单条件单规则云推理预测 |
| 5.2.1 年尺度预测模型 |
| 5.2.2 季尺度预测模型 |
| 5.2.3 月尺度预测模型 |
| 5.3 单条件多规则云推理预测 |
| 5.3.1 年尺度预测模型 |
| 5.3.2 季尺度预测模型 |
| 5.3.3 月尺度预测模型 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
| 项目资助 |
（3）国家级地下水位监测数据分析研究 ——以民勤盆地为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国家地下水监测工程研究现状 |
| 1.2.2 地下水开采量估算研究现状 |
| 1.2.3 地下水位动态预报研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 地下水位监测数据分析理论 |
| 2.1 地下水位数据整合 |
| 2.1.1 水位数据接续 |
| 2.1.2 时序数据插补 |
| 2.2 储变量计算 |
| 2.2.1 水位变幅法 |
| 2.2.2 网格化方法 |
| 2.2.3 补排量法 |
| 2.3 开采量估算 |
| 2.3.1 区域水均衡法 |
| 2.3.2 数值模拟迭代法 |
| 2.4 地下水位动态预报 |
| 2.4.1 方法介绍 |
| 2.4.2 方法对比 |
| 2.4.3 误差分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 民勤盆地水文地质概况 |
| 3.1 自然地理概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 地形地貌 |
| 3.1.3 气象与水文 |
| 3.2 社会经济概况 |
| 3.3 区域水文地质条件 |
| 3.3.1 地质构造 |
| 3.3.2 含水层分布 |
| 3.3.3 地下水补径排特征 |
| 3.3.4 地下水动态特征 |
| 3.4 水资源开发利用现状 |
| 3.5 地下水生态环境问题 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 研究区储变量及开采量估算 |
| 4.1 研究区国家地下水监测站布设情况 |
| 4.2 民勤盆地水位数据整合 |
| 4.2.1 数据存在问题 |
| 4.2.2 水位数据整合 |
| 4.3 储变量估算 |
| 4.3.1 水位变幅分析 |
| 4.3.2 储变量估算 |
| 4.4 开采量估算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 研究区地下水位动态预报 |
| 5.1 典型监测站的选择 |
| 5.2 多元线性回归模型 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 模型验证 |
| 5.3 时间序列分析模型 |
| 5.3.1 模型构建 |
| 5.3.2 参数识别 |
| 5.3.3 模型验证 |
| 5.4 BP神经网络模型 |
| 5.4.1 因子的确定及模型构建 |
| 5.4.2 模型训练结果及检验 |
| 5.5 模型对比分析 |
| 5.5.1 精度对比 |
| 5.5.2 误差分析 |
| 5.6 水位预测分析 |
| 5.7 地下水管理建议 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（4）基于多源遥感数据的海河流域植被生态用水时空变化规律研究及生态脆弱性评价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 海河流域主要生态因子数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据源选择及预处理 |
| 2.3 流域地形数据处理及分析 |
| 2.4 流域下垫面数据处理及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 海河流域土地利用及植被覆盖度变化规律 |
| 3.1 海河流域土地利用提取及变化特征 |
| 3.2 海河流域植被覆盖度提取及变化特征 |
| 3.3 海河流域景观格局变化 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 海河流域典型水文气象要素有效性分析及其变化规律 |
| 4.1 降水数据产品有效性分析 |
| 4.2 降水变化规律分析 |
| 4.3 GLDAS气温产品有效性分析 |
| 4.4 气温变化规律分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 海河流域植被生态用水模拟 |
| 5.1 植被生态用水模型构建 |
| 5.2 模型参数获取 |
| 5.3 植被生态用水模型验证及模拟 |
| 5.4 模型影响因子模拟分析 |
| 5.5 植被生态用水消耗效用 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于植被生态用水的海河流域生态脆弱性评价 |
| 6.1 海河流域生态脆弱性评价 |
| 6.2 植被生态用水对海河流域生态脆弱性评价的影响 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）中国降水的时空变化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 气候变化背景下降水时空分布不平衡加剧 |
| 1.1.2 极端天气气候事件增多,旱涝灾害频繁 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践价值 |
| 1.3 研究思路、研究内容与技术路线 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 降水的时间变化特征 |
| 2.1.1 降水量的时间变化趋势 |
| 2.1.2 降水强度与降水日数的时间变化趋势 |
| 2.1.3 极端降水的时间变化趋势 |
| 2.2 降水的空间变化特征 |
| 2.2.1 空间插值方法的选择与比较 |
| 2.2.2 降水的空间变化特征 |
| 2.3 有关降水变化特征的其他研究 |
| 2.4 研究评述 |
| 第3章 各地区夏季降水的时间变化特征 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 Mann-Kendall趋势及突变检验法(M-K Test) |
| 3.2.2 滑动t检验法(Moving t-test Technique) |
| 3.2.3 泰尔森估计法(Theil-Sen Estimation) |
| 3.2.4 泊松回归模型(Poisson Regression Model) |
| 3.3 各地区历年夏季总降水量时间变化特征分析 |
| 3.3.1 夏季总降水量对比 |
| 3.3.2 夏季总降水量占全年总量比重对比 |
| 3.3.3 夏季总降水量线性变化趋势 |
| 3.3.4 夏季总降水量的趋势显着性及突变检验 |
| 3.3.5 夏季总降水量变化速率的鲁棒估计 |
| 3.4 各地区历年夏季降水强度时间变化特征分析 |
| 3.4.1 降水强度的定义 |
| 3.4.2 夏季降水强度对比 |
| 3.4.3 夏季降水强度线性变化趋势 |
| 3.4.4 夏季降水强度的趋势显着性及突变检验 |
| 3.4.5 夏季降水强度变化速率的鲁棒估计 |
| 3.5 各地区历年夏季最大连续无降水日数变化趋势分析 |
| 3.5.1 连续无降水日数的定义 |
| 3.5.2 泊松回归模型构建 |
| 3.5.3 过度离势检验 |
| 3.5.4 模型结果 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 各地区秋季降水的时间变化特征 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 各地区历年秋季总降水量时间变化特征分析 |
| 4.2.1 秋季总降水量对比 |
| 4.2.2 秋季总降水量占全年总量比重对比 |
| 4.2.3 秋季总降水量线性变化趋势 |
| 4.2.4 秋季总降水量的趋势显着性及突变检验 |
| 4.2.5 秋季总降水量变化速率的鲁棒估计 |
| 4.3 各地区历年秋季降水强度时间变化特征分析 |
| 4.3.1 秋季降水强度对比 |
| 4.3.2 秋季降水强度线性变化趋势 |
| 4.3.3 秋季降水强度的趋势显着性及突变检验 |
| 4.3.4 秋季降水强度变化速率的鲁棒估计 |
| 4.4 各地区历年秋季最大连续无降水日数变化趋势分析 |
| 4.4.1 泊松回归模型构建及过度离势检验 |
| 4.4.2 模型结果 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于随机序的平均连续无降水日数变化特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 随机序(Stochastic Ordering) |
| 5.2.2 El Barmi-Mc Keague非参数检验 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 模型构建 |
| 5.3.3 实证结果 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 各地区降水的空间变化特征 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 气象站点分布 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.3.1 反距离加权插值法(Inverse Distance Weighting Interpolation) |
| 6.3.2 克里金法(Kriging) |
| 6.3.3 径向基函数法(Radial Basis Functions) |
| 6.4 各地区历年平均夏季总降水量空间变化特征分析 |
| 6.5 各地区历年平均夏季降水强度空间变化特征分析 |
| 6.6 各地区历年平均秋季总降水量空间变化特征分析 |
| 6.7 各地区历年平均秋季降水强度空间变化特征分析 |
| 6.8 讨论 |
| 6.9 本章小结 |
| 第7章 基于聚类分析的我国降水区划及其变化特征 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究方法 |
| 7.2.1 分层聚类法(Hierarchical Clustering) |
| 7.2.2 k-均值聚类法(k-means) |
| 7.3 各地区历年夏季总降水量区划 |
| 7.4 各地区夏季总降水量区划的年代际变化 |
| 7.5 各地区历年秋季总降水量区划 |
| 7.6 各地区秋季总降水量区划的年代际变化 |
| 7.7 讨论 |
| 7.8 本章小结 |
| 第8章 总结 |
| 8.1 主要贡献 |
| 8.2 研究结论 |
| 8.3 政策建议 |
| 8.4 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）西北地区城乡水贫困研究：失衡、演化及空间异质性（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABCTRACT |
| 第一章 导言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.2.3 现实意义 |
| 1.3 国内外研究动态 |
| 1.3.1 水资源量评价 |
| 1.3.2 水资源系统评价 |
| 1.3.3 城乡水资源评价 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线图 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线图 |
| 1.5 可能的创新之处 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 水资源短缺与贫困之间的关系 |
| 2.1.2 水贫困概念界定 |
| 2.2 水贫困的理论框架 |
| 2.2.1 水贫困的理论解读 |
| 2.2.2 水贫困考虑的几个主要问题 |
| 2.2.3 水贫困的框架结构 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 水资源评价理论 |
| 2.3.2 贫困经济学理论 |
| 2.3.3 生态环境评价理论 |
| 2.3.4 城乡发展理论 |
| 2.4 总体研究框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 研究区域概况及数据来源 |
| 3.1 研究区域的界定 |
| 3.2 研究区域概况 |
| 3.2.1 自然状况 |
| 3.2.2 社会经济状况 |
| 3.3 研究尺度与数据来源 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 西北地区城乡水贫困测算 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 WPI模型 |
| 4.2.2 LSE模型 |
| 4.2.3 变权重模型 |
| 4.2.4 核密度模型 |
| 4.3 变量选取 |
| 4.3.1 资源维度 |
| 4.3.2 设施维度 |
| 4.3.3 能力维度 |
| 4.3.4 使用维度 |
| 4.3.5 环境维度 |
| 4.4 指标冗余性检验 |
| 4.4.1 相关分析 |
| 4.4.2 冗余性分析 |
| 4.5 基于WPI模型的城乡水贫困测算 |
| 4.5.1 城市水贫困评价 |
| 4.5.2 农村水贫困评价 |
| 4.6 基于LSE模型的城乡水贫困驱动因素分析 |
| 4.6.1 城市水贫困的驱动因素类型 |
| 4.6.2 农村水贫困的驱动因素类型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 西北地区城乡水贫困的失衡性研究 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 方法选择:共生模型 |
| 5.3 城乡水贫困的共生演化机制 |
| 5.4 城乡水贫困的失衡关系分析 |
| 5.4.1 协同型区域 |
| 5.4.2 竞合型区域 |
| 5.4.3 冲突型区域 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 西北地区城乡水贫困的滞后性及时间演化 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 方法选择:脱钩模型 |
| 6.3 城乡水贫困的脱钩关系分析 |
| 6.4 城乡水贫困失衡性的模拟预测 |
| 6.4.1 计量模型选择 |
| 6.4.2 模型的检验 |
| 6.4.3 预测结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 西北地区城乡水贫困的协调性及空间异质性 |
| 7.1 问题的提出 |
| 7.2 方法选择:探索性空间数据分析 |
| 7.2.1 全局自相关 |
| 7.2.2 局部自相关 |
| 7.3 城乡水贫困的协调性分析 |
| 7.4 城乡水贫困的空间异质性分析 |
| 7.4.1 全局空间自相关分析 |
| 7.4.2 局部空间自相关分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 西北地区水资源管理的政策建议 |
| 8.1 问题的提出 |
| 8.2 水资源管理政策设计的必要性 |
| 8.2.1 水资源分配不公 |
| 8.2.2 基础设施投入不均 |
| 8.2.3 水资源环境恶化 |
| 8.2.4 管理与技术人才不匹配 |
| 8.3 水资源管理政策设计的原则 |
| 8.3.1 坚持水资源利用效率优先 |
| 8.3.2 兼顾城乡用水公平 |
| 8.3.3 以水资源的可持续利用为目标 |
| 8.3.4 注重水资源政策设计的前瞻性与战略性 |
| 8.4 水资源管理政策的若干建议 |
| 8.4.1 建立统一的水资源管理体系 |
| 8.4.2 强化水资源法律保障与监督体系 |
| 8.4.3 推进农田水利设施产权制度改革 |
| 8.4.4 加速城乡水资源管理一体化发展 |
| 8.4.5 改革水利设施投资制度 |
| 8.4.6 完善水资源补偿政策 |
| 8.4.7 提高全民水资源保护意识 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目标 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三大尺度因子径流预报研究 |
| 1.2.2 因子相关性分析 |
| 1.2.3 传统统计预报模型 |
| 1.2.4 现代水文预报模型 |
| 1.2.5 研究进展的总结 |
| 1.3 本文研究介绍 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 径流预报技术的系统分析 |
| 2.1 来水丰枯的影响机理 |
| 2.1.1 热量与引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陆分布作用 |
| 2.2 来水预报基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遥相关性 |
| 2.2.4 结构特性 |
| 2.3 来水与极端来水预报的思路 |
| 2.3.1 预报因子基于空间尺度的分类 |
| 2.3.2 预报因子基于时间尺度的分类 |
| 2.3.3 预报值基于预报特征的分类 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域来水预报 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介绍 |
| 2.4.2 流域丰枯机理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 三大尺度因子与径流的统计分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.1.1 太阳黑子相对数 |
| 3.1.2 月球赤纬角 |
| 3.1.3 24节气阴历日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的发生与结束时间与流域来水丰枯的关系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值与流域来水丰枯的关系 |
| 3.3 流域尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.3.1 谚语机理分析 |
| 3.3.2 气象因子与来水属性级别统计分析 |
| 3.4 因子数值与流域来水统计分析方法 |
| 3.4.1 基础数据处理 |
| 3.4.2 相关性分析的方法 |
| 3.5 因子相关性分析结果 |
| 3.5.1 天文因子相关性分析 |
| 3.5.2 气象因子相关性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大气因子+气象因子相关性分析 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.6.1 因子相位与流域来水规律 |
| 3.6.2 因子数值与流域来水相关性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于智能学习的预报因子融合的径流预报 |
| 4.1 预报方法 |
| 4.1.1 神经网络 |
| 4.1.2 决策树和随机森林 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 数据处理的方法 |
| 4.2.1 预报因子的处理 |
| 4.2.2 预报值的处理 |
| 4.2.3 预报值的评判指标 |
| 4.2.4 模型和因子优选的TOPSIS-模糊综合评判法 |
| 4.3 建模预报 |
| 4.4 结果统计分析 |
| 4.4.1 流域水量回归预报结果分析 |
| 4.4.2 流域来水量7级分类预报结果分析 |
| 4.4.3 流域来水量3级分类预报结果分析 |
| 4.4.4 33个因子方案分析 |
| 4.4.5 预报结果的最优方案 |
| 4.4.6 最优方案的预报结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于相似性分析的预报因子融合的径流预报 |
| 5.1 相位对比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 预报结果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的计算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法计算权重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊综合评判法优选最优模型 |
| 5.2.5 预报模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法预报 |
| 5.3.1 因子组合分析 |
| 5.3.2 误差评定与优选判别 |
| 5.4 模糊推理法因子二次筛选 |
| 5.4.1 因子进出法寻优 |
| 5.4.2 因子进出法实例分析 |
| 5.5 模糊推理法预报结果 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于天文因子对比法的预报结果融合的径流预报 |
| 6.1 天文因子对比法机理分析 |
| 6.2 预报方法1-单一天文因子对比法 |
| 6.2.1 24节气阴历日期对比法 |
| 6.2.2 太阳黑子相对数对比法 |
| 6.2.3 月球赤纬角对比法 |
| 6.3 预报方法2-天文因子对比法预报结果的融合 |
| 6.3.1 天文因子预报结果的线性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子对比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量预报 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于点聚图法的预报结果融合的径流预报 |
| 7.1 点聚图法 |
| 7.1.1 点聚图的制作 |
| 7.1.2 预报方案 |
| 7.2 24节气阴历日期点聚图预报 |
| 7.2.1 极端来水年24节气阴历日期的聚类特性 |
| 7.2.2 24节气阴历日期聚类预报方法 |
| 7.2.3 24节气阴历日期聚类分析建模 |
| 7.2.4 基于聚类分析的来水预报 |
| 7.3 月球赤纬角和太阳黑子相对数点聚图预报 |
| 7.3.1 月球赤纬角聚类预报方法 |
| 7.3.2 太阳黑子相对数聚类预报方法 |
| 7.4 海洋大气因子与流域气象因子点聚图预报 |
| 7.5 多尺度因子点聚图预报结果融合 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 基于来水结构融合的极端径流预报 |
| 8.1 基本定义 |
| 8.2 预报方法 |
| 8.2.1 一般来水结构预报-多方法预报结果融合 |
| 8.2.2 极端来水结构预报 |
| 8.2.3 基于改进可公度网络结构的极值点结构预报 |
| 8.2.4 极端来水年预报 |
| 8.3 实例应用 |
| 8.3.1 一般来水结构分析 |
| 8.3.2 极端来水结构分析 |
| 8.3.3 极值点结构的确定及极端来水年预报分析 |
| 8.3.4 连续极端来水年预报分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 创新性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 科研及发表论文情况 |
| 致谢 |
（8）北方农牧交错带土地覆被变化对地表温度的反馈作用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土地覆被变化研究进展 |
| 1.2.2 气候变化研究进展 |
| 1.2.3 土地覆被变化对气候变化的反馈研究进展 |
| 1.2.4 北方农牧交错带界线变迁研究进展 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线和章节安排 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 研究区与数据源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 空间范围的界定 |
| 2.1.2 自然环境概况 |
| 2.1.3 社会经济概况 |
| 2.2 数据源 |
| 2.2.1 遥感数据收集与处理 |
| 2.2.2 非遥感数据 |
| 第三章 土地覆被制图与时空变化过程分析 |
| 3.1 NDVI时序数据重建和精度评价 |
| 3.1.1 时序重建方法 |
| 3.1.2 重建精度评价 |
| 3.2 重建误差的空间分布 |
| 3.3 土地覆被制图和精度验证 |
| 3.3.1 分类体系建立 |
| 3.3.2 动态时间规整(DTW) |
| 3.3.3 土地覆被制图 |
| 3.3.4 样点收集策略 |
| 3.3.5 数据预处理 |
| 3.3.6 分类精度验证 |
| 3.4 土地覆被制图结果分析 |
| 3.4.1 土地覆被制图精度验证 |
| 3.4.2 空间一致性 |
| 3.5 土地覆被时空变化过程 |
| 3.5.1 年际尺度上LCC趋势 |
| 3.5.2 2001 ~2017年LCC趋势 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 谐波参数选取和缺值序列的影响 |
| 3.6.2 参考样本选择和精度验证 |
| 3.6.3 土地覆被变化的可能原因 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 地表温度变化过程及其特征 |
| 4.1 LST时序数据的重建和验证 |
| 4.1.1 数据质量分析 |
| 4.1.2 LST时序数据重建 |
| 4.1.3 精度验证 |
| 4.2 地表温度变化特征分析 |
| 4.2.1 空间变化特征 |
| 4.2.2 不同时间尺度上地表温度变化特征 |
| 4.2.3 趋势变化特征 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 土地覆被变化对地表温度的反馈 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.2 土地覆被变化对DTR的反馈作用 |
| 5.2.1 耕地及其变化对DTR的反馈 |
| 5.2.2 林地覆被对DTR的反馈 |
| 5.2.3 草地及其变化对DTR的反馈 |
| 5.2.4 不同植被覆盖度草地对DTR的反馈 |
| 5.2.5 草地退化与恢复对DTR的反馈 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 耕地DTR变化的影响因素及可能的后果 |
| 5.3.2 林地DTR变化的影响因素及积雪的可能影响 |
| 5.3.3 草地DTR变化的影响因素及不同转化方式的内在机制 |
| 5.3.4 生态恢复措施的效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）安定区降水和土地利用措施变化与产流产沙关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Summary |
| 1 前言 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 水土流失预测模型研究 |
| 1.2.2 水土保持措施减洪减沙效应 |
| 1.2.3 水土保持措施因子研究进展 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地形地貌 |
| 2.2 气象水文 |
| 2.3 土壤植被 |
| 2.4 社会经济状况 |
| 2.5 水土流失与水土保持现状 |
| 3 研究方案 |
| 3.1 研究目标 |
| 3.2 研究内容 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 数据来源及预处理 |
| 3.3.2 Mann-Kendall趋势分析及突变检验 |
| 3.3.3 周期性分析 |
| 3.3.4 回归分析 |
| 3.3.5 面向对象分类方法 |
| 3.3.6 精度评价 |
| 3.4 技术路线 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 降水变化特征分析 |
| 4.1.1 降水年内变化特征分析 |
| 4.1.2 降水年际变化趋势分析 |
| 4.1.3 降水变化周期性分析 |
| 4.2 径流变化特征分析 |
| 4.2.1 径流年内变化特征分析 |
| 4.2.2 径流年际变化趋势分析 |
| 4.2.3 径流模数变化周期性分析 |
| 4.3 年输沙模数变化特征分析 |
| 4.3.1 输沙年内变化特征 |
| 4.3.2 输沙年际变化特征 |
| 4.3.3 输沙模数变化周期性分析 |
| 4.4 水沙变化特征分析 |
| 4.5 土地利用措施数量及面积强度变化分析 |
| 4.5.1 检验期土地利用措施信息提取 |
| 4.5.2 土地利用措施数量变化趋势及特征 |
| 4.5.2.1 非水土保持措施面积变化趋势及特征 |
| 4.5.2.2 水土保持措施变化趋势及特征 |
| 4.5.2.3 水土保持措施治理程度变化 |
| 4.6 径流变化影响因子分析 |
| 4.6.1 降水量对径流的影响 |
| 4.6.2 非水土保持措施对径流的影响 |
| 4.6.3 水土保持措施对径流的影响 |
| 4.7 输沙变化影响因子分析 |
| 4.7.1 年降水量对输沙模数的影响 |
| 4.7.2 非水土保持措施对输沙的影响 |
| 4.7.3 水土保持措施对输沙的影响 |
| 4.8 综合影响因子对径流模数、输沙模数影响分析 |
| 4.8.1 综合影响因子与径流模数分析 |
| 4.8.1.1 年降水量、土地利用措施与径流模数动态变化 |
| 4.8.1.2 年降水量、土地利用措施对径流量贡献份额分析 |
| 4.8.1.3 不同周期综合影响因子与径流模数分析 |
| 4.8.2 综合影响因子与输沙模数分析 |
| 4.8.2.1 径流模数、土地利用措施与输沙模数动态变化 |
| 4.8.2.2 径流模数、土地利用措施对输沙量贡献份额分析 |
| 4.8.2.3 不同周期综合影响因子与输沙模数分析 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
（10）窖水中细菌群落结构和功能的季节性变化及其与水质因子的交互响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 窖水水质污染特征及其微生物多样性研究现状 |
| 1.2.2 微生物群落结构多样性研究中测序策略的选择 |
| 1.2.3 微生物群落结构多样性研究及其发展动态 |
| 1.2.4 微生物群落功能多样性研究及其发展动态 |
| 1.3 微生物群落结构与功能多样性研究方法及其发展动态 |
| 1.3.1 微生物群落结构多样性研究方法及其发展动态 |
| 1.3.2 微生物群落功能多样性研究方法及其发展动态 |
| 1.4 研究的总体思路 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 关键科学问题 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 2 样品处理及测定方法 |
| 2.1 水样采集及主要物理化学指标 |
| 2.1.1 取样点选择及取样频次 |
| 2.1.2 表征窖水水质污染状况的物理化学指标的选择 |
| 2.2 窖水水样微生物DNA样本提取与质量检测 |
| 2.3 16Sr RNA高变区PCR扩增、产物回收和纯化及文库构建 |
| 2.4 上机测序 |
| 2.5 Illumina MiSeq测序数据预处理 |
| 2.6 高通量测序数据生物信息学分析 |
| 3 水窖生态环境特征及其水质变化过程 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 水窖生态环境特征 |
| 3.3.2 窖水水质污染特征及主要污染因子识别 |
| 3.4 小结 |
| 4 窖水中细菌群落多样性的季节性变化特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 OTU聚类分析、注释及分类地位鉴定 |
| 4.2.2 微生物多样性分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 OTU分类地位鉴定 |
| 4.3.2 样品细菌群落OTU分析 |
| 4.3.3 α 多样性分析 |
| 4.3.4 β 多样性分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 5 窖水细菌群落结构的季节性变化特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 细菌群落在门分类水平上的季节性变化特征 |
| 5.3.2 细菌群落在纲分类水平上的季节性变化特征 |
| 5.3.3 细菌群落在目分类水平上的季节性变化特征 |
| 5.3.4 细菌群落在科分类水平上的季节性变化特征 |
| 5.3.5 细菌群落在属分类水平上的季节性变化特征 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 6 窖水中细菌群落功能基因的季节性变化特征 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 细菌群落碳的代谢功能基因分布特征 |
| 6.3.2 细菌群落氮的代谢功能基因分布特征 |
| 6.3.3 细菌群落磷的代谢功能基因分布特征 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 7 窖水中细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 材料与方法 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 门分类水平上的细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.3.2 纲分类水平上的细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.3.3 目分类水平上的细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.3.4 科分类水平上的细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.3.5 属分类水平上的细菌群落与水质因子的交互响应 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 微生物群落共现性关联网络 |
| 7.4.2 细菌之间、细菌与水质因子间的交互作用机理的探讨 |
| 7.5 小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 主要创新点 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 附录内容名称 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、甘肃省水资源时间序列模型及其变化规律研究（论文参考文献）
- [1]气候变化背景下疏勒河流域出山径流模拟与预测研究[D]. 李雅培. 兰州交通大学, 2021(01)
- [2]不同气候区参考作物蒸散量时间尺度特征分析及预测[D]. 梁金博. 甘肃农业大学, 2020
- [3]国家级地下水位监测数据分析研究 ——以民勤盆地为例[D]. 张庆卜. 中国地质大学(北京), 2020(09)
- [4]基于多源遥感数据的海河流域植被生态用水时空变化规律研究及生态脆弱性评价[D]. 王伟. 中国矿业大学, 2020(01)
- [5]中国降水的时空变化特征研究[D]. 倪楠. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [6]西北地区城乡水贫困研究：失衡、演化及空间异质性[D]. 刘文新. 西北农林科技大学, 2020(02)
- [7]基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究[D]. 雷冠军. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [8]北方农牧交错带土地覆被变化对地表温度的反馈作用研究[D]. 魏宝成. 兰州大学, 2019(02)
- [9]安定区降水和土地利用措施变化与产流产沙关系研究[D]. 胡彦婷. 甘肃农业大学, 2019
- [10]窖水中细菌群落结构和功能的季节性变化及其与水质因子的交互响应[D]. 杨浩. 兰州交通大学, 2018(03)