简介：分布式水文模型的模拟精度受空间参数精度的影响。提升空间参数精度能较为精准描述流域空间特征,也会使空间数据量冗增,甚至影响模型运行效率。以分布式水文模型SWAT为例,分析DEM、子流域划分、土地利用、土壤、降水站点等空间数据精度对模型模拟精度的影响。结果表明：1）对不同对象（流量、泥沙、营养元素等）进行模拟时,大多数空间数据分辨率阈值不同,分辨率超出阈值可能降低模型模拟的精度;2）DEM分辨率降低,泥沙和总磷（TP）模拟结果的相对误差明显增加,而流量和硝态氮（NO3-N）模拟结果变化极小;3）DEM分辨率达到一定精度后,进一步提高并不会使地表径流模拟精度得到改善,低分辨率DEM获得的坡度较小,这会降低模型对流量的模拟,模拟的洪峰径流产生滞后现象;4）子流域划分对流域产流模拟影响较小,而对产沙模拟影响较大。子流域和水文响应单元的划分数量对流域上游产沙量影响较大,而对流域出口处泥沙荷载影响较小;5）土地利用和土壤图精度主要通过影响模型中HRU生成的数量而影响模拟结果;6）地表径流模拟上,能够体现对地表径流贡献较大的局地降水事件的分布式的降水数据要比利用气象站点获得的降水数据模拟结果的精度要高。研究结果可以为今后模型开发、利用、改进提供参考,提高模型模拟的精度。

简介：土壤侵蚀过程复杂，很难直接应用土壤侵蚀预报方程进行定量计算。作为一种新的机器学习算法，支持向量机在样本有限的情况下，采用结构风险最小化准则，把学习问题转化为一个二次规划问题，从而得到唯一的全局最优解。首次尝试将最小二乘支持向量机技术用于土壤侵蚀预测，并与BP神经网络的方法进行了对比，取得了较好的预测精度。

简介：水文自动测报系统能够对雨量、水位等水文信息进行自动采集、处理与实时传递，能有效解决江河湖泊及水库的洪水预报、防洪调度和水资源合理利用，改变了人工测量的落后状况，并扩大了测报范围，增长防洪决策的预见期，效益明显，因而被越来越多的防汛部门所采用。本文简单介绍了自动测报系统在亚湖水库的配置及运行情况。

简介：土壤侵蚀系统是一个典型的非线性动力系统,系统内部的侵蚀发育演化过程十分复杂,为了对该过程进行精确的模拟和预测,需要发展有效的技术和方法。元胞自动机（cellularautomata,CA）是一种具有时空特征的离散动力学模型,采用＂自下而上＂的构模方式,对于模拟和分析具有空间特征的土壤侵蚀系统具有先天优势。由于空间尺度变化所引起的土壤侵蚀因子对侵蚀产沙过程的影响不同,CA模型在坡面尺度下主要针对细沟侵蚀和土壤颗粒的变化,在小流域尺度下涉及到更多的元胞状态和更加完整的侵蚀过程,在大区域尺度下重点研究气候和地貌之间的相互作用。不同空间尺度建立的CA模型没有确定的转换规则,模型通用性较低,今后需要在三维可视化、智能化等方面深入研究CA模型在土壤侵蚀领域的应用。

简介：采用1种遥感影像和单纯的监督分类方法,在黄土丘陵沟壑地区的土地利用调查中,难以获得高精度的土地利用数据.为解决此问题,以陕北无定河流域为研究区,以主成分变换的方法,对多源遥感影像(TM多光谱数据和SPOT全色波段数据)进行融合处理;同时,在分类中,采用监督分类与非监督分类相结合的混合分类法,改进训练样本选取方法,先以非监督分类获得初始训练样本,在对样本进行删除、增补、合并等调整的基础上,再进行监督分类.2种方法的结合使用,使土地利用信息自动提取的精度明显提高.与仅以TM影像为信息源,采用单纯监督分类法的分类结果对比可知:土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高,分类总精度从82.0%提高到89.2%;水体、水田和城镇用地等面积较小类别的精度,提高了10%以上;坡耕地与林草地的混分现象明显减少,精度均提高了5%以上,取得了良好的分类效果.研究结果为陕北黄土丘陵沟壑区土地利用变化动态监测,提供了重要的技术支持和借鉴.