简介：流域内降雨产生径流量的多少及时程分配,除取决于降雨量、降雨强度外,与流域的地形、地貌、土壤、植被等下垫面条件有关。在小流域实施综合治理的情况下,人为活动如兴建大量以水土保持为目的的小型水利工程、植树造林、封山育草等措施,使下垫面条件发生变化,亦将会引起流域的降雨径流关系发生变化。本文以老人(辶山)水文站以上流域综合治理前后的降雨径流关系变化说明这一问题,借以浅述小流域综合治理的必要性。

简介：防渗处理是保证土坝安全的一项重要措施。目前，对土坝防渗处理有多种方法，文章以某中型水库为例，对多头小直径水泥土搅拌桩在防渗处理中的应用进行了探索。结果表明，深层搅拌桩是既经济又有技术保障的防渗手段之一。

简介：采用FLUENT对小雷诺数（Re〈52）下方柱绕流进行数值模拟,分析方柱后对称反向漩涡的图谱与漩涡尺寸的特点,分析研究表明：在小雷诺数下,方柱绕流的图谱与圆柱绕流图谱相似,并存在两个特征雷诺数,但两个特征雷诺数较圆柱绕流的小些;方柱绕流对称反向漩涡尺寸与雷诺数呈线性关系变化,并且漩涡发生得比圆柱绕流更为剧烈;方柱绕流柱体后的漩涡能够较容易达到稳定状态。研究结论进一步丰富方柱绕流问题。

简介：上部结构受力验算需要用到下部基础刚度作为弹性边界条件，而桩基的刚度又受到土体刚度非线性的影响。本文采用拟静力方法计算桩、土和承台共同作用下的整体三向动力刚度，并引入土体小应变刚度的简化分析模型考虑土体刚度非线性对桩基刚度的影响。通过桩土相互作用模型中“受力变形平衡-土体刚度与应变协调-受力变形平衡”的循环计算，实现对土体在小应变水平下刚度非线性弱化特性的模拟，最终达到模型力学平衡与土体刚度水平的协调，从而得到桩基的拟静力刚度。在有限差分软件中实现上述算法，并对某工程柱下单桩和群桩基础整体三向刚度进行了大规模的计算应用。研究表明，采用本文提出的考虑土体与应变特牲的桩基动刚度拟静方法所得到的结果可为上部结构受力分析提供合理的计算参数。

简介：农业技术进步包括两大方面:自然科学技术进步和社会科学技术进步。其对经济增长作用,可以通过考察技术进步前后生产过程中投入和产出的比例变化程度去衡量它的大小。在既增加生产因素投入量,又有技术进步的情况下,从产品增长量中扣除新增投入量带来的那一部分产品,另一部分新增产品就是技术进步的作用。

简介：通过对拉萨市城郊次角林小流域水土保持综合治理思路与方法的研究，探索了一条城郊小流域综合治理的基本思路与对策。

简介：4月6日，小岩头水电站引水隧洞全断面开挖工作顺利结束。公司云南分局小岩头项目部也因此成为参建施工单位中第一个完成引水隧洞全断面开挖任务的施工单位，受到业主、监理、设计的好评。施工中，公司云南分局，岩头项目部克服各种不利因素的影响，合理配置资源，周密组织，精心施工，在确保安全、质量的前提下千方百计拼抢进度。

简介：小流域综合治理是根据小流域自然和社会经济状况以及区域国民经济发展的要求，以小流域水土流失治理为中心，以提高生态经济效益和社会经济持续发展为目标，以基本农田优化结构和高效利用及植被建设为重点，建立具有水土保持兼高效生态经济功能的半山区小流域综合治理模式。笔者就迁安市崇家峪河小流域水土流失成因及综合治理对策同大家交流探讨。

简介：针对黄土高原雨水资源利用现状和小流域雨水资源化特点，以小流域为单元，以雨水资源为研究对象，借鉴可持续发展理论，遵循科学、实用及简明的原则，构建雨水资源可持续利用评价指标体系，并利用均方差权数决策方法，对流域雨水资源可持续利用进行全面分析和定量评价。

简介：

简介：针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题，提出了耦合Haar小波变换和偏最小二乘的水质遥感高光谱建模方法（HaarWT—PLS）。利用该方法，对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后，将原始光谱数据压缩到47个特征变量；随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的HaarwT—PLS反演模型，并进行了验证。结果表明：HaarWT—PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高，验证样本的均方根误差分别为25．05mg／L和20．10NTU，平均相对误差分别为20-36％和13．88％。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析，本文建立的HaarWT—PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。

简介：造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。