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基于广西壮族自治区1998—2007年的统计数据,从洪水灾害经济损失、不稳定度、洪水灾害经济损失对GDP的贡献率以及洪水灾害经济损失指数共4方面对广西地区洪水灾害的经济损失进行了评价研究。结果表明,灾害程度是影响该区洪水灾害经济损失的主要原因,洪水灾害农业经济损失占总经济损失的比重保持在5%~15%;区内环境不稳定度的年际变化较大,总体趋势逐年下降;洪水灾害经济损失占GDP的比重为0.5%~9%;洪水灾害损失指数能反映洪水灾害致灾因子年际变率和孕灾环境的不稳定性,能够很好地评价洪水灾害经济损失,同时为洪水灾害发生时能快速评估出洪水灾害的损失及洪水灾害防治提供方法和依据。建议加强对较大洪水的防御能力,加大该地区的农业基础投资力度,提高各类防治工程的防洪标准。 相似文献
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基于GIS和RS的松花江干流哈尔滨段淹没经济损失预测 总被引：2，自引：0，他引：2
利用地理信息系统预测洪水造成的经济损失,可以为防洪规划提供重要的依据。本文基于地理信息系统GIS技术构建数字高程模型,采用平面模拟方法模拟了松花江水位达到120.89 m时哈尔滨市各区的淹没范围,运用地理信息系统GIS与遥感RS技术相结合的方法获取了哈尔滨市区土地利用现状空间分布信息,并用其将社会经济信息进行空间展布,对淹没区的农业、工业、第三产业、农村住宅与家财和城镇住宅与家财进行了直接经济损失和间接经济损失的预测。结果表明：当松花江水位达到120.89 m时,淹没范围涉及哈尔滨市的松北区、呼兰区、道外区、道里区和香坊区,淹没面积达到1?402 km2,总经济损失为68.2亿元。淹没面积、淹没造成的总经济损失最大的是松北区,松北区也是农业、工业、第三产业和农村住宅与家财损失最严重的区域。城镇住宅与家财损失最严重的是道里区和道外区,这2个区也是单位面积经济损失率较高的区域,是哈尔滨市防洪工作的重点。呼兰区和松北区是单位面积经济损失率最低的区域,可以考虑作为泄洪区。松北区、呼兰区和道外区的部分工业用地,以及道里区、道外区和香坊区的部分城镇住宅用地的空间布局不合理。 相似文献
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谢悉水库溃坝的水力计算 总被引：1，自引：0，他引：1
李昭峰 《山西水土保持科技》2009,(4):26-27
以吉县谢悉水库为例,假定发生漫顶溃坝,选择用局部坝宽瞬时全溃模型,计算了溃坝的水力参数和流量变化过程线以及下游演进分析,其结果可为水库管理和除险加固工程设计服务。 相似文献
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基于HEC-HMS的青狮潭水库入库洪水预报研究 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]构建青狮潭水库入库洪水预报模型,为实际预报业务提供参考,也可以为桂林市上游地区无资料地区水文气象规律研究提供支撑。[方法]HEC-HMS是一个包含多个产汇流模型的水文模型系统,适用于不同地区的水文问题分析和计算,广泛运用于洪水预报、防灾减灾等方面。利用该模型对桂林市青狮潭水库上游流域进行水文建模,模拟流域发生暴雨时青狮潭水库的入库洪水过程,以此作为研究洪水预报依据。[结果]通过研究发现HEC-HMS模型模拟的结果平均确定性系数达到0.88,洪峰流量和峰现时间误差均达到乙级预报标准。[结论]HEC-HMS模型在青狮潭流域适用性较好,可以用于青狮潭水库入库洪水预报。 相似文献
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滑坡堵江事件在山区广泛发育,堵江形成的天然坝的稳定性一般不高,在暴雨、地震等诱发因素的作用下可能发生溃决,溃坝洪水对下游河道及沿江两岸的各种设施及居民生命造成巨大威胁,因此溃坝洪水计算意义重大,而峰顶流量和洪水演进过程中洪峰高度的变化直接决定了溃坝洪水的灾害程度。利用谢任之教授提出的人工坝溃决洪水计算方法,根据滑坡天然坝体溃决的实际情况,合理地分析溃口形态,调整了溃口宽度的取值方法,并将其应用于滑坡堵江天然坝瞬时溃决洪水峰顶流量计算中,经历史溃坝实例验证计算结果可靠,为天然坝溃决洪水峰顶流量计算提供了新的思路和方法,也为溃坝洪水灾害评价提供了重要依据。 相似文献
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遥感技术对流域水文特征及其径流的定量研究 总被引：5，自引：0，他引：5
潘剑君 《土壤侵蚀与水土保持学报》1996,2(3):88-92
在调查研究泰国青迈省Ｍae Rim流域自然地理及土壤性状的基础上，利用遥感技术和地理信息对众多因子进行综合分析处理，获得该流域的径流线号码图，径流系数图，地表径流图和洪水淹没图，并进行了洪水聚集时间的计算。 相似文献
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利用环境经济学的原理和方法对南充市土壤侵蚀所产生的危害进行了经济学的分析和估算,把土壤侵蚀经济损失的货币化值与经济建设的主要指标进行对比,以此反映水土流失的程度.南充市2002年土壤侵蚀总经济损失为6.22亿元,占当年农业总产值的4.96%,其中养分价值损失为5.50亿元,占土壤侵蚀经济总损失的88.45%,说明土壤侵蚀最直接、最严重的后果是降低了土地生产力.南充市水土流失经济损失最严重的区域是南部县和阆中市,应该进行重点治理. 相似文献
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[目的]以厦门市东西溪流域为例,对城镇化背景下中小流域洪水风险进行评价和研究,为该区有效实施防洪减灾措施提供参考依据。[方法]以GIS空间分析作支持,将暴雨洪水频率分析与平原区洪水淹没模拟计算相结合,基于MIKE21平面二维水动力学模型进行洪水风险分析,对研究区洪水风险程度以及淹没状况进行模拟计算。[结果]绘制出厦门市东西溪流域动态洪水风险图,并根据洪水淹没区内的土地利用等因素的变化等实际情况,调整不同频率洪水淹没范围,实现东西溪流域洪水风险图的实时动态更新。[结论]研究区洪灾风险主要分布在东溪、西溪、汀溪等主干流河段,总体上呈现随着洪水重现期增大,灾害风险由上游向下游,由近岸向远岸不断扩大的趋势。 相似文献
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基于自然生态约束空间差异的区域生态安全格局构建 总被引：1，自引：0，他引：1
在利用TM资料求取皇甫川流域地表特征参数和地表能量平衡各参量的基础上,反演出该流域的瞬时蒸散量,经过尺度转换,得到日蒸散量.在该估算方法中,将水体当作裸地进行处理,但水体和土壤的性质差别很大,用Penman公式对水体蒸发进行了单独估算,整合到流域日蒸散量中,以提高精度.分析结果表明,用该方法反演的日蒸散量与地表状况比较吻合,经过检验,反演的地表温度相对误差为0.58%,反演的日蒸散量平均相对误差为11.75%,都在误差允许范围之内. 相似文献
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为了扩大气象卫星FY-3在科研、业务中的应用范围,将数据尽快用于遥感反演蒸散量业务工作中,根据FY-3/VIRR卫星通道特点,以山东为研究区域,基于地表能量平衡方程,结合地面气象要素,提出了利用FY-3卫星遥感数据进行区域蒸散反演的方法,建立了省级的区域逐日蒸散量估算系统。以2013年5月11日、8月20日、10月16日估算的日蒸散量为例,分析表明:基于FY-3/VIRR卫星反演的日蒸散量与利用Pen-man公式方法得到的数据对比,偏差分别为-0.19、-0.12和0.16 mm/d,相对偏差分别为10%、12%和11%;反演结果可准确揭示区域内不同地表覆盖类型的蒸散量的空间特点和差异性,结果较为合理;与同区域、同时段的EOS/MODIS蒸散产品进行对比分析表明:2种日蒸散产品的空间分布特征总体非常相似,相关系数在0.99以上,均方根差在0.36 mm以下,说明2种产品的一致性较好。利用中国新型自主研发的FY-3卫星资料估算蒸散量是可行的。 相似文献
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基于遥感的蒸散发及地表温度对LUCC响应的研究 总被引：4，自引：2，他引：2
探讨土地利用/覆盖类型变化(LUCC)对地表温度(LST)和计算蒸散发(ET)的影响,进而了解LUCC对水资源消耗的影响。利用Landsat TM/ETM+遥感数据,解译获取山东省垦利县1987年和2000年的LUCC信息,并利用单窗算法和SEBAL模型分别反演LST,ET。研究发现：由于经济的快速发展,导致1987到2000年13年间山东省垦利县的土地利用/覆盖变化极为显著,变化面积达到总面积的36.12%;土地利用/覆盖的特点基本控制了研究区域的LST和ET的区域分布特点,滨海滩涂、沼泽地、水体的LST值低,而ET值高;建设用地和盐碱地的LST值高,ET值低。不同土地利用/覆盖类型下的各LST和ET基本都表现为单峰型变化。1987年和2000年LST的频率分布特征大体一致,但2000年的各地类LST的分布范围比1987年的LST分布范围变宽。ET的分布变化没有呈现出这个特征,2000年各类型的日ET量都大于1987年的日ET量,两个时期都表现为水体的ET最大,农田次之,建设用地的ET最小。且不同土地利用/覆盖类型下ET和LST之间都存在明显的反相关关系。 相似文献
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基于SEBAL模型的盘锦湿地日蒸散估算及其分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
为了验证SEBAL模型对湿地蒸散量估算的准确性,本研究基于Landsat 8卫星数据和SEBAL模型,以盘锦湿地生态系统野外观测站的涡动相关实测数据为检验,估算盘锦湿地2013-2015年典型晴天卫星过境时刻的瞬时蒸散量,并利用正弦函数法将遥感反演订正后的蒸散瞬时值转换为日尺度的蒸散值,分析芦苇和稻田湿地的日蒸散量分布特征.结果表明:SEBAL模型反演的盘锦湿地瞬时蒸散量比实测值偏高,平均相对误差为31.6％,但相关系数达0.79,为了提高反演精度,利用线性方程进行订正,订正后的遥感估算值与实测值平均相对误差为6.4％,提高了25.2％;芦苇湿地日蒸散量集中在3.4～4.0 mm/d之间,占总面积的64.7％～82.4％;稻田湿地日蒸散量集中在3.6～4.1mm/d之间,占总面积的67.4％ ～86.6％;稻田湿地日蒸散量普遍比芦苇湿地高0.1 ～0.2mm/d.应用订正后的SEBAL模型反演湿地蒸散量,可为湿地区域蒸散估算及湿地水资源管理提供依据. 相似文献
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表层有效土壤水分参数化及冠层下土面蒸发模拟 总被引：1，自引：7，他引：1
通过观测田间微气象数据、土壤表层水分变化状况及荞麦作物冠层下土面蒸发等资料,引进一个表面体积含水率的函数,构建了基于表层有效土壤水分的土壤蒸发模型。该模型包含了土面蒸发的2个过程:水蒸气从土壤孔隙中扩散到地表面及水蒸气由地表面传输到大气中。模型中表层有效土壤水分参数不仅取决于表层土壤含水状况,而且受风速影响。采用波文比能量平衡法及微型蒸发器观测荞麦地实际蒸腾蒸发量及冠层下土面蒸发的变化规律,并验证模型精度。结果表明,所构建模型可以成功预测冠层下土面蒸发,其平均相对误差为13.5%。该研究对于实现土壤蒸发及作物蒸腾的分离估算,减少无效水分消耗具有重要意义。 相似文献
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以锡林河流域为研究区,利用遥感对合成的MODIS影像数据进行处理,结合同期气象资料估算出流域日蒸散量。结果表明,反演得到的日蒸散量分布与地表状况比较吻合,上游地区日蒸散量高于中下游地区,其中低湿地植被、草甸草原蒸散量较大,锡林河流经区域的地段形成的湿地植被日蒸散量较大,植被密集的地方如耕地蒸散值较大,明显高于植被稀疏的地区。日蒸散量分布曲线基本为正态分布,主值区间为2～7 mm/d,流域平均蒸散量为4.51 mm/d。运用FAO推荐式进行了验证,误差在允许范围之内,说明该遥感方法具有一定的适用性。 相似文献
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潜在蒸散发是水文循环和能量循环的一项重要组成,准确估算蒸散发对农业水资源有效利用具有重要的理论和现实意义。为获得精度稳定可靠的蒸散发估计值同时只需较少的气象资料,以沂沭河上游流域(临沂控制站)为研究区,提出改进的双线性曲面回归模型(bilinear surface regression model,BSRM)计算站点的潜在蒸散量。以实测蒸发数据折算的陆面潜在蒸散量为标准,同时以彭曼公式(P-M)为参考与之对比,检验和评价3种BSRM模型的精度,并分析各气象因子对潜在蒸散量的影响。结果表明:3种BSRM模型中,基于日照百分率、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最高,以基于日照百分率计算的太阳辐射、气温、相对湿度建立的双线性曲面回归模型次之,以基于Hargreaves-Allen方程计算的太阳辐射、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最差。基于日照百分率、气温和相对湿度建立的BSRM模型的模拟精度略优于P-M公式,但所需的气象因子较少,计算方法简单;且受气象因子的变化影响较少,模拟精度稳定可靠,是一种有效的替代方法。 相似文献
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利用MODIS数据计算地表蒸散 总被引：1，自引：1，他引：0
地表蒸散影响着地表水分和能量的输送,在水文、气象、地理等诸多领域占有重要地位。该文首先基于大气辐射传输原理,利用MODIS大气产品提供的臭氧、水汽以及550 nm气溶胶含量,运用大气透过率计算模型,进行了太阳总辐射的计算,均方根误差（RMSE）为61.4 W/m2,相比FAO-56透过率模式112.1 W/m2的误差有了明显改进。在此基础上结合MODIS的地表温度、植被指数产品进行了地表蒸散的计算。瞬时显热通量与郑州市大孔径闪烁仪（LAS）观测相比,有较好的一致性,RMSE为29.9 W/m2。应用本文的透过率模型计算得到的日蒸散与观测值相比,RMSE为0.69 mm,应用FAO-56透过率计算式得到的日蒸散RMSE为1.42 mm。从验证结果来看,透过率的准确计算能够比较明显的提高地表蒸散计算精度。 相似文献
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蒸散发是陆面过程中的重要环节,联系着陆面水循环和地表能量平衡。采用MODIS数据,逐月选取2013年12期遥感数据,并分季度求其平均值作为四季代表,结合SEBS模型,对辽西北地区地表蒸发蒸腾量进行了估算,并为了验证遥感反演精度,提取不同土地利用类型的蒸散发量。同时,利用Penman-Monteith公式计算辽西北地区近50年潜在蒸散发值,通过一元线性趋势分析法、小波分析法、IDW反距离加权法和R/S分析法分析其时空分布特征。结果表明:辽西北地区2013年蒸散发量夏季春季秋季冬季;近50年来潜在蒸散发值由高到低依次为夏季、春季、秋季和冬季,且具有明显的区域性。同时,经验证,遥感手段反演蒸散发值误差约为7.5%,表明该方法在研究区应用合理可行。研究结果可为辽西北地区水资源分配和管理提供科学参考。 相似文献
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夏季黑河中游绿洲样带蒸散量遥感估算 总被引：5，自引：3，他引：2
黑河中游绿洲集中了全流域95%的耕地,利用了全流域68%的水资源,绿洲农田蒸散是水资源的主要支出项。为了解绿洲生态系统不同景观单元的耗水规律,高效管理区域水资源,该文利用2011年6-8月的7期Landsat TM影像,结合地面气象、物候数据和土地覆盖类型,基于SEBAL-METRIC模型估算了夏季黑河中游样带尺度不同土地覆盖类型蒸散量,并利用涡度观测数据对卫星过境日模型估算的蒸散量进行验证,发现遥感估算值与实测值具有较好的一致性。结果表明:由于土地覆盖类型和灌溉的差异,黑河中游样带尺度内蒸散量空间变化较大,6-8月农田平均总蒸散量是340 mm,林地是328 mm,草地的平均值是214 mm,荒漠区只有97 mm;夏季不同土地覆盖类型蒸散量均保持在较高水平,农田日蒸散量在6月底达到最大值,荒漠日蒸散量于7月中旬达到最大值,草地6月和7月平均日蒸散值较8月大,林地蒸散量月际变化较小。另外,荒漠与绿洲土壤类型差异较大,在荒漠区与绿洲区分别选取"热点"可有效提高模型估算精度。研究对于干旱半干旱区域水资源利用与管理有参考价值。 相似文献