黃土丘陵溝壑區(qū)水土保持區(qū)劃與含沙量預(yù)測的研究.pdf

1、水是生命之源，土是生存之本，水土資源是人類賴以生存和發(fā)展的基本物質(zhì)條件，是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的基礎(chǔ)資源。隨著人類社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人為導(dǎo)致的水土流失現(xiàn)象越來越嚴(yán)重，水土流失問題越來越受到政府和公眾的關(guān)注，對水土流失問題的研究一直處于熱點(diǎn)狀態(tài)。
　　本文以水土流失綜合治理為主線，在此主線上對水土保持區(qū)劃模型和含沙量預(yù)測模型展開研究。水土保持區(qū)劃是在有限的水土資源中構(gòu)建合理的綜合防治空間布局，使有限的水土資源生產(chǎn)效益最大化，從而更好地規(guī)范區(qū)內(nèi)

2、水土流失治理方案；河流含沙量的多少是水土流失的最直接的反應(yīng)，為了探索河流泥沙的變化規(guī)律而建立了含沙量預(yù)測模型，以便掌握水土流失治理程度。
　　本文在查閱了大量文獻(xiàn)和參考資料的基礎(chǔ)上，綜合分析了國內(nèi)外水土保持區(qū)劃和含沙量預(yù)測的現(xiàn)狀及存在的主要問題。通過對黃土丘陵溝壑區(qū)的自然環(huán)境、社會經(jīng)濟(jì)情況、土地利用情況和水土資源流失等外部特征進(jìn)行考慮，從綜合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、土地生產(chǎn)力、水文氣象及土壤侵蝕等影響因素中選取了墾殖率、林草覆蓋率、人口密度、蒸

3、發(fā)量及土壤侵蝕面積比例等10個區(qū)劃指標(biāo)，并用主成分分析法檢驗(yàn)每個指標(biāo)對水土保持區(qū)劃的影響程度。首次引入Bayes判別分析法進(jìn)行水土保持區(qū)劃，并成功運(yùn)用于甘寧青黃土丘陵溝壑區(qū)的區(qū)域劃分中，與按土壤侵蝕類型的區(qū)劃結(jié)果進(jìn)行了比較，解釋了Bayes判別分析區(qū)劃的合理性，給出了永靖縣綜合治理的對策和建議。以黃土丘陵溝壑區(qū)蘭州水文站1967～1997年收集的數(shù)據(jù)作為研究對象，選取水位、年降雨量、年徑流量和年輸沙率作為年含沙量的自變量，用1967～1

4、992年的數(shù)據(jù)作為原始樣本，1993～1997年的數(shù)據(jù)作為測試樣本，并用游程檢驗(yàn)對年含沙量的年際變化的隨機(jī)性進(jìn)行了檢驗(yàn)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法對含沙量進(jìn)行預(yù)測，并用粒子群算法、遺傳算法和小波分析理論對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，四種算法在對1993～1997年的年含沙量進(jìn)行預(yù)測，未經(jīng)改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果在四種預(yù)測模型中最差，粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種耦合算法預(yù)測精度次之，以小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果較高。通過對水土保持區(qū)劃和含沙量預(yù)測