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长江中游水沙通量时空变化及河床冲淤分布特征: 2025年; 三峡及上游水库群运用后长江中游水沙条件发生显著变化,河床持续冲刷调整,因此有必要研究干支流水沙通量的时空变化特征及河床冲淤分布特点。基于干支流主要控制站实测水沙资料与平滩河槽冲淤量数据,详细分析了长江中游及各子河段水沙通量及冲淤量的时空变化规律。分析结果表明:(1)从时间尺度来看,三峡工程运用后中游干流年径流量变化不大,输沙量减少68%~92%。径流年内均呈汛期减小,枯水期增大的规律。除仙桃站年径流量和湖口站年输沙量增大外,其余支流和通江湖泊的水量和沙量均减小;(2)从空间尺度来看,径流量沿程变化未发生显著调整,但输沙量由三峡工程运用前的沿程减小调整为沿程增加,且泥沙来源由三峡工程运用前的上游输入为主(占比约为120%)调整为运用后的河床冲刷补给为主(占比为53%);(3)2002-2020年长江中游干流平滩河槽累计冲刷26.3亿m^(3),约占中下游总冲刷量的54%,尤以荆江段冲刷幅度最大(占比为47%),且冲刷重心由宜枝段向汉湖段移动;(4)建立了分河段累计冲淤量与对应控制站前5年汛期平均水流冲刷强度的函数关系,决定系数(R2)均高于0.8,定量反映了坝下游河床纵向调整对来水来沙条件变化的响应关系,可用于定量估算不同水沙条件下各河段的河床冲淤量。; 郭率刘鑫刘鑫周美蓉; 关键词：三峡工程水沙通量河床冲淤长江中游

黄河下游水沙通量变化预测及监测方案研究: 2024年; 本文利用季节分解的办法对水沙通量数据进行插补,并将每个月的8:00的水沙通量进行求和;其次,将基于2018—2021年的水沙通量数据,利用ARIMA模型对2022—2023年的数据进行预测,确定的最优模型为ARIMA(0,1,0);最后,通过准确率检验,模型的准确率较高,MSE、RMSE均小于1,模型效果较好。根据预测曲线的变化并给出了具体监测方案。; 罗小玉; 关键词：黄河水沙通量 ARIMA模型

1960—2020年黄河、长江、珠江入海水沙通量演变特征: 2024年; [目的]基于动态更新数据综合对比中国三大河流入海水沙通量的特征,为流域开发和管理提供依据。[方法]收集黄河(利津站)、长江(大通站)、珠江(高要站、石角站、博罗站)5个水文控制站1960—2020年实测数据,采用滑动平均法、Pettitt检验法、双累积曲线法以及小波变换分别对水沙通量的趋势性、变异性、周期性特征进行分析,采用交叉小波变换和小波相干谱探究径流量和泥沙量的共振周期与相干性。[结果]近60a黄河、长江、珠江入海水沙通量均发生了明显变化,黄河径流量和泥沙量在1986年突变减少,泥沙量在1997年二次突变减少;长江和珠江入海径流量未发生变异,泥沙量分别于1992,1999年突变减少。这三大河流入海水沙具有显著的年际和年代际周期特征,年代际共同演化周期分别集中于1980年以前、1990年以前和2000年以前。年际共同演化周期为5a,“丰—枯”转换频繁。交叉小波分析结果显示,黄河、长江和珠江的入海径流量和泥沙量在1965—1975年具有显著的1~3a的共振周期,以正相位演变为主。[结论]中国三大河流入海水沙具有显著的趋势性、变异性和周期性特征,可以据此进行的流域开发和管理更有效。; 郑慧玲王永红; 关键词：水沙通量

基于STL算法的黄河下游水沙通量变化分析研究: 2024年; 本文采用了STL分解法的局部加权回归,捕捉局部变化规律和趋势,得出自2019年起,水沙通量因“调水调沙”出现大幅突变,2019—2021年突变点逐渐更密集且峰值逐渐减小,呈更平缓突变趋势;每年季节年性相差不大,分洪、枯两季;周季节性和突变性相似,均为变换系数逐年增大,呈更平缓波动趋势;周期性体现在枯季水沙通量在大时间尺度上先多后少,在小尺度上水沙通量的多-少循环,且变换系数远小于洪季。; 罗小玉; 关键词：水沙通量调水调沙

三江源水沙通量变化的分异性特性及影响研究: 三江源区地处青藏高原腹地,其水文环境对于全球气候变暖的响应极为敏感,气温升高和降水增加让源区有“暖湿化”发展的趋势。目前对于高原高寒地区河流源区水沙通量演变的研究中一般针对单独的河流源区,并且其水沙演变机制并不完全清晰,...; 韩俊峰; 关键词：气候变化水沙变化归因分析

基于样条插值的水沙通量时间序列预测算法: 2024年; 对水沙通量变化趋势的预测是沿黄河流域环境治理的基础。鉴于监测技术限制,采集到的含沙量数据相较于水流量数据通常存在大量缺失值,影响对水沙通量变化的精准评估。针对此问题,文章分别采用最邻近、线性、二次样条、三次样条插值方法进行数据补值,并对比插值拟合误差。实验结果表明,采用三次样条插值法进行插值曲线拟合误差最小,经过插值处理后的数据能更好地预测未来水沙通量的变化趋势。; 张颖杨廷尧; 关键词：样条插值时间序列

瓯江汛期和非汛期水沙通量变化规律: 2023年; 瓯江为典型的山溪性河流,其水沙通量具有洪枯季差异悬殊的特征。该文基于瓯江干流控制水文站71年(1950—2020年)月均径流量和43年(1956—1998年)月均输沙量观测资料,采用年内分配不均匀系数、Mann-Kendall非参数统计检验、双累积曲线等方法,分析了瓯江汛期(梅汛期4—6月和台汛期7—9月)和非汛期(10月—次年3月)水沙通量的变化规律及其原因。结果表明:1)径流量和输沙量的峰谷期一致,峰值出现在6月,谷值出现在12月,其中,梅汛期是瓯江的主汛期。2)1950—2020年瓯江径流量在梅汛期呈显著减少的趋势,在非汛期呈显著增加的趋势,在台汛期变化趋势不显著,径流量的年际变化主要受降水影响;径流量的年内分配趋于均匀化,受水库调蓄影响较大。3)1956—1998年瓯江输沙量在梅汛期呈显著减少的趋势,在台汛期和非汛期变化趋势不显著,其中梅汛期输沙量的减少与水库拦截有关;输沙量的年内分配不均匀性变化不大,可能与降水量的不均匀性变化有关。4)台汛期、非汛期的输沙量-径流量关系分别在1975年、1959年各发生了一次明显突变,均与流域内的强降水有关。; 张婉莹陆莎莎夏小明刘金贵; 关键词：汛期非汛期水沙通量不均匀性

黑河流域水沙通量多尺度变化特征及影响因素被引量：4: 2023年; 采用小波分析法和累积量斜率变化率法分析了黑河上中游水沙通量的周期性变化特征,定量计算了气候变化和人类活动对水沙通量变化的贡献率。研究结果表明:黑河上中游径流变化周期基本一致,上游输沙量变化周期也基本一致,但中游输沙量在1类和2类时间尺度的变化周期相差较大,且干流两个水文站的径流输沙突变时间存在差异。1981-1989年上游干流影响径流的主控因素为人类活动,但1990年以后主控因素逐渐变为降水,2003年以后主控因素又变为人类活动。影响输沙的主控因素在时间序列上均为人类活动,但影响程度略有不同。干流中游影响径流的主控因素在2005年以后逐渐变为降水影响,而人类活动一直是引起中游输沙变化的主要原因。; 卢晗王昱李小宁周伟; 关键词：黑河流域水沙通量小波分析贡献率主控因素

基于声光信号融合的水沙通量同步在线监测方法及系统: 本发明公开了基于声光信号融合的水沙通量同步在线监测方法及系统，通过铅鱼在流域环境下进行数据采集并将水域环境的数据流输出到本地数据端和远程数据端，铅鱼的泥沙传感器在第一时间节点和第二时间节点上进行分时采集数据；将第一时间节...; 毕宏伟李雨杨运曾凌裴丁彦杜昌清刘秀林香天元高旗远刘陈飞宋雄郝博耕

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