新疆天山北坡奎屯河流域水资源可持续发展对策研究

阐述了奎屯河流域水资源特性及水资源利用现状,通过分析本流域水资源开发、利用和管理中存在的主要问题,提出了奎屯河流域水资源可持续发展的对策建议.     

东江流域降水时间序列的混沌特征分析

以广东省东江流域月降雨序列为例,在介绍相空间重构原理的基础上,探讨了混沌分析的主要定量指标:饱和关联维数D2和最大Lyapunov指数λ。得到该时间序列的饱和关联维数D2=3.93,最小嵌入维数m=8,最佳嵌入滞时τ=3个月,最大Lyapunov指数λ=0.253。并且采用主分量方法进一步验证了该序列具有混沌特性,指出该序列的预测时限不应超过4个月,对此结论则用ARMA(p,q)模型作了验证,为东江流域月降雨预测提供了较为科学的依据。     

湄公河流域国家来华留学生的文化特征及其管理

和我国云南、广西接壤的湄公河流域国家与我国在文化教育上的交往源远流长。进入21世纪以来,这些国家来华自费留学生成骤增的趋势。中国-东盟博览会的举办,吸引着更多的湄公河流域国家的学生来华学习。从文化异同的视角来探讨对湄公河流域国家的来华留学生的管理,了解他们的文化特点,在管理中突出文化参与,采取有针对性的顾客战略的管理手段,是实施有效管理的良策。     

喀斯特流域尺度与枯水流量初步研究——以贵州为例

本文根据贵州省境内近７０个水文站多年观测资料，研究对比了喀斯特流域和非喀斯特流域因流域尺度差异引起的枯水流量特征的变化，并指出喀斯特流域的盈、亏水类型不仅与流域面积大小有关，且与统计的时间尺度有关。     

山东省南四湖流域土地利用变化分析

土地利用变化关系到区域的粮食安全和生态安全.依据山东省南四湖流域2000-2012年土地利用调查数据及相关社会经济资料,全面分析了山东省南四湖流域13年间土地资源利用的结构变化、数量变化以及空间变化,以揭示山东省南四湖流域土地资源利用存在的问题,为土地资源科学管理、促进社会经济可持续发展提供科学依据.     

国外流域水资源配置模型研究进展

对国外水资源配置模型研究进行了综述，总结了水资源配置模型研究发展的趋势，即单目标模型向多目标模型发展，模拟与优化模型相结合，以及不确定性和模糊优化模型的建立．建议开发多目标、多层次、多用户、群决策的流域水资源优化配置模型系统，为流域水资源合理配置与科学管理实践提供科学的决策依据。     

黑河上中游流域地表植被对干旱的响应

在干旱半干旱区,水量是植被生长发育的重要因素.本文基于黑河上中游流域2000—2010年MODIS遥感叶面积指数(LAI)产品、中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集等多源数据,计算研究区域各栅格逐月的累积相对湿润指数,通过皮尔逊回归分析,建立LAI与累积相对湿润度指数的相关关系,以此定量评价黑河上中游流域不同土地覆被类型(农田、森林、草地、聚落、湿地)LAI对气象干旱的响应.结果表明:1)植被对干旱的敏感性随植被生长的不同阶段而变化,多数类型的植被在每年的8月份对干旱最为敏感;2)不同类型的植被受干旱影响的程度不同,干旱对农田和草地的影响较大;3)含虚拟变量的回归模型能够合理地描述干旱对植被的影响,模型具有一定的精度.     

山东省水资源可持续利用研究

在中国严重缺水的省份之一山东省水资源现状的基础上，分析了山东省在水资源利用方面存在的问题，并提出了确保山东省水资源可持续利用的可行性措施。     

湟水流域土壤有机质和速效磷空间布局分析

为分析青海省湟水流域土壤有机质(soil organic matter, SOM)和速效磷(available phosphorus, AP)含量空间分布特征及其影响因子,运用地统计学方法分析其空间分布特征,选取高程、坡向、坡度、土壤类型、土壤pH、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、气温、降水量和土地利用方式共9种影响因子,借助地理探测器研究各因子对SOM和AP的影响。研究表明SOM平均值为28.26 g/kg, AP平均值为54.30 mg/kg; SOM和AP的变异系数为39.54%和58.47%,属于中等变异程度。空间插值结果显示SOM含量在空间上呈现西北高,东南低的趋势,SOM由北向南逐渐降低;AP含量呈现中部高于两端的趋势。因子探测及Pearson相关性分析结果表明：造成SOM空间变异的三大因子顺序为：高程>气温>土壤类型;对AP含量解释程度顺序是：土壤pH>高程>土壤类型。SOM含量与高程和土壤pH两种因子呈现正相关关系,AP则相反,呈现负相关,SOM和AP空间分布都与高程有关...     

北江洪水预报模型

将北江流域按区域下垫面特征进行分区,建立起各单元区产汇流模型,并与北江干流非恒定流水力学演算模型耦合,形成适合北北流域洪水特点的实时洪水预报模型,用北江“９４．６”洪水验证的结果表明,模型预报精度较高,最后,还指出了模型存在的问题和进一步研究的方向。