摘要：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,具有自学习、自组织与自适应性强的特点,已被广泛应用于水文预报领域中,属于利用算法学习并不断逼近预测值的预报模型;NAM模型是一种基于水文循环的物理结构以及经验性的公式来进行降雨产汇流计算的模型,属于典型的确定性、集总式、概念性模型。该文分别采用NAM模型和BP神经网络模型对西营水库入库径流进行模拟预报。结果表明:由于西营流域降雨较为稀少,依靠降雨数据驱动的NAM模型在西营流域适用性较差,不符合水文预报的精度要求。而采用降雨与径流数据作为预报因子的BP神经网络模型模拟精度较高,合格率可达90%以上。

摘要：以天山山区的26个气象站点近55年逐月降水实测资料为基础,运用算术平均构建该地区年平均降水量时间序列,分别对区域年际平均降雨量做线性回归分析,对该区域降水分布特征与变化趋势进行分析。结果表明:(1)近55 a来,天山山区降雨量、降雪量倾向率都呈增加的趋势,分别为6.57 mm/(10 a)、3.14 mm/(10 a),其中降雪所占比重呈略微减小趋势。(2)M-K突变检验显示,南北坡降雨突变分别发生在1990年、1985年左右,且突变后降水增加量分别为24.18 mm、20.96 mm,南坡突变差异大于北坡;南、北坡降雪量突变分别发生在1976年、1986年,突变后降雪量分别增加了7.49 mm、12.75 mm,北坡降雪量突变差异大于南坡。

摘要：基于河流动力学原理,应用流速分布、河道渠化率、河流蜿蜒性、河床稳定性以及纵向连通性等河流特性指标,分析研究了渭河上游水生生物在河流中的生境状况和变化过程。结果表明,渭河上游急缓流相间的格局有利于形成丰富多样的生物群落,但河岸改造及河流纵向阻隔等人类活动致使河流活力不足,且天然来水减少、河流自然冲淤周期不明显,导致生境持续恶化。

摘要：将贝叶斯理论引入地下水水质评价体系,建立对应的地下水水质评价模型,以西南某矿山尾矿库作为研究对象,利用研究区10个地下水水质监测点的监测结果,结合贝叶斯模型进行实例分析评价。结果表明,贝叶斯模型计算过程简便,且评价结果相较单因子评价法更能全面综合地反映该矿区尾矿库的地下水水质现状,评价方法值得推广。

摘要：在平行墙理论计算模式的基础上,结合U形板桩特殊截面的土拱效应,推导出新老护岸共同作用结构的土压力计算方法。通过工程实例进行计算,对比实测数据、规范算法与本文算法结果,结果证明所推导的算法相对于规范算法与实测结果更为吻合。