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杨少康

作品数:11 被引量:44H指数:4
供职机构:教育部更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
相关领域:天文地球水利工程生物学环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 7篇天文地球
  • 6篇水利工程
  • 2篇生物学
  • 1篇矿业工程
  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 5篇气象
  • 3篇时空变化特征
  • 3篇干旱
  • 3篇长江
  • 3篇长江上游
  • 2篇遥感
  • 2篇生长季
  • 2篇水文
  • 2篇水文干旱
  • 2篇气候
  • 2篇气候变化
  • 2篇气象干旱
  • 2篇气象因子
  • 2篇网络
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  • 2篇贝叶斯网
  • 2篇贝叶斯网络
  • 1篇地理
  • 1篇液压

机构

  • 11篇教育部
  • 10篇三峡大学
  • 6篇南京水利科学...
  • 5篇中华人民共和...
  • 2篇西北农林科技...
  • 1篇烟台大学
  • 1篇燕山大学
  • 1篇上海勘测设计...

作者

  • 11篇杨少康
  • 10篇刘冀
  • 5篇刘艳丽
  • 4篇董晓华
  • 2篇常文娟
  • 1篇李悦
  • 1篇赵静一
  • 1篇彭涛
  • 1篇彭涛
  • 1篇薄会娟
  • 1篇张茜
  • 1篇康绍鹏
  • 1篇程雄
  • 1篇张志壮

传媒

  • 4篇水土保持研究
  • 2篇水文
  • 1篇生态学报
  • 1篇液压与气动
  • 1篇长江流域资源...
  • 1篇水资源保护
  • 1篇水资源与水工...

年份

  • 1篇2024
  • 5篇2023
  • 3篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2016
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
长江上游流域地表干燥度指数时空变化特征及其对气象因子的响应研究被引量:5
2021年
长江上游流域作为我国重要的水资源区,在全球气候变暖背景下揭示其地表干燥度演变规律,对于流域水旱灾害防治、生态环境保护及水资源合理开发利用具有重要意义。采用长江上游流域67个气象站1961-2019年逐月气象数据,利用Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量,进一步计算地表干燥度指数(AI),采用气候倾向率、累积距平法、滑动t检验、Mann-Kendall检验法及Morlet小波方法分析AI时空变化特征,采用气候敏感系数法评估AI对主要气象因子的敏感性,进而量化各气象因子对AI变化的贡献率。结果表明:长江上游流域年平均降水量以0.809 mm/10a的速率显著下降(P<0.05),潜在蒸散量以0.946 mm/10a的速率显著上升(P<0.05),流域平均AI值以0.014/10a的速率减小,且存在23 a左右的主周期,在1998年发生突变;AI季节性变化显著,冬、春季干燥,夏、秋季相对湿润;长江上游流域多年平均AI分布大致呈东南向西北增加的趋势,半干旱和半湿润区域面积占比分别为47.8%和40.7%;日照时数与平均气温是研究区西北部AI变化的主控因子,风速和相对湿度是东南部AI变化的主控因子。
杨少康杨少康刘冀曹孟程雄刘艳丽
关键词:气象因子贡献率敏感性长江上游
北方地区典型林草地物候时空变化特征及其对气象因子的响应被引量:3
2023年
为探究北方地区典型植被林地、草地物候特征及其对气候变化的响应,本文基于1982—2015年的GIMMS NDVI 3gv1数据集和气象资料,采用动态阈值法提取植被物候,应用线性回归和偏相关分析法分析林、草地物候时空变化特征及其与气候变化的关系。结果表明:(1)林地生长季长度(LOS)以0.32d/a的速率极显著延长,整体表现为生长季始期(SOS)以-0.18d/a极显著提前,生长季末期(EOS)以0.14d/a极显著推迟。林地SOS提前、EOS推迟和LOS延长的区域面积占比分别为93.3%、90.4%和96.3%。(2)草地LOS以-0.01d/a的速率不显著缩短,表现为SOS以-0.09d/a不显著提前,EOS以-0.10d/a不显著提前。SOS提前、EOS提前和LOS缩短的区域占比为67.5%、69.1%和50%。(3)林地SOS主要受冬末春初的气温升高和降水增加而提前,EOS受夏季气温升高、秋季以及冬末春初降水增加而推迟。(4)草地SOS主要受春季气温升高和短波辐射减少而提前,EOS受秋季气温升高和短波辐射减少而提前,草地物候与气象因子的响应时长小于林地。
赵心睿刘冀刘冀杨少康高放张茜
关键词:物候林草地遥感气候变化
全液压钻机给进液压系统的负载特性被引量:5
2016年
通过对全液压钻机实际工况和负载特性分析,建立钻套与钻具之间的摩擦系数关系,针对给进电液系统进行优化设计,分别建立加压钻进和减压钻进压力控制系统数学模型;根据钻进地质情况的不同,对控制回路性能与溢流压力关系和控制回路压力-流量与电比例换向阀阀口开度关系进行分析,研究变负载对压力控制性能的影响,实现高效节能的回路控制。通过现场对给进液压缸负载力的采集,对比仿真分析,充分证明了给进压力控制回路可以对加压力准确调节,使钻杆在实际钻进过程中安全、平稳,优化后的给进电液系统在给进压力控制方面效果显著。
康绍鹏赵静一杨少康张志壮
关键词:全液压钻机负载特性节能
长江上游流域地表干燥度指数的变化及相关性分析被引量:1
2022年
长江上游流域作为我国重要的水资源区,揭示其地表干燥度演变规律,对于流域抗旱减灾,水资源合理利用具有重要意义。以长江上游流域为研究区,基于67个气象站1961—2019年逐月气象数据,利用Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量(ET_(0)),进而计算地表干燥度指数(AI),采用累积距平法、滑动t检验、Mann-Kendall检验法、集合经验模态分解(EEMD)分析AI时空变化特征,再利用Spearman秩相关法及偏相关分析评估AI与主要气象因子的相关性。结果表明:长江上游流域年平均降水量以-0.809 mm/10a的速率显著下降(P<0.05),ET_(0)以0.946 mm/10a的速率显著上升(P<0.05)。AI整体以-0.014/10a的速率减小,主周期为准3年,1998年发生突变,突变前呈干旱态势,突变后呈湿润态势。AI年代际变化与多年平均均表现为大致自东南向西北增加的趋势;AI与降水量及气温均呈现显著相关,受降水及气温的综合影响。
刘冀杨少康常文娟杨少康常文娟
关键词:长江上游
不同目标函数对新安江模型参数的敏感性和不确定性影响分析
2024年
目标函数的选择影响流域水文模型的参数率定结果。为深入探究不同目标函数对水文模型参数的敏感性和不确定性及径流模拟结果的影响,本文以福建省金溪池潭流域日径流模拟为例,采用SCEM-UA优化算法率定三水源新安江模型,选择纳什效率系数f_(1)、均方根误差f_(2)和Kling-Gupta效率系数f_(3)作为参数率定的目标函数,同时构建分别偏好f_(1)、f_(2)、f_(3)三者的组合多目标函数F_(1)、F_(2)和F_(3)共6个率定目标,比较不同率定目标下的径流模拟精度差异,采用Sobol全局敏感性分析方法定量对比分析不同目标函数下的新安江模型参数敏感性,最后基于GLUE方法分析丰枯水期和不同流量级别下的径流模拟不确定性。结果表明:(1)6个目标函数下,新安江模型的主要敏感参数识别结果一致;(2)F_(1),F_(2),F_(3)较单目标函数展现出更高的径流模拟精度;(3)在不同水文时期和不同流量级别下,f_(1)表现出较其他目标函数更高的覆盖率和较小的不确定性区间。不同目标函数下均呈现枯水期参数不确定性最小,且随流量级别的增大而径流模拟不确定性增加的规律。
李悦刘冀杨少康刘冀杨少康
关键词:径流模拟新安江模型GLUE
汉江上游气象-水文干旱特征变量响应概率研究被引量:1
2023年
为揭示汉江上游气象水文干旱特征变量响应关系,分别选用标准化降水指数、标准化径流指数表征气象干旱和水文干旱,采用线性、非线性函数模型构建气象水文干旱特征变量响应模型,进而构建了基于Copula函数耦合贝叶斯网络概率模型的气象水文干旱特征变量响应概率曲线。结果表明:气象水文干旱历时和烈度的最优响应模型分别为线性函数模型和基于Gumbel Copula函数的非线性模型;干旱历时和烈度的最优联合分布函数分别为Frank Copula函数和Gumbel Copula函数;水文干旱历时、烈度的响应概率随对应的气象干旱特征变量的增加而增加,水文干旱历时响应概率变化速率逐渐减小,最后趋于平缓,水文干旱烈度响应概率变化速率较小。
杨少康刘冀张特刘冀常文娟彭涛
关键词:气象干旱水文干旱COPULA函数汉江上游
基于Budyko假设的金溪流域径流变化归因分析
2023年
[目的]探究金溪流域径流变化特征及其原因,对于水库运行调度及水资源管理具有重要指导作用。[方法]基于1982-2015年流域气象水文数据以及植被NDVI数据,采用线性回归法、Mann-Kendall突变检验及滑动T突变检验法分析径流变化特征,进一步采用Budyko水热耦合平衡方程计算各影响因子对流域径流变化的贡献率。[结果]金溪流域年径流深、降雨量均呈不显著上升趋势,变化速率分别为3.89 mm/a,8.43 mm/a。潜在蒸散发量呈显著上升趋势,变化速率为1.17 mm/a。通过突变检验可将金溪流域径流序列分为基准期1982-2002年和变化期2003-2015年。金溪流域径流变化归因分析表明:下垫面变化对径流变化的贡献率为123.55%,潜在蒸散发的贡献率为33.83%,降雨贡献率为-57.38%,流域下垫面变化主要源于植被情况显著改善,其中NDVI在基准期上升速率为0.005/10 a,在变化期上升速率为0.024/10 a。[结论]导致金溪流域径流变化的主要源于植被情况的显著改善,金溪流域径流变化的归因分析为金溪流域的水资源利用提供了理论支持。
严伟卿刘冀刘冀杨少康杨少康董晓华刘艳丽
关键词:径流变化归因分析NDVI
基于RSEI指数的长江上游流域生态环境质量时空演变及影响因子研究被引量:8
2023年
为准确、及时地获取长江上游生态环境质量的变化趋势以及演变格局,基于Google Earth Engine(GEE)平台的MODIS系列遥感数据,通过计算长江上游流域生长季5—10月的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)及干度(NDSI)4个指标,采用主成分分析法(PCA)构建出遥感生态环境指数RSEI,并对长江上游流域生态环境进行评价。结果表明:(1) 4个指标在第1主成分(PC1)上的平均贡献率为71%,表明依据这4个指标在长江上游流域构建RSEI是可行的;(2)长江上游流域RSEI整体呈现显著增加趋势(p<0.05),增加速率为1.1×10^(-3)/a,具体可细分为两个阶段,分别是快速增长期(2000—2010年),其速率为5.9×10^(-3)/a,以及增速放缓期(2010—2020年),其速率为3.9×10^(-3)/a;(3)长江上游流域生态环境质量以优和良为主,且表现为南部比北部好及东部比西部好的空间分布格局;(4) 2000—2010年流域生态环境质量改善明显,改善面积占34.7%,2010—2020年改善面积与退化面积接近,两者仅差1.3%左右;(5) 2000—2020年长江上游流域RSEI变化趋势为正的像元面积占长江上游流域总面积的64.7%,其中显著退化的区域主要集中在嘉陵江下游地区;(6)生态环境质量主导自然影响因子在2000年为热度>绿度>湿度>干度;2010年依次为绿度>热度>湿度>干度;2020年依次为绿度>湿度>热度>干度。综上,利用GEE平台能快速、准确地监测长江上游流域生态环境质量,近21年来流域生态环境质量整体呈改善态势,但针对嘉陵江下游生态退化现象需要引起政府重视,尽快提出一系列生态修复措施,防止其生态环境进一步恶化。
章程焱杨少康杨少康董晓华薄会娟刘冀
长江上游流域生长季植被覆盖度时空变化特征及其成因被引量:16
2022年
植被覆盖度是衡量区域植被生长状态及描述生态环境质量的重要指标,基于MODIS MOD13A3遥感数据和气象数据,采用趋势分析法分析长江上游流域生长季植被覆盖度时空变化特征,进一步采用偏相关分析、残差分析法揭示植被覆盖度变化对气候和人类活动的响应机制。结果表明:(1)2000~2019年长江上游流域生长季植被覆盖度呈显著上升趋势(P<0.05),增长速率为1.3×10^(-3)/a,多年平均植被覆盖度为0.64,呈东部向西北部逐渐下降趋势;(2)植被覆盖度空间分布异质性显著,61.5%的区域呈改善趋势,主要为分布在嘉陵江流域及乌江流域的栽培植物,退化区域占38.5%,主要为分布在金沙江流域及岷江上游流域的针叶林、草甸及灌丛;(3)植被覆盖度以海拔3.5 km为界,呈先上升后下降态势,海拔低于3.5 km,植被覆盖度变化随海拔变化梯度较小,海拔高于3.5 km,植被覆盖度随海拔变化梯度较大;(4)以降水为植被覆盖度变化主要影响因子的像元面积占57.5%,分布多集中在嘉陵江流域及乌江流域,以气温为主要影响因子分布较分散;(5)2000~2019年长江上游流域人类活动对植被覆盖度变化影响力为正值区域高于负值区域,表明人类活动促进了长江上游流域植被生长。
杨少康杨少康刘冀董晓华林青霞董晓华
关键词:植被覆盖度长江上游生长季气候变化
长江上游流域生长季气象干旱分异特征被引量:3
2022年
为揭示长江上游流域气象干旱发生与演变规律,基于气象站1961—2019年逐月气象数据,运用旋转正交分解(REOF)、集合经验模态分解(EEMD)及游程理论等方法研究了其生长季气象干旱变化特征。结果表明:长江上游可分为8个气象干旱亚区,其中Ⅴ区呈干旱趋势,Ⅰ区、Ⅲ区及Ⅶ区表现为变湿态势,其他各区表现为干湿交替态势;干旱周期以年际为主,Ⅰ和Ⅲ区表现出较为明显的年代际周期特征,趋势贡献较高的为Ⅴ区及Ⅷ区,其余各区趋势的贡献均小于年代际贡献;Ⅱ区干旱时间最长,达到1.57月,Ⅶ区最小为1.41月,仅有Ⅶ区干旱时间呈显著下降趋势,各区干旱强度比较接近,差异不大,且未来变化趋势不明显,Ⅶ区干旱面积为各区最大,达到30.36%,Ⅵ区干旱面积最小为19.18%,整体而言,干旱发生最为集中的为Ⅶ区,其AD达到0.091,最为分散的是Ⅱ区,其AD达到0.194。综上,长江上游流域各分区生长季气象干旱特征各有不同,西北部地区干旱较东南部地区严重。
杨少康杨少康刘冀董晓华刘艳丽董晓华
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