【摘 要】
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基于南方4省4个小流域2014～2015年自然降雨观测资料,使用流域地形、降雨、土地利用类型3类因子18个自变量,建立了小流域次降雨径流量(RV)和泥沙量(SY)偏最小二乘回归方程;使用2016年观测数据,基上述回归方程模拟了4个小流域2016年次降雨RV和SY值.结果表明:(1)流域地形是影响RV和SY主导性因子,地形因子中9个自变量对二者影响作用累积贡献率最大,分别为66.5％和49.3％;降
【机 构】
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珠江水利科学研究院,广州510611;珠江流域水土保持监测中心站,广州510611
【出 处】
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2017年海峡两岸水土保持学术研讨会
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基于南方4省4个小流域2014～2015年自然降雨观测资料,使用流域地形、降雨、土地利用类型3类因子18个自变量,建立了小流域次降雨径流量(RV)和泥沙量(SY)偏最小二乘回归方程;使用2016年观测数据,基上述回归方程模拟了4个小流域2016年次降雨RV和SY值.结果表明:(1)流域地形是影响RV和SY主导性因子,地形因子中9个自变量对二者影响作用累积贡献率最大,分别为66.5％和49.3％;降雨因子中5个自变量对二者累积贡献率次之,分别为22.3％和42.6％;土地利用类型因子中4个自变量对二者累积贡献率最小.(2)地形因子中“坡度＞25°流域面积比例”对RV影响作用最大贡献率为12.8％;降雨因子中“次降雨量”对RV影响作用最大贡献率为10.1％;土地利用类型因子中“园地面积”对RV影响作用最大贡献率为4.9％.(3)降雨因子中“次降雨量”对SY影响作用最大贡献率为18.6％,地形因子中“主沟道比降”对SY影响作用最大贡献率为9.7％,土地利用类型因子中“园地面积”对SY影响作用最大贡献率为3.8％.(4)小流域次降雨RV、SY偏最小二乘回归方程模拟结果良好.RV模拟值与观测值约60％数据点相对误差分布在30％以内,纳什效率系数大于0.85;SY模拟值与观测值约50％数据点相对误差分布在30％以内,纳什效率系数大于0.82.
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