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基于DEM的大别-皖南山区平均洪峰滞时定量分析
  • ISSN号:1003-5427
  • 期刊名称:《湖泊科学》
  • 时间:0
  • 分类:P231.5[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]河海大学水文水资源学院,南京210098, [2]河海大学水安全与水科学协同创新中心,南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51679061,41130639)、水利部公益项目(201501022)和国家重点研发计划项目(2016YFC0402705)联合资助.
中文摘要:

以皖南山区及大别山区27个中小流域为研究对象,基于数字高程模型DEM提取流域地貌信息,并计算流域平均洪峰滞时.通过建立多元线性回归及通径分析数学模型,探讨地貌因子对流域洪水响应过程的影响.结果表明:在流域系统水平,形状系数、圆度比、流域相对高差、河道分支频率以及森林覆盖率是影响流域平均洪峰滞时的主要指标,其中流域相对高差是相关系数最高的解释变量;各地貌因子间相互作用复杂,其多元线性回归模型对平均洪峰滞时的方差解释量为73.4%,其通径分析模型分别从直接作用及间接作用角度进一步合理阐述各变量对流域平均洪峰滞时的影响.本文可为皖南山区无资料地区分析洪水响应过程提供重要参考,对防洪减灾有显著意义.

英文摘要:

Based on Digital Elevation Model(DEM) in 27 small watersheds of Dabie-South Auhui mountain area, the topographic information was extracted and the average peak time lag was calculated. By establishing the mathematical model of multiple linear regression and path analysis, the influence of the factors on the flood response of the river basin is discussed. The results show the following: At the level of the valley system, shape factor and roundness, valley relative elevation, channel branching frequency and the forest coverage rate affect the basin average peak time lag mainly. And basin relative elevation is the most fundamental explana- tory variables; Different geomorphic factors interaction is complex. The multiple linear regression model of average peak time lag has 73.4% explanatory. Further more, the path analysis model respectively describes influence of each variable to the average peak time lag from direct effect and indirect effect. The results can provide important reference to analysis the flood response process of South Anhui mountain area. It is simaifieant for flood control and disaster mitigation.

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期刊信息
  • 《湖泊科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院南京地理与湖泊研究所 中国海洋湖沼学会
  • 主编:沈吉
  • 地址:南京市北京东路73号
  • 邮编:210008
  • 邮箱:jlakes@niglas.ac.cn
  • 电话:025-86882041 86882040
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5427
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1331/P
  • 邮发代号:28-201
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国工程索引,美国地质文献预评数据库,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:16668