宋文博
- 作品数：5 被引量：19H指数：3
- 供职机构：吉林大学环境与资源学院更多>>
- 发文基金：中国地质调查局地质调查项目国家科技重大专项吉林大学研究生创新基金资助更多>>
- 相关领域：农业科学天文地球矿业工程水利工程更多>>
- 基于SWAT模型的伊通河流域农业非点源污染损失估算被引量：2
- 2017年
- 选取伊通河流域为研究区,在构建伊通河流域数字化平台的基础上,将SWAT模型与环境经济学方法相结合定量估算了研究区的农业非点源污染损失,为伊通河流域农业非点源污染的防治与管理提供科学依据与决策支持。研究结果表明:构建的伊通河流域农业非点源污染模型达到了精度要求。研究区2010年农业非点源泥沙负荷、总氮负荷以及总磷负荷均为最高,2011年均为最低;研究区的土壤侵蚀主要是由耕地引起的,占总量的96%以上。研究区农业非点源污染损失折算成人民币约为52 845.42万元/a,年降雨量越大的年份损失越严重;总体上,伊通河流域内农业非点源污染价值损失的大小顺序为:总氮污染价值损失>泥沙淤积价值损失>总磷污染价值损失>土地废弃价值损失。
- 闫雪嫚卢文喜宋文博赵莹
- 关键词：农业非点源污染污染损失SWAT模型
- ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用被引量：4
- 2014年
- 针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对比分析。结果表明,ARIMA-RBFNN组合模型在预测降水量时最大相对误差为27.33%,最小相对误差为0.70%,平均相对误差为8.54%,预测精度明显优于ARIMA模型和RBFNN模型,可见该组合模型发挥了ARIMA模型和RBFNN模型各自的优点,为精确预测降水量提供了一种有效方法。
- 安永凯卢文喜宋文博贺石良赵莹
- 关键词：降水量ARIMA模型
- 基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年降水量预测模型被引量：4
- 2016年
- 本文尝试将有序样品聚类、集对分析和马尔可夫链三种方法相结合,对传统的加权马尔可夫链预测方法进行了多方面改进,建立了基于有序样品聚类的集对权马尔可夫链年降水量预测模型,并将其应用于吉林省白城地区白城站2008-2010年年降水量的预测.将预测结果与实测值进行对比分析,可以发现:与传统方法相比,改进方法可以使降水量等级区间的划分更加合理,并增加了预测概率的集中程度,有效提高了预测精度.实测值均位于预测区间内,表明该方法具有较高实际应用价值.作为降水量预测模型的改进尝试,其预测效果令人满意.
- 侯泽宇卢文喜宋文博李孟南陈末
- 关键词：集对分析马尔可夫链
- 基于Bootstrap法的水文模型参数不确定分析——以伊通河流域为例被引量：3
- 2016年
- 以伊通河流域为研究区,运用实测数据建立SWAT水文模型。在LH-OAT参数敏感性分析的基础上,应用Bootstrap法对SWAT水文模型敏感参数的不确定性进行了分析,获取了5个敏感性参数的不确定区间及边缘分布,结合变异系数对参数的不确定性程度进行了评估。结果表明:SOL_AWC呈负偏态分布,其余4个参数近似服从正态分布;在5个敏感性参数中,CN2、ESCO的参数不确定性程度最高。进一步分析了参数不确定性对模型模拟结果不确定性的贡献,结果表明:参数的不确定性对模拟结果的不确定性贡献较大,58%的月径流观测数据落入模拟的95%置信区间内。然而在降雪期参数的不确定性对模拟结果的不确定性贡献较小,有8.3%的观测数据落入模拟的95%置信区间内。研究成果可为bootstrap法应用于水文模型参数不确定分析以及SWAT模型在伊通河流域水文模拟方面提供参考。
- 宋文博卢文喜董海彪张正肖传宁
- 关键词：BOOTSTRAP法SWAT模型
- 吉林西部季节性气象干旱的时空演化特征被引量：6
- 2016年
- 为减轻季节性干旱对吉林西部农业生产造成的影响,以吉林西部6个气象站1957—2010年的月降水量资料为基础,采用标准化降水指数(SPI)作为气象干旱指标。利用Daubechies小波分析法、重标极差分析法(R/S)和干旱频率法对吉林西部SPI时空演化特征进行了研究。结果表明:研究区各站点冬旱整体上有减轻趋势,而秋旱有加重趋势;各站点气象干旱状况呈现出持续性特征,乾安(夏季和秋季)、前郭(夏季)、通榆(春季、夏季和秋季)、长岭(夏季)干旱持续性更加强烈。研究区春旱高频区为扶余,夏旱高频区为扶余和白城,秋旱高频区为白城、通榆、乾安、前郭和长岭,冬旱高频区为扶余、长岭和白城。研究结果可为吉林西部防旱减灾提供参考。
- 卢文喜安永凯宋文博于婷
- 关键词：干旱标准化降水指数重标极差分析
