黄河下游床沙粒径的预测方法及其时空传递效应OA
床沙粒径是表征河床组成的关键参数,黄河下游床沙粒径的时空传递规律的研究仍较薄弱,时空因素的相对贡献尚不明确。提出黄河下游床沙中值粒径的双线性拟合预测方法,仅需较少输入变量即可实现床沙粒径的高精度预测,较机器学习模型更简捷高效;量化了时空传递效应的贡献差异,时间传递效应的影响更强,历史年份粒径对当前粒径的影响显著大于上游站点的影响,其中艾山站因特殊地理位置呈现明显差异的传递参数;比较了空间与时间对床沙粒径的贡献率差异,二者呈此消彼长关系,整体表现为从上游时间主导到河口空间主导的渐变规律。研究成果为黄河下游床沙粒径预测提供了高效方法,并深化了对床沙粒径时空演变规律的认识。
马子普;薛源;沈逸
清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,北京100084 清华大学水利部水圈科学重点实验室,北京100084 清华大学水利水电工程系,北京100084清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,北京100084 清华大学水利部水圈科学重点实验室,北京100084 清华大学水利水电工程系,北京100084清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室,北京100084 清华大学水利部水圈科学重点实验室,北京100084 清华大学水利水电工程系,北京100084
建筑与水利
黄河下游床沙中值粒径时空传递效应贡献率
《泥沙研究》 2026 (1)
P.66-73,8
国家自然科学基金项目(U2243218,U2243237,52379068)国家重点研发计划项目(2023YFC3206201)。
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