摘要：针对HD水电站坝基扬压力监测资料,采用定性和定量相结合的方法对扬压力进行深入分析,并根据置信区间法和典型小概率法拟定了监控指标。结果表明,各测点实测扬压力水位极值与年变幅相对稳定,扬压力水位均在设计范围内,帷幕防渗效果较好;坝基扬压力逐步回归统计模型精度较高,坝基扬压力受上游水位分量、下游水位分量和时效分量影响较大,受温度分量和降雨分量影响较小;典型小概率法拟定的监控指标略大于置信区间法和历史最大值。

摘要：河流的水化学组成受自然因素和人为因素的综合影响,研究河流水化学特征有助于了解流域内物质循环及人类活动的干扰情况.针对长江中上游结合带喀斯特小河流下牢溪,于2019年6月至8月间进行了八大离子及相关环境因子的采样及监测.结果表明:下牢溪水化学类型为HCO_3~--Ca~(2+)-Mg~(2+)型,HCO_3~-占阴离子总当量浓度的85.59%,Ca~(2+)、Mg~(2+)分别占阳离子总当量浓度的48.96%和48.79%.相较于长江流域内其他喀斯特河流,下牢溪具有更高的HCO_3~-和Mg~(2+)浓度水平.河流水化学组成主要受到岩石风化控制,Ca~(2+)、Mg~(2+)、HCO_3~-主要来源于白云岩、石灰岩的溶解,Na~+、K~+、Cl~-、SO_4~(2-)、NO_3~-主要来自于生活污水和农业面源的输入.下牢溪Ca~(2+)、Mg~(2+)、HCO_3~-浓度自上游向下游逐渐降低,而Na~+、K~+、Cl~-和SO_4~(2-)浓度呈现往下游方向递增的趋势,下牢溪中下游受人为活动影响更为明显.

摘要：针对现有时空降尺度深度学习方法对雷达降水图像时空特征学习不充分的问题,提出了一种基于时空分离的三维深度学习模型3DUST。该模型以Unet3d为核心架构,设计混合时空分离卷积单元增强降水图像局部时空特征的提取,并使用三维Swin Transformer补偿传统Unet3d编码器下采样造成的降水图像时空特征丢失问题,以提高时空降尺度预报的效果。通过法国气象局提供的公开数据集对模型进行检验和评估,结果表明:设计的混合时空分离单元具有较好的局部时空特征提取能力,基于时空分离的方法能够进一步提高时空降尺度预报效果。具体的,本文提出的3DUST模型使得SSIM和PSNR评价指标较对比模型分别提高了5.2%和6.7%,且参数量减少了3.2%。