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机构地区:[1]北京师范大学环境学院,水沙科学教育部重点实验室,北京100875
出 处:《清华大学学报(自然科学版)》2014年第8期1044-1048,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)
基 金:国家“九七三”重点基础研究资助项目(2011CB403304);国家自然科学基金资助项目(11372048)
摘 要:为了研究黄河上游沙漠宽谷河段(宁蒙河段)塌岸,从自然因素及人为因素2方面进行了塌岸影响因子指标体系的构建。运用遥感影像解译及实地测量塌岸数据,结合监测期间的水文、地形、气象等资料,基于2006—2010年数据采用回归分析,建立塌岸量与主要因子之间表达式,根据回归系数对主要影响因子的贡献度进行排序。结合聚类分析对黄河上游典型塌岸河段进行分类分级。结果表明:研究河段的水动力条件流速及河岸坡度是宁蒙河段塌岸的主要因素,典型河段的塌岸聚类结果与现场观测值基本一致,为宁蒙河段塌岸建立了一种比较可靠的评价模式。An index system was developed using both natural factors and human factors to study riverbank collapse along the desert wide valley reach(Ning-Meng Section)of the upper Yellow River.Remote sensing and field investigation data sets are combined with hydrological,topographic and meteorological data from 2006 to 2010to identify the factors that influence river bank collapse along the channel with a regression analysis to identify the key factors.The bank collapses along the monitored reaches are classified using a clustering analysis module. The results indicate that the hydrodynamic conditions and slope of river bank are the key factors affecting bank collapse.The clustering results for bank collapse are consistent with the results of the field investigation,so they provide a reliable evaluation method for predicting riverbank collapse along the Ning-Meng Section of the Yellow River.
分 类 号:TV143.3[水利工程—水力学及河流动力学]
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