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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--典型花岗岩流域径流模拟和土壤侵蚀监测研究
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典型花岗岩流域径流模拟和土壤侵蚀监测研究
 
     论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
引言第10-11页
第一章 文献综述第11-22页
 1 花岗岩区水土流失研究综述第11-16页
   ·成因研究第11-13页
     ·地质、地形原因第11页
     ·森林树种结构单一第11页
     ·林分结构不合理第11-12页
     ·人为破坏因素第12页
     ·治理措施简单第12-13页
   ·机理研究第13-16页
     ·森林垂直层次水土保持效应第13-14页
     ·降雨因子与土壤因子第14-15页
     ·林草植被及不同林分水土保持效应的差异第15-16页
 2 水文预报模型研究概述第16-17页
 3 侵蚀产沙模型研究概述第17-19页
   ·流域侵蚀产沙模型国外研究进展第17-18页
   ·流域侵蚀产沙模型国内研究进展第18-19页
 4 基于3S土壤侵蚀监测方法概述第19-21页
   ·基于3S的人机交互目视解译第19-20页
   ·因子叠加法第20-21页
 5 研究目的及意义第21-22页
第二章 研究区概况与研究方法第22-26页
 1 研究区域概况第22-23页
 2 资料与数据第23页
   ·径流预报研究基于资料第23页
   ·土壤侵蚀研究基于资料第23页
 3 研究内容和方法第23-26页
   ·研究内容第23-24页
   ·研究方法第24-25页
   ·技术路线第25-26页
第三章 塘背河流域、潋水河流域径流预报模型研究第26-38页
 1 塘背河流域径流BP神经网络预测第26-33页
   ·塘背河逐日流量模型第26-30页
     ·BP网络模型参数选择第26-27页
     ·隐层单元数的确定和样本预处理第27-28页
     ·塘背河基于逐日降雨量的流量预测第28-30页
   ·塘背河次降雨产流模型第30-32页
   ·小结第32-33页
 2 潋水河流域径流BP神经网络预测第33-38页
   ·模型参数的选择第33页
   ·隐层单元数的确定和样本预处理第33页
   ·BP神经网络的建立第33-36页
   ·基于BP神经网络逐日流量预测第36-37页
   ·小结第37-38页
第四章 2000年潋水河流域土壤侵蚀3种监测方法对比研究第38-57页
 1 流域卡口站观测第38-44页
   ·趋势系数第38页
   ·倾向率第38页
   ·年降雨量、输沙量、径流量分布特征第38-42页
     ·年降雨量分布特征第39-40页
     ·年径流量分布特征第40页
     ·年输沙量分布特征第40-41页
     ·年降雨量与年径流量关系第41页
     ·年降雨量与年输沙量关系第41-42页
     ·年径流量与年输沙量关系第42页
   ·月降雨量、输沙量分布特征第42-44页
     ·月降雨量、输沙量分布特征第42-43页
     ·月降雨量与月输沙量关系第43-44页
   ·小结第44页
 2 RUSLE方程法第44-54页
   ·降雨侵蚀力R值计算第44-45页
   ·地形因子LS计算第45-50页
     ·1∶5万DEM与1∶10万DEM的建立第45-46页
     ·坡度与坡长的提取第46-50页
   ·土壤可蚀性K值第50-51页
   ·植被覆盖因子C和水土保持措施因子P第51-52页
   ·计算结果第52-54页
     ·流域侵蚀面积定量第52-53页
     ·流域土壤侵蚀量定量第53-54页
 3 TM影像目视解译法第54-55页
 4 三种监测方法差异分析第55-57页
第五章 结论与展望第57-60页
 1 BP神经网络模型可以准确预报流域产流第57页
 2 基于大比例尺的模型法可以科学监测土壤侵蚀第57-58页
 3 研究展望第58-60页
参考文献第60-64页
详细摘要第64-67页

 
 
论文编号BS570728,这篇论文共67
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