基于复合指纹识别的流域泥沙来源判别技术

任务来源：

技术领域：水土保持

技术来源：国家计划，自主研发。该技术可面向不同研究对象，选取传统土钻采集沉积泥沙样，或选取自动采样仪/河床采集器等采集悬移质/推移质作为泥沙分析对象。泥沙来源一般为2～5cm可侵蚀的表层土壤。指纹识别因子分析在无前期经验的条件下一般选择全元素分析，对泥沙来源个数要求更低，计算方法简化，计算速度更快。发明名称：一种确定流域尺度次降雨泥沙来源的方法（ZL201510197961.0）。

技术原理

以不同空间尺度区域为研究对象，根据土壤侵蚀影响因素和泥沙输移规律划分泥沙来源区；结合评价需要，采集水库沉积（流域多年沉积）或次暴雨（径流）过程的泥沙样品；采用指纹识别因子的判别技术，提取研究区有效的指纹识别因子；基于多元判别分析方法（DFA），利用指纹识别因子将泥沙来源分类，通过分类图中泥沙来源与泥沙之间距离确定泥沙来源区并计算得到不同来源区相对贡献率。

技术特色

（1）构建了基于泥沙来源物理化学性质的指纹识别因子提取技术，降低了泥沙来源个数对结果预测精度影响。（2）提出基于多元判别分析方法的运算模型，大幅提高计算时效。（3）优化了不同类型泥沙来源区对泥沙贡献相关关系表达方式，避免计算结果出现虚假数值。（4）实现了对连续尺度流域泥沙来源的有效追踪，突破了传统方法只能测算单一时空尺度流域泥沙来源的瓶颈。

技术指标

（1）提出了不同时间和空间尺度流域泥沙来源划分方法，实现了连续尺度（1～105k㎡）流域泥沙来源的有效追踪。（2）优化了不同时空尺度流域采样方式，提出了针对不同泥沙类型（沉积泥沙、悬移质、推移质等）的采样技术，泥沙样品采集时效提高30%以上。（3）构建了复合指纹识别因子选取方法，提出了基于多元判别分析方法计算泥沙来源相对贡献率技术，较传统泥沙来源辨识方法判定准确度提高40%以上。

应用范围及前景

适用于不同时空尺度流域、湖库、淤地坝淤积泥沙来源定量辨识，流域土壤侵蚀预报以及区域水土流失精准治理等。基于复合指纹识别的流域泥沙来源判别技术成果为快速判定流域、湖库、淤地坝等淤积泥沙来源提供了技术解决方案，目前已得到应用。典型应用案例：案例1：在西藏自治区满拉水库［大（2）型水库］优化论证方案中应用，具体阐明了库区不同支流输沙对水库泥沙淤积的影响及其贡献率。案例2：在黑龙江省鹤北流域、老莱河流域侵蚀泥沙来源辨识以及鹤北水库沉积泥沙来源辨识中应用，具体分析了流域次融雪侵蚀泥沙来源贡献率，对比了中、小尺度流域泥沙来源的差异以及流域多年沉积泥沙的主要来源，分析了鹤北水库不同时段沉积泥沙来源及贡献。案例3：在黄土高原藉河流域淤地坝坝系规划建设中得到应用。具体在流域河道泥沙来源定量分析、淤地坝坝址选取中提供了决策支撑，使得淤地坝建造、选址更具针对性和合理性，为流域水土流失精准治理提供了重要技术支撑。案例4：在云南干热河谷区小流域泥沙来源解析中应用，定量判别了次降雨过程中不同土地利用以及水土保持措施对流域出口泥沙的贡献率。考虑到该技术模型结果对判别方程的系数敏感性相对较高，下一步将对现有模型加以修正，以降低模型不确定性。

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张晓明

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