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中国农村水利水电杂志

中国农村水利水电杂志征稿时间 期刊名称: 中国农村水利水电杂志
期刊级别: 国家级期刊
国内统一刊号: CN 42-1419/TV
国际标准刊号: ISSN 1007-2284
期刊周期: 月刊
主管单位: 水利部
主办单位: 水利部中国灌溉排水发展中心
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  中国农村水利水电杂志》期刊简介

  • 期刊信息:《中国农村水利水电杂志》是水利水电专业技术类刊物,由水利部中国灌溉排水发展中心、水利部农村水电及电气化发展局、武汉大学、中国国家灌溉排水委员会共同主办。该刊1959年创刊,曾几易其名。长期以来,《中国农村水利水电》杂志坚持以信息性、专业性、资料性、导向性、系统性、准确性、实用性为特色的办刊原则,开辟了“农村水利建设”、“节水灌溉”、“灌区建设与管理”、“机电排灌”、“农村饮水与乡镇供水”、“水文水资源”、“水电建设”、“水工建筑”、“国外信息”等栏目,主动跟踪国家自然科学基金,“863”等重大科研项目和节水灌溉示范、农村饮水解困、大型灌区改造等重大产业项目的情况,杂志内容既能反映最新科研动态,又能为生产建设服务。

  《中国农村水利水电杂志》主管单位:水利部,主办单位:水利部中国灌溉排水发展中心,水利部农村水电及电气化发展局,武汉大学,中国国家灌溉排水委员会,创刊时间1959年,出版周期月刊,国内刊号CN 42-1419/TV,国际刊号ISSN 1007-2284,邮发代号38-49

  • 期刊栏目:中国农村水利水电杂志设有栏目有:水资源利用、灌水技术、输水技术、农艺节水、灌溉制度、技术经济、灌溉设备、灌溉自动化、节水与生态、工作经验、工程管理等。

  • 数据库收录情况:国家新闻出版总署收录 维普网、万方数据库、知网数据库收录

  • 办刊宗旨:是水利水电专业技术类刊物,国内外公开发行,坚持以信息性、专业性、资料性、导向性、系统性、准确性、实用性为特色的办刊原则,主动跟踪国家自然科学基金,“863”等重大科研项目和节水灌溉示范、农村饮水解困、大型灌区改造等重大产业项目的情况,杂志内容既能反映最新科研动态,又能为生产建设服务。

  • 影响因子:截止2014年万方:影响因子:0.422;总被引频次:2046

  截止2014年知网:复合影响因子:0.478;综合影响因子:0.332

  

  • 《中国农村水利水电》2015 年第3期论文投稿目录:

  鄱阳湖流域1951-2010年极值降水指数变化趋势分析…………………………尹义星 陈海山 赵君 焦士兴

  基于SSA-ARIMA模型的青弋江干流径流预测………………………张潇 夏自强 黄峰 陈启慧

  基于并行粒子群算法的跨流域调水优化模型研究………………………杨斌斌 孙万光

  基于SWAT模型的西江流域径流模拟研究………………………袁媛 雷晓辉 蒋云钟 宋万祯

  岩溶地下水系统水流运动过程拐点分析………………………张文婷 郭纯青 潘林艳 代俊鸽 李志宇

  基于能值理论与方法的区域可利用水资源价值研究………………………李丹丹 陈南祥 李耀辉 刘凤林

  水资源足迹模型对城市水资源持续利用研究——以南京市为例………………………陈智举 唐登勇

  新变化形势下克拉玛依市地表水资源可利用量的估算………………………穆振侠 李中邵 王培 姜卉芳

  洞庭湖流域降水多尺度特征与趋势预测及空间分布规律………………………王思琪 薛联青 王苓如 刘远洪 段震

  欢迎订阅《节水灌溉》………………………

  基于GIS的怒江州泸水县水库布局研究………………………徐慧娟 李益敏

  欢迎订阅《中国农村水利水电》………………………

  水安全综合评价研究——基于中国2000-2012年宏观数据的实证分析………………………李雪松 李婷婷

  克里雅绿洲农民水法意识调查分析………………………阿不都艾尼·阿不里 塔西甫拉提·特依拜 古丽阿扎提·吐尔逊 依力亚斯江·努尔麦麦提 努尔麦麦提江·吾布力卡斯穆 阿不都拉·阿不力孜 买买提·沙吾提

  三种漂浮植物对水体净化效果比较研究………………………王锦旗 郑建伟 薛艳 王国祥

  贵州喀斯特高原峡谷和盆地典型区石漠化演变特征分析………………………张勇荣 周忠发 闫利会

  人工湿地对湖泊外源污染削减过程及效率分析………………………毛旭锋 魏晓燕 陈琼

  基于Kendall法的三门峡水库水质趋势分析………………………冯健 周怀东 彭文启 杜霞

  中国南方某钨矿污染区叶菜类蔬菜中重金属含量分布状况及健康风险评价………………………王丽 张丽娟 易皓 陈思莉 赵学敏 胡国成 许振成

  论文范文参考:基于SSA-ARIMA模型的青弋江干流径流预测

  河川径流是一种复杂的水文现象,径流的预测预报是地区水资源规划、配置与调控的基本依据[1,2]。径流预测是水文水资源研究领域中的热难点问题,现有的数学预测方法主要有神经网络模型、小波分析模型、时间序列模型、多元回归线性模型、支持向量机等线性、非线性方法[3]。其中时间序列模型(Times Series Model)是根据系统实测时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计建立起来的模型。时间序列资料数据在观测、收集和模拟过程中不可避免的会产生误差[4]。利用奇异谱分析法(Singular Sepctrum Analy-sis,SSA)对实测资料进行预处理,能从它包含噪声的有限长度的观测序列中提取尽可能多的可靠信息(特别是适合于研究有周期振荡的系统),并依据它们建立预报模型[5]。时间序列预测中的经典模型有自回归滑动平均模型(ARIMA),但该方法对非平稳和非正态分布的径流序列处理效果不够好,而SSA不存在这些问题,因为它不依赖于任何参数模型来模拟趋势或周期,分析过程中针对信号或噪声成分也不做任何统计假定[6]。

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