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期刊名稱： | 中國農村水利水電雜志 |
| 期刊級別： | 國家級期刊 | |
| 國內統一刊號： | CN 42-1419/TV | |
| 國際標準刊號： | ISSN 1007-2284 | |
| 期刊周期： | 月刊 | |
| 主管單位： | 水利部 | |
| 主辦單位： | 水利部中國灌溉排水發展中心 | |
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《中國農村水利水電雜志》期刊簡介
• 期刊信息：《中國農村水利水電雜志》是水利水電專業技術類刊物，由水利部中國灌溉排水發展中心、水利部農村水電及電氣化發展局、武漢大學、中國國家灌溉排水委員會共同主辦。該刊1959年創刊，曾幾易其名。長期以來，《中國農村水利水電》雜志堅持以信息性、專業性、資料性、導向性、系統性、準確性、實用性為特色的辦刊原則，開辟了“農村水利建設”、“節水灌溉”、“灌區建設與管理”、“機電排灌”、“農村飲水與鄉鎮供水”、“水文水資源”、“水電建設”、“水工建筑”、“國外信息”等欄目，主動跟蹤國家自然科學基金，“863”等重大科研項目和節水灌溉示范、農村飲水解困、大型灌區改造等重大產業項目的情況，雜志內容既能反映最新科研動態，又能為生產建設服務。
《中國農村水利水電雜志》主管單位：水利部，主辦單位：水利部中國灌溉排水發展中心,水利部農村水電及電氣化發展局,武漢大學,中國國家灌溉排水委員會，創刊時間1959年，出版周期月刊，國內刊號CN 42-1419/TV，國際刊號ISSN 1007-2284，郵發代號38-49
• 期刊欄目：中國農村水利水電雜志設有欄目有：水資源利用、灌水技術、輸水技術、農藝節水、灌溉制度、技術經濟、灌溉設備、灌溉自動化、節水與生態、工作經驗、工程管理等。
• 數據庫收錄情況：國家新聞出版總署收錄 維普網、萬方數據庫、知網數據庫收錄
• 辦刊宗旨：是水利水電專業技術類刊物，國內外公開發行，堅持以信息性、專業性、資料性、導向性、系統性、準確性、實用性為特色的辦刊原則，主動跟蹤國家自然科學基金，“863”等重大科研項目和節水灌溉示范、農村飲水解困、大型灌區改造等重大產業項目的情況，雜志內容既能反映最新科研動態，又能為生產建設服務。
• 影響因子：截止2014年萬方：影響因子：0.422;總被引頻次：2046
截止2014年知網：復合影響因子：0.478;綜合影響因子：0.332
• 《中國農村水利水電》2015 年第3期論文投稿目錄：
鄱陽湖流域1951-2010年極值降水指數變化趨勢分析…………………………尹義星 陳海山 趙君 焦士興
基于SSA-ARIMA模型的青弋江干流徑流預測………………………張瀟 夏自強 黃峰 陳啟慧
基于并行粒子群算法的跨流域調水優化模型研究………………………楊斌斌 孫萬光
基于SWAT模型的西江流域徑流模擬研究………………………袁媛 雷曉輝 蔣云鐘 宋萬禎
巖溶地下水系統水流運動過程拐點分析………………………張文婷 郭純青 潘林艷 代俊鴿 李志宇
基于能值理論與方法的區域可利用水資源價值研究………………………李丹丹 陳南祥 李耀輝 劉鳳林
水資源足跡模型對城市水資源持續利用研究——以南京市為例………………………陳智舉 唐登勇
新變化形勢下克拉瑪依市地表水資源可利用量的估算………………………穆振俠 李中邵 王培 姜卉芳
洞庭湖流域降水多尺度特征與趨勢預測及空間分布規律………………………王思琪 薛聯青 王苓如 劉遠洪 段震
歡迎訂閱《節水灌溉》………………………
基于GIS的怒江州瀘水縣水庫布局研究………………………徐慧娟 李益敏
歡迎訂閱《中國農村水利水電》………………………
水安全綜合評價研究——基于中國2000-2012年宏觀數據的實證分析………………………李雪松 李婷婷
克里雅綠洲農民水法意識調查分析………………………阿不都艾尼·阿不里 塔西甫拉提·特依拜 古麗阿扎提·吐爾遜 依力亞斯江·努爾麥麥提 努爾麥麥提江·吾布力卡斯穆 阿不都拉·阿不力孜 買買提·沙吾提
三種漂浮植物對水體凈化效果比較研究………………………王錦旗 鄭建偉 薛艷 王國祥
貴州喀斯特高原峽谷和盆地典型區石漠化演變特征分析………………………張勇榮 周忠發 閆利會
人工濕地對湖泊外源污染削減過程及效率分析………………………毛旭鋒 魏曉燕 陳瓊
基于Kendall法的三門峽水庫水質趨勢分析………………………馮健 周懷東 彭文啟 杜霞
中國南方某鎢礦污染區葉菜類蔬菜中重金屬含量分布狀況及健康風險評價………………………王麗 張麗娟 易皓 陳思莉 趙學敏 胡國成 許振成
論文范文參考：基于SSA-ARIMA模型的青弋江干流徑流預測
河川徑流是一種復雜的水文現象,徑流的預測預報是地區水資源規劃、配置與調控的基本依據[1,2]。徑流預測是水文水資源研究領域中的熱難點問題,現有的數學預測方法主要有神經網絡模型、小波分析模型、時間序列模型、多元回歸線性模型、支持向量機等線性、非線性方法[3]。其中時間序列模型(Times Series Model)是根據系統實測時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計建立起來的模型。時間序列資料數據在觀測、收集和模擬過程中不可避免的會產生誤差[4]。利用奇異譜分析法(Singular Sepctrum Analy-sis,SSA)對實測資料進行預處理,能從它包含噪聲的有限長度的觀測序列中提取盡可能多的可靠信息(特別是適合于研究有周期振蕩的系統),并依據它們建立預報模型[5]。時間序列預測中的經典模型有自回歸滑動平均模型(ARIMA),但該方法對非平穩和非正態分布的徑流序列處理效果不夠好,而SSA不存在這些問題,因為它不依賴于任何參數模型來模擬趨勢或周期,分析過程中針對信號或噪聲成分也不做任何統計假定[6]。
