流域中长期径流分类预报方法

以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势进行预报。通过比较不同时间尺度下的水汽系统物理运动机理,论证了"短期气候预测"作为中长期径流预报理论基础的合理性,并将流域径流来源影响因素及其表现概括为三大规律:天文因素表现出的周期性是主要规律,反映了水文气候过程的基本状态;大气环流表现出的随机性对水文气候基本状态存在干扰,导致了波动;流域特征性规律反映了各种因素综合作用结果,具有流域的特殊性。最终,将流域中长期径流预报分为正常年份的径流过程预报和异常灾变年份的大旱大涝预测,其中前者的预报因子为水文气象与气候要素,后者为天文因素;在服务对象上,前者为水利工程常规运行调度服务,后者为防洪抗旱部门防灾减灾提供灾情预测;在结果发布上,前者提供定量的径流过程预报,后者提供丰、平、枯等3级(或5级)定性预测,并给出相似年份;在预报方法上,前者采用数理统计方法或物理成因相关分析法,后者采用周期性、随机性和流域特殊性识别等综合预报方法。     

概论水文中长期预报原理和方法

从长期的预报实践中,归纳出水文中长期预报的8个基本原理:即系统性、连续性、相似性、相关性、可能性、水文循环、周期波动和水量平衡八大原理以及水文现象的三大规律,一个预报思路.     

里贾纳大学水文模型

里贾纳大学水文模型(URHM)是一个基于水文循环物理过程模拟流域水均衡的模型。该模型旨在利用来源于雷达或数值天气模型的分布型降水数据进行水文预报和长期水文模拟。其模拟过程包括蒸散发、截留、下渗、积雪堆积和融化、间层流、地下径流和陆地/河道汇流。     

一元线性回归法径流预测在新疆克孜尔水库的应用

利用入库径流1986-2012年系列实测旬径流资料,根据一元线性回归方程原理,建立中长期预报方案,并对预报结果进行分析及精度评价。结果表明:该方法能满足中长期定量预报允许的许可误差,预报精度达到水文情报预报规范。     

稀缺资料流域水文计算若干研究:以青藏高原为例

稀缺资料流域水文计算是长期困扰国际水文学界的难题之一,其根本难点在于降雨径流过程的复杂性、流域下垫面与气象要素的时空变异性以及人类对流域水循环规律认知水平的局限性。本文从稀缺资料流域的类型、缺乏降水和径流观测数据的水文计算研究等方面综述了稀缺资料流域水文计算的研究进展。以我国水文气象资料最为稀缺的青藏高原为例,结合水文综合模拟系统(Hydro-Informatic Modeling System,HIMS)在水情预报中的应用,阐述了稀缺资料流域的水文计算方法,包括卫星遥感降水产品的水文模拟能力评估、基于日平均径流数据推求瞬时洪峰流量、洪水调查数据的区域综合和水文模型参数移植等研究,展示了稀缺资料流域水文计算的相关研究进展。     

基于多重演化模式重构的水文预报模型及应用

因长期受人类活动、气候变化等多重因素作用,水文时间序列表现出多时间尺度、多频率、动态变化、自记忆性等复杂性特征,增加了水文预报结果的不确定性。本文将经验模态分解模型,核主成分分析模型和支持向量机模型耦合,建立了针对复杂性水文时间序列的预报模型,并采用NASH效率系数、自相关系数、相对误差作为模拟预测精度及参数率定的多目标判断标准。模型应用于黄河花园口水文站径流序列的长期水文预报中,结果表明:模型预报时段长,具有较好的预测准确性和实践应用价值。该模型为多重因素作用的复杂性水文时间序列预报提供了一种方法。     

基于数值天气预报模式的流域中期径流预报

研究耦合天气预报模式的径流预报对提高预报预见期及流域防洪减灾具有重要意义。以金溪池潭水库流域为例,通过尺度转换和气象要素联结实现GEM和GFS两种数值天气模式与新安江模型的单向耦合,进行流域水文模拟以及中期径流预报。日径流过程和次洪过程模拟结果发现耦合数值天气预报模式的流域中期径流预报能够较好地预估一段时间内的径流总量,而对洪峰以及洪水过程预报能力稍有不足。预报误差来源有水文模型误差和降水预报误差两种,且降水预报的误差在水文模型中会有放大的效应,这增加了中期径流预报的不确定性。     

长江上游地区枯期径流特征及其长期预报

枯期长期水文预报一直以来都是长期预报中的薄弱环节,对怎样建立枯水期径流预报方案和提高枯期预报精度为当前一重要课题.以现有资料对枯水期长江上游地区来水的组成进行了分析,找出了上游地区枯期径流补给的主要地域和水系.对影响枯期径流的各种因素进行了灰色关联分析,确定了影响枯期径流演变的主导因素.在此基础上提出了两种预报方案,并对两种方案进行了试报检验,结果表明方案可行.     

潘家口水库枯水期月径流预报

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上，用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文气象方法是先挑选出与预报对象关系最好的气象因子作为预报因子，据此建立预报模型和预报集成模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型和多元递推模型。用实测资料对预报模型进行了验证，结果表明：预报精度令人满意。     

嘉陵江流域长期水文定性预测

嘉陵江属山区性河流，北碚站的洪水涨落起伏大，具有很强的随机性。灰色马尔科夫模型是一种随机预测模型，为水文预测提供了一种值得探讨和实践的新途径。建立灰色马尔科夫模型，对嘉陵江流域年最大径流变化趋势进行定性预报分析。从模拟效果分析，预测与实际情况一致，该方法可推广应用于长期水文预报中。     

超越概率贝叶斯判别分析方法及其在中长期径流预报中的应用

中长期径流预报是水文预报中的经典难题之一,其在防洪、水库调度及水资源管理中起着十分重要的作用。由于缺乏相应预见期的可靠气象预报资料,中长期径流预报一般采用统计方法。超越概率贝叶斯判别分析方法是一种数据驱动的非参数贝叶斯经验统计方法,通过设置不同的流量等级反复进行贝叶斯判别分析,对未来径流超过某一流量等级的概率 （超越概率） 进行预报。本文运用该方法对长江宜昌站、大通站的月、季径流预报进行了研究,其结果表明,超越概率贝叶斯判别分析方法能够有效实现宜昌站和大通站非汛期径流预报;对于汛期径流预报,采用厄尔尼诺和南方涛动等气象水文指标变量作为预报因子,是提高预报精度的可行途径。     

基于BP神经网络的来水量预测模型

针对径流量长期变化的因果关系复杂特性,常规的中长期水文预报模型又很难满足精度要求,提出了基于BP神经网络的来水量预测模型。结合实际径流数据,验证了模型的预报精度,可用来进行中长期水文预报。     

自回归随机水文模型在梨园河年径流模拟和预报中的应用

基于随机水文原理,建立梨园河年径流模拟和预报自回归模型,利用足够长度径流系列,反映河流水文统计学规律。模型实用性较好,可为梨园河流域农业灌溉、水资源管理等工作提供一定技术参考。     

季节性支持向量机中长期径流预报模型

中长期径流预报对水资源利用工作具有重要的指导意义。针对月径流季节性特征提出了季节性支持向量机(SVM)中长期径流预报模型,以月份值嵌入样本的形式考虑了月径流的非平稳季节特性;引入了"参数网格化搜索耦合交叉验证"的参数率定方法,确保了模型参数选取的合理性。实例表明,季节性SVM中长期径流预报模型是有效的,相比标准SVM模型、分月SVM模型、BP模型具有明显的优势。     

耦合中期、长期径流预报的跨流域引水受水水库调度图研究

针对跨流域引水工程受水水库如何提高引水有效性的问题,本文基于参数-模拟-优化模型(PSO),研究耦合中期、长期径流预报信息的跨流域引水受水水库调度图。结合碧流河水库实例研究,提出利用长期径流预报修正调度图引水上下限及采用"库容+中期径流预报"制定引水决策的方法。通过比较多种预报调度图的模拟结果及调度风险分析,论证耦合中期、长期径流预报调度图的合理性。结果表明:应用耦合长期、中期径流预报信息的调度图可有效减少跨流域引水量,提高水资源利用率,且相比仅考虑长期径流预报的调度图降低了缺水风险。     

人工神经网络在径流预报中的述评与展望

径流预报是水文研究的一个重要领域,人工神经网络是近年来在径流预报中被广泛应用的一种新方法。文中评述了人工神经网络及其耦合方法在径流预报中的研究现状、研究发展特点和存在的主要问题．展望了研究的发展方向。     

非稳态条件下的中长期径流耦合预报方法

气候变化会导致水文序列的非稳态性,从而给水文预报带来新的挑战。以疏勒河上游为例,提出了一种适于非稳态条件下的新的中长期径流预报方法。根据疏勒河径流的补给来源及其受气候变化的影响,按照时间序列模型的思路,依次提取趋势项和周期项,对剩余的随机项采用基于水文-气象遥相关模型,构建了时间序列与水文-气象遥相关的耦合模型。对比分析时间序列法、水文-气象遥相关法和耦合预报法对昌马堡站径流预报的结果,发现耦合预报方法不仅精度最高、模型可信度最高,而且可以描述非稳态的趋势性变化。     

流域有众多小水电站的锦江水库降雨径流预报

根据降雨径流相关原理,结合锦江水库流域地理环境、水文、气象、上游小型水电站众多特点,将该流域划分为8个单元区,并在各单元区建立一个虚拟水库,代替众多小水电站调节水量的水库降雨径流预报模型,应用于锦江水库水文预报系统。2008年至今共6年的入库流量短期预报实践证明,该模型预报精度高,在水库防洪发电、水库调度应用中效果优良。     

水资源调度中蓄水工程下游区间入流预报效益计算模型

本文通过分析有、无水文预报的水资源调度误差的概率分布函数和分布函数参数的确定，从概率的角度出发，建立了水资源调度中水文预报效益计算模型。该模型以区间径流估计误差值的方差、水资源调度供水保证率和调水过程的水库放水历时等数据为基础，定量地描述了水资源调度中水文预报效益的计算方法。实例应用结果表明：水文预报效益与有、无水文预报时的径流估计误差的均方差的差值成正比；并随供水保证率的提高而增大，即供水保证率越高水文预报效益越大，且水文预报效益的增长率也越高。     

我所看到的美国水电(之十四)——从美国克伯兰河梯级水电开发看气候变暖对水电的影响

传统的水电站设计都是基于一种假设——"未来的水文条件与过去的水文条件相同",但由于全球气候变暖,很多河流未来的径流将不再重复过去."回顾过去"式的水文预报及分析,无法满足水电开发的需要,在今后的水电站径流分析中必须考虑上游调节型水库的影响,并考虑到气候变暖趋势,因此,必须是"展望未来"式的水文径流分析.与此同时,我国需要高度重视气候变暖对长江径流的影响,需要加强对长江上游冰川及水资源的研究和保护工作.