新安江模型在汤旺河流域洪水预报中的应用

介绍了新安江模型发展历程,以及模型结构和原理,系统说明了模型参数类型和模型优化方法,通过实例运用三水源新安江模型采用分层分析的方法对模型的参数进行率定,对汤旺河流域日流量过程进行了模拟,模拟分析表明,新安江模型在东北地区洪水预报中还是能很好地应用。     

中国洪水预报系统在尼尔基水库的应用

文章通过对中国洪水预报系统的应用,实现了新安江模型在尼尔基水库流域的建模及应用,丰富了尼尔基水库的水文预报方法及手段。结果表明,中国洪水预报系统可以较好的实现对嫩江上游流域的参数率定及预报工作,新安江模型可以较好地应用在尼尔基水库流域。     

基于MCMC的新安江模型参数不确定性分析及应用

针对新安江模型参数不确定性分析过程中出现的参数多、收敛慢、计算负担重等问题，提出基于MCMC方法的新安江模型参数不确定性分析，该方法通过Markov链MonteCarlo抽样方法求解得到模型各参数后验分布，显著提高了算法的计算速度和求解质量。参数后验分布结果为区间预报提供了条件，实例研究表明，以该结果进行不确定预报是可行的。     

新(三)模型在桂江桂林以上流城的应用

及时准确地作出洪水预报,对避免或减少国家和人民财产损失有着重要的作用。新安江流域模型是目前国內应用较多的一种预报模型,也很适合计算机联机作业,该模型在我区应用很少。为了探索模型在我区的适用性,并配合桂林水文测报系统,我们用了水科院提供的新安江三水源流域模型实时预报系统软件,制作了桂江桂林以上流域洪水预报方案。提出了在该流域内模型各参数成果与预报精度级,并就方案现达到的精度及作业预报时应注意的问题作了分析。     

基于GLUE的新安江模型参数不确定性分析及应用

结合新安江模型在东洋河流域的应用,提出了基于GLUE方法的新安江模型参数不确定性分析。采用GLUE算法抽样结果对东洋河流域进行不确定性预报,选用水文模拟中常用的确定性系数作为似然判据,通过设定0.7为阀值,得到的90%置信区间的流量过程,实例研究表明,以该结果进行不确定预报是可行的。     

基于遗传模拟退火算法的新安江模型参数优选

结合新安江模型参数的特点,在分析传统遗传算法和模拟退火算法各自优缺点的基础上,将模拟退火算法与传统遗传算法相结合的混合算法运用于新安江模型参数优选中,并应用于实际径流预报.实例表明,该方法能快速地完成参数寻优,并找出较为满意的参数最优解.     

GLUE法分析水文模型参数不确定性的研究

应用新安江模型,采用普适似然不确定估计(GLUE)方法,对梁辉水库洪水预报中参数的不确定性问题进行研究并对预报误差进行分析,结果发现,模型参数中存在大量的"异参同效"参数组,即存在许多可接受的似然估计值的参数值组合.据此,将参数分为敏感性参数和不敏感性参数两大类.深入了解新安江模型参数的意义及其敏感性问题为今后流域水文模拟提供参考,以助于新安江模型参数的率定和模型的推广应用.     

新安江模型在土壤墒情预报中的应用

近年来干旱已严重影响到自然生态环境的平衡及人类社会、经济的可持续发展。而墒情预报是干旱管理的一项基础工作。本文分析了国内外墒情预报的模型方法,并将新安江模型移用于土壤墒情的预报研究中,建立了基于水量平衡的土壤墒情预报方案。从模型的预测结果可以看出,模拟预报结果和实测值基本一致,该方法精度是较高的。新安江模型预报土壤含水量的模型结构简单,涉及参数少且物理意义明确,易于调试优选,便于在实际工作中推广使用。     

新安江模型在土壤墒情预报中的应用

近年来干旱已严重影响到自然生态环境的平衡及人类社会、经济的可待续发展。而墒情预报是干旱管理的一项基础工作。本文分析了国内外墒情预报的模型方法,将新安江模型移用于土壤墒情的预报研究中,建立了基于水量平衡的土壤墒情预报方案。从模型的预测结果可以看出,模拟预报结果和实测值基本一致,该方法精度是较高的。新安江模型预报土壤含水量的模型结构简单,涉及参数少且物理意义明确,易于调试优选,便于在实际工作中推广使用。     

粒子群算法在新安江模型参数率定中的应用

选用1997年中国水文预报竞赛中降雨、蒸发、径流数据,重点研究在应用粒子群优化算法(PSO)率定新安江模型参数时,PSO算法中惯性权重、加速度常数和种群规模3个参数对算法性能的影响,并优选出适合于该问题的最优PSO参数区间。在此基础上率定出与研究流域匹配的新安江模型参数,定量评价了降雨径流模拟效果的优劣。另外,对PSO算法的效率和稳定性进行了简要分析。研究结果表明,PSO算法率定新安江模型参数的收敛效率较传统方法明显提高,稳定性普遍较好。