基于支持向量机(SVM)的祁连山典型小流域日降水-径流模拟研究

及时准确的日径流预测在流域水资源的合理规划、利用及管理中具有十分重要的作用。本文以支持向量机(SVM)模型为基础,以祁连山典型小流域-排露沟流域为研究区域,建立了流域日降水-径流模型,对流域未来1~7 d的日径流量进行了模拟预测。为检验SVM模型的有效性,模拟结果与人工神经网络(ANN)模型预测结果进行了对比。结果表明:SVM和ANN均表现出了很高的精度;但相比于传统的ANN模型,SVM模型的预测精度显著提高。表明SVM模型在半干旱山区小流域径流预测中有更好的适用性,可以用于流域中长期日径流预测,是资料有限的条件下中长期日径流预测的有效工具。     

小涧河水库设计年径流量分析及评价

小涧河水库流域为无水文资料地区,收集整理周边雨量站、水文站、流域下垫面产流地类参数等数据,采用水文计算手册模型法、水文比拟法2种方法对该流域河川径流量进行计算,并对计算成果进行频率分析和年内月分配。经计算水文比拟法计算年径流深最大为100.4 mm,水文计算手册模型法96.2 mm。对比认为,水文比拟法计算成果可为运城市小流域无水文资料地区降水量、径流量计算提供参考。     

基于ASWPD-BO-GRU的月径流量预测模型

为提高月径流量预测精度,并针对传统分解集成径流预测模型错误使用未来数据的问题,提出并建立了基于自适应小波包分解（ASWPD）和贝叶斯优化（BO）的门控循环单元（GRU）月径流量预测模型（ASWPD-BO-GRU）。首先,利用ASWPD对原始月径流量时间序列进行分解,在不使用未来数据的前提下得到4个相对规律的分解子序列,以降低预测难度;然后,利用BO优选分解后的子序列对应的GRU模型超参数;最终,对每个子序列进行预测,将预测结果相加重组得出月径流量预测结果。将提出并建立的模型应用于黑河流域莺落峡水文站月径流量预测中,并与GRU、BO-GRU、WPD-BO-GRU模型（基于传统分解思想对原始月径流量时间序列整体进行分解的预测模型）的预测结果进行对比。结果表明：ASWPD-BO-GRU模型的纳什效率系数（NSE）为0.89,在实例应用中预测精度最高,说明ASWPD-BO-GRU模型在正确分解的前提下具有较高的预测精度和更强的泛化能力。     

基于Mann-kendall检验的日径流预测模型

基于生产实践中对高精度中长期径流预报的要求,对我国海河流域两大支流之一的滹沱河上小觉水文站(岗南水库入库径流控制站)径流量进行预测研究。采用Mann-kendall检验法对数据进行分析,得到流域径流量的突变年份为1984年。基于此采用1992—2001年的数据(突变年份后的时间序列)训练得到预测模型,采用2002—2004年径流量日值数据就模型对新数据序列的适应性进行验证,建立小觉水文站日径流预测模型。结果表明模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。     

气候变化对滦河流域径流量的影响预测

利用近50 a水文、气象观测数据分析了气候变化对滦河流域径流量的影响,建立了径流量与气候要素的对数型回归模型,并根据降水量、气温、蒸发量的变化对其进行了灵敏度分析.根据2030,2050年气候情景预测数据预测未来气候变化对滦河流域径流量的影响,与标准气候值相比,2030年降水量将增加3％ ～5％,气温升高1.0℃～1.3℃,径流量变化为49.97～52.9亿m3;2050年降水量增加3％ ～7％;气温升高2.0℃～2.2℃,径流量变化为48.7 ～53.97亿m3.     

帕卡特水电站设计径流量计算

通过建立月降雨径流模型,采用月降雨量推求月径流量,并考虑了与产生径流量有关的气象要素和流域相关参数,对帕卡特水电站的设计径流量进行了计算。     

基于分布式水文模型SWAT的流域径流模拟

SWAT模型是一个集遥感、地理信息系统和数字高程模型技术的基于水文过程的物理性的分布式水文模型。为了进一步研究流域尺度内水文过程的时空变化规律,该文选取太湖流域,运用SWAT模型中的自带水文模块SCS模型对该流域2003年的月径流量进行模拟,采用Nash-Suttcliffe效率系数(NS)法评价模型的模拟精度,在此基础上模拟计算2003年和2004年的月径流量,并以模拟结果作为模型的输入,得出流域径流的空间分布,为流域的水资源管理提供依据。     

基于SWAT模型的延河流域月径流量模拟分析

近年来SWAT模型在我国南方湿润半湿润流域以及众多大尺度流域取得了良好的应用效果,但在水文资料缺乏、气候相对干旱的流域应用不多。以黄土高原典型流域陕西省延河流域为例,结合国内外已有的研究和GIS技术,根据延河流域现有的数据成功构建了基于SWAT的水文模型,其中1980—1985年为模型的率定期,1986—1989年为模型的验证期。通过对模型的参数进行敏感性分析以及一系列率定,最终得到结果为率定期的Nash-Sutcliffe效率系数NS和相关系数R²分别是0.644和0.832;验证期的Nash-Sutcliffe效率系数NS和相关系数R²分别为0.63和0.872,均达到模型模拟的要求,表明SWAT模型基本上能够模拟延河流域月径流量水文过程,为SWAT模型在黄土高原典型流域的进一步应用提供了科学依据。     

鄱阳湖流域气候变化及其对入湖径流量的影响

为分析鄱阳湖流域气候变化特征及评估其对流域径流的影响,研究利用1961-2010年间鄱阳湖流域29个气象站和入湖"五河"水文控制站观测数据,分析该时段内流域气候和径流量变化趋势,建立统计模型分析其对流域径流量的影响。研究结果表明:鄱阳湖流域年气温呈显著性(99%置信度检验)波动上升趋势,流域降水总体呈略上升趋势,降水天数呈下降趋势。受气候变化的影响,鄱阳湖流域径流量呈上升趋势。统计模型计算结果表明,径流量与降雨变化呈非线性关系,径流量对降雨变化有着较强的敏感性,相同的气温变化情景下,降水增加比降水减少对径流量的影响更加显著,表明降水变化对径流量有着不同程度和方向的影响作用。气温对径流的影响呈线性,但其影响不明显。未来气候变化情景下,2050年前鄱阳湖流域在高排放A2和RCP8.5情景下呈现明显增长趋势,但其径流量低于其他排放情景。     

漳河流域径流演变规律及月径流预报模型研究

采用20世纪50年代以来的长系列水文资料,通过统计方法对漳河流域径流量进行趋势性及突变性分析,发现漳河流域总体年径流量呈现减少的趋势,1980年前后为该流域的突变年份,20世纪80年代以来流域人类活动影响较大。通过对径流演变的分析,采用三参数月水量平衡模型对流域月径流量进行模拟预测,通过遗传算法进行模型参数率定,并采用神经网络对预测结果进行实时校正。结果表明,该方法对漳河流域月径流预测有比较好的效果,可以应用于该流域的模拟预测研究。     

免疫粒子群算法与支持向量机在枯水期月径流预测中的应用

针对支持向量机(SVM)最佳算法参数难以确定以及基本粒子群算法(PSO)易陷入局部极值等不足,提出免疫粒子群算法(IAPSO),利用IAPSO算法搜寻SVM学习参数,构建IAPSO-SVM预测模型,并与PSO-SVM、GA-SVM模型作为对比,以云南省某水文站枯水期月径流预测为例进行实例研究,利用实例前43年和后10年资料对模型进行训练和预测。结果表明:IAPSO-SVM模型对实例后10年枯水期1-3月月均径流预测的平均相对误差绝对值分别为3.32%、6.52%和6.55%,精度优于PSO-SVM和GA-SVM模型,表明IAPSO-SVM模型具有较高的预测精度和泛化能力。IAPSO算法利用浓度选择机制及免疫接种原理,改进了基本粒子群优化算法的全局寻优能力和收敛速度,具有较强的全局寻优能力。利用IAPSO算法优化得到的SVM学习参数可有效提高SVM模型的预测精度和泛化能力。     

不同蒸发计算方法对水文过程模拟影响的分析

为研究不同蒸发输入对流域水文模拟的影响,以印江河流域印江水文站以上集水区域为对象,将蒸发站蒸发皿实测资料和P-M公式计算的参考作物蒸散发作为模型蒸发输入,应用于垂向混合产流模型进行日径流过程模拟。研究结果表明,以P-M公式计算的参考作物蒸散发为蒸发输入的垂向混合产流模型,其模拟精度总体上要高于以蒸发皿实测蒸发为输入的模拟精度,能够更合理地模拟印江河流域的日径流过程。     

基于SWAT模型的南沙河流域日流量过程研究

由于南沙河流域缺乏长系列实测径流资料,采用SWAT模型(Soil and Water AssessmentTool,土壤和水评价工具)分析北京南沙河流域干支流共16个断面不同水平年(P=50%、P=75%和P=95%)天然情况下的日流量过程。根据流域的DEM图(Digital Elevation Model,数字高程模型)、土地利用规划及土壤类型等大量流域基本资料建模,模型参数经实测流量过程率定后确定。运行模型可得到南沙河的日流量过程并经合理性分析,认为日流量过程基本符合天然来水情况。可供南沙河流域水质还清规划使用。     

Application of spatially varying storage capacity model for runoff parameterization in semi-arid catchment

This paper introduces the method of designation of water storage capacity for each grid cell within a catchment, which considers topography, vegetation and soil synthetically. For the purpose of hydrological process simulation in semi-arid regions, a spatially varying storage capacity (VSC) model was developed based on the spatial distribution of water storage capacity and the vertical hybrid runoff mechanism. To verify the applicability of the VSC model, both the VSC model and a hybrid runoff model were used to simulate daily runoff processes in the catchment upstream of the Dianzi hydrological station from 1973 to 1979. The results showed that the annual average Nash-Sutcliffe coefficient was 0.80 for the VSC model, and only 0.67 for the hybrid runoff model. The higher annual average Nash-Sutcliffe coefficient of the VSC model means that this hydrological model can better simulate daily runoff processes in semi-arid regions. Furthermore, as a distributed hydrological model, the VSC model can be applied in regional water resource management.     

漓江连续枯水日变化特性分析

基于随机过程的轮次分析方法,以负轮长作为表征水文枯水特性的定量指标,在大量日径流资料为基础上,取不同的截割水平,对漓江桂林水文站的日径流的枯水持续现象进行了分析,揭示其统计规律。     

WPSO-SVR耦合日径流预测模型研究及应用

针对径流时间序列过程的高度非线性,将小波分析方法、粒子群优化算法与支持向量回归相结合,建立了小波-粒子群-支持向量回归耦合日径流预测模型(WPSO-SVR)。该模型充分挖掘小波分析的多分辨功能和支持向量回归的非线性逼近能力,应用小波分析方法将日径流时间序列分解为不同频段的子序列,将重构后的序列作为模型的输入,利用粒子群全局搜索能力实现模型参数寻优,得到最佳模型参数,构建模型,并将该模型应用于金沙江中游石鼓站日径流预测。结果表明,该模型的预测效果明显优于单一支持向量回归模型,在日径流预测中具有较强的适应性。     

基于SWAT模型的北江飞来峡流域径流模拟

为满足北江飞来峡流域非点源污染负荷核算需要,利用SWAT模型对研究区1969-2011年日径流过程进行模拟。基于飞来峡流域水文、气象、地形、土地利用和土壤类型等资料构建SWAT径流模型,并运用SWAT-CUP中的SUFI-2方法对模型中的14个径流参数进行敏感性分析及参数率定,再进行径流模拟效果定量评价。结果表明:对径流过程有显著影响的参数主要为SCS径流曲线系数、主河道曼宁系数、地下水滞后系数以及地表径流滞后时间等;日径流率定期和验证期的效率系数均为0.83,相对误差分别为1.40%和0.58%,且大部分模拟数据落在不确定性区间内,模拟结果的不确定性较小,表明所构建的SWAT径流模型具有较高的精度,在北江飞来峡流域适用性良好。     

基于SWAT模型的宝库河流域日径流模拟

根据西宁市宝库河流域土地利用、土壤类型及气候特征建立了适合于该区的SWAT分布式流域水文模型,并参考月过程的参数率定结果对日过程进行模型校准和验证。结果表明:基于SWAT模型的日径流模拟在该流域得到了成功运用,其中模拟的相对误差R e为16.9%,Nash-Suttclife系数E ns为0.76,相关系数r2为0.72,为后续模拟该流域鱼类产卵期的流量脉冲过程提供了数据支撑。     

天山西部山区VIC模型的应用

为能够更好地指导高寒山区融雪径流模拟研究与洪水预报方面的工作,以天山西部山区的喀什河流域为研究区,根据研究区内1990年-2000年内的水文气象数据、CFSR再分析数据、DEM、土壤及植被等数据,借助构建的VIC模型进行径流模拟研究。根据模拟结果,可以看出:(1)气象资料匮乏区可以将CFSR再分析数据作为数据源,但此数据与实际情况存在一定偏差,需进行相应修正;(2)本研究以优选水文站降水数据作为CFSR再分析数据修正依据,以水文站所在CFSR再分析数据网格为标准,通过与其他CFSR网格降水数据建立相关关系进行CFSR异常数据剔除的方法是可行的;(3)构建的VIC模型在本研究区具有一定的适用性,且模型参数取用较合理;(4)率定期内,月尺度下模型效率系数和多年径流相对误差分别为0.80和4.7%,日尺度下分别为0.64和3.3%;而在验证期内,月尺度下模型效率系数和多年径流相对误差分别为0.84和14.5%,日尺度下分别为0.70和13.1%。