2009年春黑龙江上游冰坝分析

2009年春黑龙江漠河站出现了建站以来最早的开江日期,比历年提前了16 d。黑龙江洛古河站下游6 km,北宏至红旗岭,依西肯和欧浦下游多处发生冰坝。北宏和依西肯的冰坝,两处总水头都在7.0 m以上。依据水文、气象资料,对冰坝成因进行了分析,提出了＂拉尼娜＂是影响冰坝形成的一个重要因素,同时东太平洋的SST对黑龙江上游冰坝具有一定的指示作用,根据动热因素影响指标构建了凌情综合因子,在综合因子高值年多为冰凌灾害年。海温与冰坝的遥相关和冰情综合因子的构建,为冰坝预报分析提供了较为有价值的指标。     

黑龙江冰坝洪水中长期预报方法

根据冰坝调查成果和观测资料,论述了黑龙江上游历年冰坝发生情况,分析了冰坝形成的原因,介绍了黑龙江冰坝洪水中长期预报方法,可供生产实际参考应用.     

黑龙江冰坝研究综述

根据历年冰坝凌汛及灾害调查资料和观测成果,综述了黑龙江上游历年冰坝凌汛发生情况,冰坝河段水文气象特征和河道特性,分析了冰坝成因研究和预报方法的进展,并阐述了冰坝凌汛灾害和防治措施.     

黑龙江凌汛最高水位及冰坝预报模型

根据黑龙江上游漠河、开库康等4站的多年水文观测资料,通过对凌汛最高水位及冰坝发生机理的研究,引进了流域最大释放水量、水位上涨加速度、冰盖相对强度等诸多因子,采用多种影响因子分析法建立了其预报模型.该模型准确率较高,物理成因概念明确,凌汛最高水位模型其精度都在90%左右.冰坝模型精度达到了80%.     

1960年黑龙江上游冰坝凌汛分析

阐述了1960年黑龙江上游冰坝的形成过程和特点,分析了冰坝形成的影响因素,记载了冰坝凌汛造成的灾情.     

松花江冰坝凌汛分析

介绍了松花江河道特性、水文气象特征、历史冰坝凌汛灾害情况.在分析冰坝形成条件、水热力因素变化的基础上,研究了冰坝的成因和预报方法.由于注重形成冰坝的水量分析和计算,冰坝预报的准确率得到了提高.     

参考作物腾发量预报的傅立叶级数模型

以傅立叶级数和表示多年日平均参考作物腾发量在年内的变化过程,结合天气类型修正系数,提出了一种新的参考作物腾发量预报模型,即傅立叶级数模型.将模型应用于陡山灌区的参考作物腾发量实时预报;结果表明,该模型的预测精度比原有的指数模型(亦称逐日均值修正模型)的预测精度高.这种模型简单,可方便地嵌入灌溉预报系统,适应性强.     

设备状态趋势的变参数指数加权平滑预测方法研究

对指数加权平滑模型进行了改进,使之能适用于多种不同变化规律的参数的预报.改进后的指数加权平滑模型的参数是随着参数变化规律的变化而变化的,这种预报模型具有自适应的特点.应用实例表明,改进的指数加权平滑模型具有较高的预测精度,可用于机械设备缓变趋势的预报.     

基于指数平滑法和回归分析的滑坡预报模型研究

结合滑坡位移监测数据,从滑坡位移基本发展演化规律出发,选取两种统计性预报模型——指数平滑法和回归分析模型对滑坡进行预测预报。分别从建模思想、建模原理及预报判据等几个方面进行详细的分析讨论,比较了两个模型的适用条件和优越性。以三峡库区石鼓寺滑坡为例,根据滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行建模和预测,分析对比实测与预测位移-时间曲线之间的关系。模型分析对比结果显示回归分析模型在滑坡预测过程中效果较好,说明所建预测预报模型在滑坡预测中是有效可行的。     

神经网络模型在怀洪新河洪水预报中的应用

建立了基于神经网络的洪水预报模型.该模型根据历史洪水样本,将河道预测点上游参考点的水位、流量以及预测点的水位作为神经网络的输入,预测点的流量作为神经网络的输出.采用BP算法训练网络,并将训练成功的洪水预报神经网络模型分别按8,16,24 h等预见期对新胡洼闸、西坝口闸水位进行预报,取得了较高的预报精度,验证了模型的有效性.     

黑龙江、嫩江、松花江冰坝春季开江期气象原因分析

在对黑龙江、松花江、嫩江发生的特大冰坝的年份监测中分析表明,春季开江期,有明显的降水和升温过程及有利的高空和地面天气形势,是冰坝的形成和凌汛发生的一个重要原因。     

黑龙江、松花江、嫩江冰坝凌汛的气象成因分析

对黑龙江、松花江、嫩江发生的特大冰坝的年份分析发现,冰坝大多在”二江”同时发生,个别年份有”三江”同时发生,并有群发特点。冰坝发生前,秋季降水多,河槽蓄水量多,河流水位高;冬季降雪多、气温低;春季开江期,有明显的降水和升温过程,是冰坝形成和凌汛发生的重要原因。     

松花江下游冰坝形成条件及预报成果

简要叙述了松花江下游形成冰坝的条件及其对人类构成的危害,对形成冰坝的自然地理及河流条条件给予分类说明,分析了水力条件和气温与冰坝的关系。     

黑龙江上游冰坝凌汛浅析

根据中俄水文年鉴记载和历史调查资料,浅析了黑龙江历史冰坝凌汛情况,冰坝凌汛条件和特点,冰坝灾害,提出了消减冰坝灾害的建议。     

混凝土拱坝溃口范围定量判定

为了定量判定溃口范围,以小寨子河水库混凝土拱坝溃坝实例建三维实体模型,采用弹塑性有限元法,针对水库初期蓄水、溃坝气候条件,拟定溃坝水位+温降+自重工况,对坝体和坝基溃坝时受力(荷载)情况进行数值仿真分析.结果表明:坝体结构单薄,设计不合理,不符合规程规范要求;坝体中部一、二期混凝土交界冷缝是最薄弱部位;以受压为主、受拉为辅共同作用发生屈服破坏而局部溃坝;溃口首先发生于受压剪M-C安全系数小于1的坝体贯穿部位,最终的溃口范围覆盖M-C安全系数2.0区域,可作为计算拱坝溃坝洪水时确定溃口范围的参考依据之一.     

非线性智能组合预测模型及其应用

在现有智能预测理论的基础上，将模糊集理论、神经网络理论和遗传算法相结合，建立了非线性智能组合预测模型，并应用于黄河凌汛预测中．结果表明：非线性智能组合预测模型的预测精度高于单一预测模型和线性组合预测模型．