门楼水库洪水预报及修正方法

由于流域下垫面条件、人类活动和水利工程影响,使得概念性流域水文模型更加难于全面地描述流域的产汇流特性,导致预报结果误差较大。研究以门楼水库为背景,分析流域入库洪水组成、水利工程分布、气候及下垫面等水文特点,采用大伙房模型(DHF)进行门楼水库以上流域的洪水预报方案研究,进而修正水库的入库洪水过程。研究结果表明,修正后的洪水预报结果精度比修正前有较大提高,可以为水库防洪调度决策提供依据。     

石板水库洪水预报

石板水库坝址位于重庆市丰都县境内,长江上游右岸一级支流龙河下游段.坝址距河口约40km,集水面积1 644km2,库容1.05亿m3.石板水库是一座具有发电、防洪、航运等综合效益的大型水库.准确预报石板水库的入库洪水对电厂发电、下游丰都县城防洪及调节入长江洪水均有重要意义.石板水库的洪水预报采用河道演进加流域模型加实时校正方案.主流桥头站至坝上约66.5 km洪水平均传播时间约为6～7 h.将主河段划分为6子河段,以满足马斯京根连续演算要求.流域产流计算采用的是以新安江连续径流模型为基础,改进后建立起的流域数学模型,洪水预报方案由预报软件系统实施.预报软件系统在保证计算准确的同时还需考虑计算迅速、占内存少等要求.石板水库洪水预报调度系统1999年安装投入使用,2004年进行了改造.现软件由流行的VB语言编制,并采用模块结构,可视化界面.系统主要有水情分析、自动定时预报、人工干预交互预报、洪水调度计算、图表显示等多种功能.     

赣江万安流域洪水预报系统简介

赣江水系万安水电枢纽以上流域洪水预报系统从防汛实际出发，建立健全了降雨径流相关，洪水演进，上下游水位（流量）相关，新安江模型等，构成了全流域自上而下的一套实时联机预防系统，用于实时洪水预报和模拟防洪调度分析等作业任务效果良好。     

水电站初运期的入库洪水预报模型

水库形成后，江河洪水的流向，流速发生改变，使该流域的诸多水文特征值受到影响，无论是特征值的大小，还是出现的时间都有不得程序的变化，为此，应该建立水电站初运期的洪水预报模型，水电站的初运期入库洪水预报模型是以区间流量为基础条件，将降雨直接参加产汇流计算，这是既简单又可操作性强的洪水预报经验模型，该模型在雅垄江流域的二滩电站的洪水预报中经误差检验评定，精度较高，作业预报效果很好，为此，对二滩水电站在初运期资料短缺条件下的入库洪水预报具有较好的使用价值。     

新安江模型与衰减记忆最小二乘法耦合洪水模型的应用

利用新安江模型进行流域产流计算，采用扩散波方程推得的汇流状态方程描述流域汇流过程，由衰减记忆递推最小二乘法实现参数估计实时化，从而使新安江模型与衰减记忆递推最小二乘法耦合，实现洪水实时预报。利用耦合模型对矶头水库76场入库洪水进行模拟，模拟结果表明，耦合模型适合中小水库入库洪水实时预报，预报精度比独立使用新安江模型得到了大大的提高。     

水府庙水库入库洪水预报与应用

根据水府庙水库流域的水文特征，利用ＡＰＩ模型，新安江模型对水府庙水库入库洪水预报进行研究。     

缺资料条件下赵村水库入库洪水集合预报研究

水库入库洪水预报对水库调度和水资源综合利用意义重大。在实测资料序列较短的赵村水库,新安江模型预报因为缺乏历史大洪水的信息,预报结果很可能偏小,借用设计入库洪水参数预报的入库洪水往往偏安全。鉴于此,尝试将2种方法的预报结果加权,在生产实践中应用效果较好。     

TOPMODEL水文模型在九龙江北溪流域洪水模拟中的应用

该文以漳平水文站站址所在河道断面以上的九龙江北溪流域为研究区域,利用数字高程模型(DEM)处理的地形指数和距离面积分布函数、区域自动气象站雨量资料作为TOPMODEL水文模型的输入资料,以水库坝址及水文站站址进行流域单元划分,分单元流域模拟重要洪水过程的逐时流量,以水库入库流量和水文站点逐时实测流量作为模型率定依据,优化调整可应用于研究区域的水文模型参数。研究结果表明:TOPMODEL水文模型在研究流域内对洪水过程总平均确定性系数为0.88,平均径流深误差为-4.63%,平均洪峰误差为14.92%;水库入库流量模拟效果好,确定性系数达0.90。这表明TOPMODEL对九龙江北溪流域洪水预报模拟有一定的适用性,可作为洪水预报的参考依据。通过结合更多的洪水过程数据不断优化调整模型参数,应用本地化TOPMODEL水文模型和区域数值预报产品的逐时降水资料,将为水库入库流量及中小河流流域精细化水文气象预报服务的开展提供客观定量的预报产品。     

察尔森水库洪水预报模型的研究与应用

文章结合察尔森流域水文气象以及地形数据,在深入分析流域产汇流特性的基础上,建立基于子流域的流域降雨径流模型及河道水动力模型的洪水预报方案。对降雨产汇流过程进行模拟分析表明,该流域建立的预报模型水量总体平衡,洪峰及过程均满足精度要求,可以对暴雨洪水过程进行较好的模拟。2013年预报察尔森水库最大入库流量误差6.68%,最大8 d洪量误差仅为5.88%,验证了模型的适用性,为察尔森水库精细化调度提供了重要的技术支撑。     

基于NAM模型的白龟山水库入库洪水预报方案研究

白龟山水库是沙河漯河以上库容最大的水库,在沙河防洪体系中处于"上压、下控、左右挤"的关键部位,位置极为重要,在调节洪水中起着承上启下的重要作用。为充分发挥水库防洪作用,采用国外知名的流域水文模型-NAM模型开展了白龟山水库洪水预报研究,建立了洪水预报模型,用3场实测入库洪水有关数据率定了模型参数,并对参数进行了人工微调,应用该模型对10场实测入库洪水进行了模拟,模型预测的洪峰误差平均为-9.00%,预报精度较高,具有一定的实践意义。     

基于新安江模型的台风期间福州山区水库入库洪水预报

为对台风期间福州市区的洪涝灾害进行及时预警,采用新安江模型,建立了一套适用于台风期的福州市山区水库的入库洪水预报模型。由于水库资料较难获取,采用赤桥站的降雨径流资料对新安江模型参数进行了率定及验证,并将率定后的参数移植到各个水库进行验证。采用赤桥流域2007-2015年6场台风引发的洪水进行了率定模拟计算,采用2016年的2场台风引发的洪水进行验证模拟计算,将得到的参数移植到各水库子流域,运用八一水库及登云水库的降雨资料及由水库水位和水库泄流过程资料反推得到的同时段的入库流量资料,对新安江模型进行验证。结果表明:新安江模型在赤桥流域具有适用性,且对于雨型单一的降雨模拟效果良好。将赤桥流域率定得到的新安江模型参数移植到其他水库流域进行水库入库洪水预报的方法具有一定的可行性,可收集充分的资料进一步进行验证。     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。     

线性动态系统预报模型在云峰水库的应用

云峰水库入库洪水预报方案为1993年编制的上下游流量相关和降雨径流相关方案,方案精度大多为乙级,且没有包含1993年以后的大洪水信息,难以满足实际防汛工作要求,急需完善。本文针对鸭绿江流域洪水特点及下垫面条件,采用线性动态系统预报方法建立云峰水库入库洪水预报系统,进一步完善鸭绿江流域洪水预报体系。     

浏渭河(朗木)梨站绳套水位-流量关系曲线拟合研究

根据贺龙水库流域的水文特征、水库调度的要求,应用新安江模型、水库优化调度及动态规划等,对贺龙水库入库洪水预报和水库调度进行研究.     

万安工程泄洪底孔设计

一、枢纽泄洪布置概述万安水利枢纽位于赣江中游万安县城以上约2公里处。水库库容不大,当库水位为103.6米时,库容仅22.16亿立米,可供调蓄洪水的库容很小。千年一遇设计洪水时,要求枢纽下泄能力为27800秒立米,与入库洪水流量相等。水库的特性决定了枢纽要有很长的溢流前缘,同时,泄洪建筑物布置要能灵活地满足各种频率洪水的泄洪要求,以发挥工程的效益。     

无资料地区洪水预报参数估计

以广州市流溪河流域内流溪河水库、黄龙带水库、和龙水库等9个水库子流域为研究对象,根据已知出库流量及库容曲线反推入库流量,基于三水源新安江模型进行洪水预报。假定芙蓉嶂水库为无资料地区,根据气象预报及其余8个子流域的流域特征值进行参数移植,建立流域特征值和敏感性参数的多元回归方程,对比分析距离相近法、面积相似法、参数平均法与多元回归法的参数移植结果,发现多元回归法移植效果较好,预报结果达到乙级精度。     

基于Kalman滤波的浍河水库洪水预报研究

基于Kalman滤波的洪水预报技术可以提高水库洪水预报的精度,解决资料有限的中小水库入库洪水预报的问题。利用浍河水库控制流域中的翼城、续鲁峪、河沄站的降雨数据,并结合小河口水库泄流对河沄站的洪水流量进行预报试验。结果表明,应用Kalman滤波技术可有效提高水库洪水预报的精度。     

漳河水库动库容研究

依据漳河水库入库洪水计算中存在的主要问题,提出综合考虑入流及出流影响的漳河观音寺水库动态库容计算方法,并建立了模型的求解方程与动态水位-库容曲线。在实际应用中,较好地解决了由静态水位-库容曲线求得的入库水量失真的问题。研究成果为水库洪水预报提供了新的技术方法,有利于多种方法对水库洪水预报进行相互佐证,提高了水库洪水预报调度水平。     

基于水文要素的闹德海水库入库沙量预测模型

针对水库调度需要,以闹德海水库为背景开展入库沙量预报研究。首先分析水库的入库水沙特性,以确定入库沙量的主要影响因素;进而研究建立基于水文要素的BP神经网络入库沙量预测模型,并利用历史场次洪水资料进行训练学习。结果表明所选择的产沙因子基本能够反映流域降雨-产沙-输沙过程的传递关系,模型可用于入库沙量预报,指导水库实时水沙调度决策。     

基于Elman网络和实时递归学习的洪水预报研究

流域洪水形成过程异常复杂且动态变化,一般难以用传统的静态神经网络进行描述。然而,具有反馈连接的动态神经网络能够很好地反映洪水过程这种动态变化特征。为此,研究基于Elman动态网络构建流域洪水预报模型,采用具有在线学习功能的实时递归学习算法进行模型训练,并将所建模型和算法运用于淮河水系响洪甸水库的入库洪水实时预报中。结果表明,所建模型预报精度高,实时性强,能够为流域的防洪决策提供支持。