基于最小二乘法及信息熵的短期水文预报组合模型的比较

为探讨组合预报中平均加权法的实用性,以三峡流域宜昌站为例,建立了基于最小二乘法和信息熵理论的两种径流组合预报模型,并将组合预报结果与原单一模型的预报结果做了对比,选取具有代表性的预报精度评定指标检验预报精度。结果表明,两种组合预报模型均显著改善了预报精度评定指标,提高了短期水文预报精度,突破了传统单一水文预报模型的局限性,实际应用时可根据预报精度评定的侧重点选择合适的组合预报模型。     

牛栏江中上段枯季径流分析及月径流模拟

为分析牛栏江中上段中长期径流特征,基于牛栏江中上段七星桥水文站1990～2016年降水、蒸发、径流实测资料,使用一元线性回归、退水系数、离散系数等分析了牛栏江枯季径流特点及趋势。结果表明,牛栏江中上段枯季径流量、降水量无明显变化趋势,但蒸发量有明显减少趋势,枯季径流量占年度径流量的比例有增加趋势,11月至次年4月,月径流量逐步大幅减少,但趋势分析表明,11月径流量有明显减少趋势,12月无明显变化趋势,1～4月径流量呈增加趋势,枯季各月径流量总体趋向于均衡。使用Pearson相关分析法识别枯季月径流预报因子,基于二次回归正交旋转设计,构建了枯季各月预报模型,模型模拟检验表明,11月径流预报模型精度为丙级,12月至次年4月径流预报模型精度为乙级。研究成果可为牛栏江—滇池补水工程枯季水资源调度提供依据。     

岩溶流域枯季径流的区域频率分析

了解岩溶流域枯季径流的变化对维持岩溶生态系统的发展有重要意义。采用线性矩法以年最小7日平均径流量作为枯季径流的统计特征量,通过样本一致性检验、样本相似区检验及区域分布函数识别后,分别采用5种分布函数进行频率分析计算,并以概化的罗枝斯蒂分布(GLO)作为区域统一分布线型,采用指标洪水法对研究区贵州省乌江水系进行枯季径流的区域频率分析。结果表明,GLO分布能取得较好的枯季径流模拟精度。     

基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报研究

根据枯季径流的特点,采用多元线性回归模型模拟了先验分布和似然函数,建立了基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报模型.与传统枯季径流预报方法相比,该方法预报精度高,能以概率分布形式定量描述预报的不确定性,为水量调度提供了科学的决策依据,实例应用表明,效果理想.     

基于贝叶斯理论的SLURP水文模型参数不确定性评估及日径流模拟分析

为探讨贝叶斯理论在水文模型参数不确定性中的应用效果,以三峡库区兴山水文站以上的香溪河流域及其中的两个子流域1991～1995年日径流资料为研究对象,基于马尔科夫蒙特卡洛算法研究了SLURP水文模型参数及水文模拟的不确定性。结果表明,SLURP水文模型中深层地下水的截留常数、最大入渗率、浅层土壤的蓄水容量和深层地下水的初始百分比4个模型参数的不确定性较低;日模拟径流量95%不确定预测区间对实际观测数据的包括率为14.84%,平均相对区间宽度为1.27;径流模拟不确定性主要的贡献组分为壤中流,且子流域水平上的径流模拟不确定性在子流域汇流过程中发生了累积;两个子流域基流模拟的差别不大,其不确定性随时间逐渐降低。     

基于广义回归神经网络模型的径流预测研究

为提高径流预报精度,构建了基于广义回归神经网络模型的径流预测模型并将其应用于浙江丽水小溪流域中,对白岩测站50年月平均径流资料进行模拟研究,并与BP神经网络模拟结果进行对比。结果表明,广义回归神经网络预测精度较BP神经网络模型高,更接近径流监测实测值,平均相对误差为11.06%,且预报结果比较稳定,为径流时间序列模拟提供了一种更优的建模方法。     

基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报

针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。     

龙角山水库入库洪水实用预报方法对比研究

为提高流域洪水预报精度,以山东半岛龙角山水库为例,利用25场洪水资料,选择降雨径流经验相关法和新安江模型对比分析二者的预报精度。结果表明,降雨径流经验相关法在率定期和验证期的地面径流深预报合格率分别为94.1%、87.5%,精度为甲等级别;新安江模型洪峰、峰现时间和径流深三个预报项目平均合格率在率定期、验证期分别为84.3%、83.3%,精度为乙等级别。与新安江模型相比,降雨径流经验相关法能够对洪量做出更为准确的预报,而新安江模型尽管总体预报精度偏低,但其还能对洪峰和峰现时间做出预报。在实际洪水预报作业中,可采用两种预报方法相结合的方式,取长补短,对各种水文预报要素做出更加准确的预报,从而为水库调度决策提供更有利的技术支撑。     

基于物理相似法的山丘区流域水文分类及模型参数移用方法

以我国东部64个山丘区流域为研究对象，提取35个流域地理特征(降雨、地形地貌、土壤和地质)作为相似指标衡量流域间的水文相似性，结合K-means聚类和参数区域化技术识别相似流域群和移用模型参数。结果显示，该64个山丘区流域依据降水、地形等特征可划分成11类相似的流域群。在具有水文相似的流域群内进行水文模型参数移用试验，水文过程模拟的确定性系数中值集中在乙级、丙级预报精度，且洪量相对误差不超过实测值的20%,能有效重现无资料流域的径流过程。该方法对无资料山丘区的水文预报具有重要借鉴意义，有助于山丘区洪水灾害防治及水资源管理。     

卫星降雨在流域水文设计中适用性分析

为获取雨量站网稀疏或缺资料地区的降雨径流设计值,假定历史时期花园流域内仅有一个雨量站,借助流域31年(1983～2013年)PERSIANN-CDR卫星反演日降水数据,建立由雨量站与卫星降雨推求流域平均雨量的方法,利用新安江模型模拟日流量,并推求径流设计值,与实际值对比来检验卫星降水反演水文设计值的可行性。结果表明,直接利用PERSIANN卫星反演流域降雨误差较大,采用基于雨量站降雨与卫星降雨的人工神经网络(ANN)法计算流域平均降雨的精度有大幅提高;各雨量站模拟情景下日径流模拟确定性系数变化范围在0.50～0.79之间,年最大1、3、7d各频率设计流量与实测系列相对误差多数在20%以内,可为流域水文设计提供参考。     

水电站水库预报发电调度的模糊风险分析

针对径流预报误差给水电站水库发电调度带来的风险,在采用组合模型对月径流进行预报和优化调度计算的基础上,构建了水电站水库预报发电调度的模糊风险分析模型框架,并在对入库径流进行随机模拟的条件下设计了模糊风险分析模型的求解流程。三峡水电站水库的实例应用表明,预报误差在5、10月对发电调度的影响较大,且水电站在枯水期的发电模糊风险比汛期高。     

岩溶区流域降雨径流趋势变异分析

为了识别变化环境下岩溶区流域水文序列趋势发生的变异及变异程度并预估未来变化趋势,采用趋势分析法和变异分析法分析了澄碧河水库流域降雨径流序列在3个时间尺度下的趋势性及变异性,并结合相关函数法预估其变化趋势。实例研究表明,流域内降雨序列在不同时间尺度下总体上均呈持续下降趋势(倾向率为-13.6~-32.2mm/10a),相应发生了不同程度的变异(h=0.512~0.956),其中百炼站发生了巨变异,变异强度大致以全年—雨季—枯季尺度递减;年径流与雨季径流呈同步微弱下降趋势,而枯季径流则呈微弱上升趋势,但均处于弱变异(h=0.675)状态;未来一定时期内,水库流域3个时间尺度下降雨序列呈显著下降趋势,而径流则呈微弱减少趋势。     

基于AnnAGNPS模型的桃江流域农业区水文模拟研究

水是污染物迁移的载体,流域水文过程的模拟为土壤侵蚀及非点源污染的模拟提供了必要的前提。以江西桃江流域农业区为研究对象,利用农业非点源模型(AnnAGNPS模型)定量模拟和评价了研究区水文过程,基于3S技术对地形、气象、土壤、土地利用和农业管理等资料进行收集和参数化,并用数字滤波法切割基流后的月观测径流对模型进行校准和验证。结果表明,在校准期和验证期,采用的3个评价指标均满足径流模拟的精度要求,表明AnnAGNPS模型具有良好的模拟效果,能较好地模拟桃江流域农业区的水文过程。     

不同数据驱动模式下三峡长期径流预测比较研究

采用周期均值叠加和小波分析长期预测径流方法,并选择横向与纵向数据驱动模式,对比分析了三峡入库径流长期预测效果.结果表明,周期均值叠加法优于小波分析方法、枯水季节纵向数据驱动模式优于横向、汛期横向优于纵向,采用两种数据驱动模式的组合预测年径流的精度更高.     

尼尔基水库上游融雪径流模拟及预报

准确可靠预报融雪径流对寒区洪旱灾害的监测及水资源管理具有重要意义。根据尼尔基水库上游季节性融雪产流特点,结合蓄满产流理论,考虑寒冷地区冻土的不〖JP2〗透水、蓄水调节、蒸发抑制等作用及冻土融冻期水文特性,构建了耦合度-日融雪模型、径流系数法及新安江模型的分散式融雪径流预报模型,采用1979~〖JP〗1988年的水文气象资料对模型进行了率定,并根据2000~2003年相应资料验证了模型合理性。通过对5个不同时间尺度径流量的模拟与验证结果表明,模型具有较好精度,在研究区具有较强适用性,可为尼尔基水库春、夏两季入库径流预报提供参考。     

ENSO事件影响下长江大通站汛期径流预测建模分析

从环流指数和ENSO事件指数出发,考虑到大尺度环流系统和海温影响的长期性,使用滑动平均方法对预报因子做前期处理,计算了预报因子在2、3、6月尺度的滑动平均值。在此基础上采用BP神经网络建立了长江大通站汛期径流预测模型（BP-Pre）,重点对ENSO事件影响下的径流极值进行预测。为验证模型可行性,采用均生函数模型和利用传统因子建立的BP模型（BP-Ori）作对照分析并进行精度评价。结果表明,部分因子在滑动平均处理下Spearman秩相关系数得到提高;历史平均上,大通站汛期径流与前年发生的ENSO事件关系密切;事件类别不同,对应径流也相对偏大或偏小;BP-Pre模型在率定期拟合效果不及均生函数模型和BP-Ori模型,但从多方法综合评价分析来看其检验期的预测精度更高,对径流极值预测更为精准。     

优化的灰色拓扑模型在年径流预测中的应用

由于河川径流具有变化剧烈、波动频繁的特点,采用常规水文预报方法的预测效果较差。为此引进灰色拓扑方法,在优化原始GM(1,1)模型的基础上,通过改进拓扑预测的矛盾点筛选方法,建立了优化的灰色拓扑预测模型群,对梨园河流域的实测年径流序列进行模拟和预测,发现所建模型的拟合曲线与实测序列的变化趋势一致,比传统的灰色拓扑方法具有更高的精度。结果表明,改进的灰色拓扑模型能够有效克服振荡序列的非线性影响,可作为研究区域的径流预报和水资源分析的参考依据。     

考虑水质改善的观音阁—葠窝水库联合调度方案研究

针对太子河枯水期河道水质较差的问题,以观音阁至葠窝水库区间控制断面水质改善为目标,研 究了保障下游最小生态环境需水的水库群联合调度,并采用计算机模拟了两座水库的联合运行,提出改 进水库现行调度方式、调节河道年内径流分配过程,制定了考虑生态环境改善的水库群联合调度方案。 模拟结果表明,该方案改善河道枯水期水质明显,水环境质量得到较大提高。     

土地利用变化对流域产水特性的影响研究

以淮河上游息县水文站以上流域为例,基于研究区域3期(20世纪80年代、90年代、2000年以后)土地利用数据及地形、气象、水文、土壤、农业管理等数据,应用SWAT模型模拟研究区域产汇流过程,分析土地利用变化对流域产水特性的影响。结果表明:在降水量、坡度和土壤质地相同的情况下,径流模数大小为旱地>水田>林地;在坡度和土壤质地相同的情况下,土地利用方式对降水量变化的产水敏感性为旱地>水田>林地(径流系数变化率),可见土地利用模式的变化可影响流域的产水特性,耕地向林地的转变将使流域产水减少。