安康水库入库洪水预报误差分布形式

为进一步探讨水库预报入库洪水误差可能服从的概率分布形式,在分析预报入库洪水、实测入库洪水和实际入库洪水之间关系的基础上,采用入库洪水误差的不同定义方式分别生成预报入库洪水误差序列,进而对误差序列的分布类型进行了假设检验和论证。以安康水库为例,分别对正态分布、对数正态分布、Gamma分布等十余种洪水预报误差可能服从的概率分布类型进行验证,结果表明:安康水库入库洪水预报误差序列符合Logistic分布规律,而不符合正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布等其他类型分布。同目前广泛采用的正态分布相比,对于一些水库,采用Logistic分布类型可能会更好地表达其入库流量预报误差的概率特性。     

考虑洪水过程预报误差的水库防洪调度风险分析

根据洪水预报确定性系数的定义,推导了洪水过程相对预报误差的标准差与确定性系数的关系,分析了洪水过程预报误差的分布规律;采用水库调洪演算的随机微分方程,解析了方差率与预报误差分布规律的关系,从而将洪水过程预报误差的不确定性转化为库水位过程的不确定性,借以分析水库防洪预报调度的风险水平。以隔河岩水库为例,计算了不同洪水预报精度下水库防洪调度的极限风险率和漫坝风险率,为隔河岩水库开展洪水预报调度提供了科学依据。     

基于最大熵原理方法的洪水预报误差分布研究

采用最大熵原理(POME)方法，对我国湿润和半湿润地区部分典型水库的洪水预报误差分布规律进行了研究。通过建立洪水预报误差分布的最大熵模型，计算出9座典型水库洪水预报的净雨相对误差、洪峰流量相对误差和峰现时间预报误差的概率密度函数，并将其概率密度函数曲线与正态分布曲线进行比较。结果表明，我国湿润和半湿润地区的洪水预报误差近似服从正态分布，且采用POME方法计算洪水预报误差分布是可行的。     

洪水预报误差对防洪预报调度的影响

本文从洪水总量与洪水过程两个角度研究了洪水预报误差对碧流河水库防洪预报调度的影响,其中对洪量的研究采用基于规范的洪水预报误差和基于预报误差的分布规律两种方法,得出一些初步的结论,并对研究洪水预报误差提出了一些建议。     

洪水分类预报在清河水库防洪调度中的应用

在大型水库的预报调度工作中,预报历史和近期预报值误差较大的洪水时,难以把握计算精度,使得洪水预报结果误差偏大,洪水调度难度增加.本文采用洪水分类预报方法,将洪水根据其成因不同进行分类,用不同的预报模型或动态优选预报参数进行洪水预报,提高了水库洪水预报的整体精度和时效.     

水库流域实时洪水预报误差原因分析

本文结合实际水库流城洪水预报,对预报中产生的误差的来源和成因进行分析,提出合理建议和改进方法,以提高水库洪水预报的精度,更好地为水库洪水预报和水库调度服务。     

水库洪水预报误差分析

由于受水库枢纽工程的影响,使得反推计算的入库流量本身存在较大误差,从而增加了水库洪水预报模型研制的难度,直接影响实时预报精度。通过多年对本地区水库实时洪水预报的实践,对入库洪水预报中存在的误差原因及解决方法进行了分析,用以指导实时预报。     

水库洪水预报实时校正方法的选择与确定

针对水库入库洪水过程预报中的偏差问题,应用现代随机系统理论,将现代系统理论中的实时校正技术与建立的水库洪水预报概念性水文模型相结合,探讨建立适应水库总体洪水预报方案的预报误差实时校正模型,为进一步提高水库洪水预报精度、指导水库进行科学的防洪决策提供可靠的依据.本文以枫树坝水库洪水预报实时校正方法的选择为例作一简要介绍.     

汤河水库实时洪水预报技术研究

汤河水库洪水预报对汤河水库及其下游的防洪安全极其重要,需要研究实时洪水预报技术,以提高洪水预报精度.根据汤河水库自然地理和水文特性,汤河水库实时洪水预报采用汤河水库洪水预报,考虑到各场次洪水预报误差之间存在一定的相依性,故采用人工神经网络方法构建实时校正系统,模型用实际洪水资料进行校准,并用2场较大洪水予以检验.2个场次的校验表明,实时校正能明显地提高洪水预报的精度     

密云水库洪水预报误差分析

在对密云水库的洪水预报误差进行分析的基础上,找出现有预报模型存在的不足和产生误差的原因.结合流域自然地理的变化和人类活动影响等因素,提出如何进行密云水库洪水预报的建议,做好水库的洪水预报,为科学地管理洪水资源提供依据.