开河期冰坝预测方法研究进展

对国际上现有各种冰坝预测模型进行分析比较,并讨论了各自的优缺点。认为现有的大多数模型是针对某一特定河段建立的,没有一种模型具有明显优势;各种模型的预测结果均具有较大取伪误差,模型中参数选择具有任意性。提出了进一步的研究方向:为了减小预测误差,应增加模型中的变量,并采用统计方法如逐步回归法确定模型变量;为了评价预报结果的可靠性,应对预测误差(包括取伪误差和弃真误差)进行定量分析;对冰坝形成及溃决的机理应进行深入研究。     

武开河的边界约束判别准则

根据封冻河道春季冰盖破裂机理,采用弯曲河道边界约束概念,提出可用于预测武开河发生的判别准则,并对其适用性进行了论证。应用黄河河曲段1985~1994年的原型观测资料对该判别准则进行验证,结果表明该准则可以较好地用于河道武开河的判别。     

利用水位变化的黑龙江开河方式和开河日期预报

天然河道发生武开河时容易产生冰塞冰坝,造成凌汛灾害。在分析破冰水位和实测日水位的基础上,提前准确预报开河方式和开河日期并及时采取相应防范技术,是防凌减灾的一项重要非工程措施。基于冰盖挠度破坏原理,在利用水位变化判断开河模式的研究基础上将一维冰厚模型的度日法进行优化,计算河道冰厚变化,预报2015—2018年黑龙江开河方式及开河日期。结果表明:开河日期预报除2017年预报值和实测值误差1天,其余年份均完全相同;开河方式预报除因2018年开河水位过低导致水动力不足影响到预报的准确度外,其余年份预报值和实测值相同。     

嫩江上游冰坝分析与预报

以嫩江水位站为例,通过多年观测资料分析,建立冰坝与上一年丰江水位相关关系回归方程,对冰坝及开江日期做出预报,提出公式.     

黑龙江洛古河冰坝成因及预报方法探讨

文中根据黑龙江洛古河水文站的多年水文观测资料,分析形成冰坝的特点及成因,总结影响冰坝发生的动力、热力因素,探索了建立冰坝发生的可能性和冰坝最高水位预报模型.     

基于遗传神经网络的河流冰凌预报

在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型.GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷.把该模型应用到松花江依兰、佳木斯段开河预报中,取得了良好的效果.     

嫩江上游冰坝成因及预报方法

嫩江上游灾害性冰坝凌汛屡屡发生。为探讨冰坝成因和预报方法，本文在统计历史冰坝凌汛特性的基础上，对流域水文气象特性和冰坝特点及冰坝凌汛的成因进行了分析，并建立了冰坝凌汉壅水高度与影响因素的关系，为开江期冰坝凌汛预报提供了依据。     

松花江下游冰坝成因及预报

文章利用数理统计的方法 ,对松花江下游冰坝的成因进行了分析 ,总结出有效的预报方法 ,在指导实际工作中得到了验证。     

基于粒子群神经网络的凌汛开河日期预测研究

为了更准确地预测凌汛开河日期,提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化,并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明,经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。     

水内冰冰塞堆积演变的研究

本文根据黄河河曲段六年的冰情资料，分析研究了该河段冰塞演变及冰期水位变化的规律，建立了冰塞运动有关参数的关系式，在此基础上，对实验室模拟冰塞的运动进行了分析研究。研究表明：实验室模拟冰塞的演变规律与天然冰塞的演变规律相似。     

冰盖下冰塞堆积的数值模拟

基于贴体坐标转换和有限体积法,用k-ε两方程模型模拟水体的运动,在同位网格上使用动量插值法避免了压力的波动。建立了冰塞面的变形方程,并用C语言编写的程序对冰塞堆积进行了数值模拟计算,对比实验室中冰塞堆积试验的结果,两者的吻合较好。     

河流冰塞的形成与壅水计算

我国北方河流,冬季普遍存在着冰情现象,依据成因不同,将河流冰盖分为热力冰盖和动力冰盖2种.河流冰情分为3种类型,第一种形成热力冰盖,第二种形成动力冰盖,即冰塞,第三种流冰花但不封河.冰塞可分为头部段、稳定段和尾部段3部分,其中冰塞稳定段的水流状态近似于管流,基于管流理论,依据黄河万家寨水库实测冰塞资料时形成冰塞稳定段的各种水力要素进行相关分析,推导出水库冰塞的计算方法.从验证计算和合理性检验两方面看,该方法的计算结果比较合理,可用于计算水库冰塞.     

初始冰塞厚度与水流条件及冰流量关系的试验研究

初始冰塞厚度是冰塞研究的基础，对冰塞的后期增厚及平衡冰塞的形成与发展均有重要的影响。本文通过水槽试验，对初始冰塞厚度的形成及变化机理进行了试验研究，揭示了初始冰塞厚度与水流条件和冰流量等因素间的相互关系。试验表明:在室内水槽中定性研究冰塞的形成与发展机理等变化规律时，使用石蜡模型冰材料是可行的     

桥墩影响下弯槽冰塞形成临界条件和冰厚变化的试验研究

天然河道中,桥墩的存在改变了局部水流特性,对冰塞形成及演变产生影响。通过模型试验,研究了桥墩存在及桥墩位置不同时对冰塞演变过程的影响,试验结果表明:桥墩的存在改变了桥墩附近的水流结构,使得桥墩附近水流输冰能力相对增大,冰塞厚度减小;相比于将桥墩安置在两弯连接直道段,将桥墩安置于弯道顶点处时,桥墩附近水流输冰能力增大;在两弯连接的直道段和弯道顶点处同时放置桥墩时,弯道平衡冰塞厚度介于单墩放置于两弯连接的直道段与单墩放置于弯道顶点处时的弯道平衡冰塞厚度之间。     

人工神经网络在水质预测中的应用研究

选取水质指标之一的溶解氧DO作为测算因素,研究了人工神经网络的BP法、bpx法、L-M法3种不同学习算法在水质预测中的应用。研究结果表明:3种不同学习算法的预测效果均较理想,其中以L-M法预测结果最为精确,人工神经网络在水质预测方面有着良好的应用前景和推广价值。     

封冻期冰塞堆积演变的试验研究

冬季北方河流中经常出现冰塞现象,极易诱发凌洪灾害。冰塞厚度是冰情预测工作的重要组成内容,不同冰塞演变过程中的冰厚研究成果尚不完善。借助水槽试验,通过改变水流与冰流量条件,对冰塞的堆积演变过程进行了试验研究。结果表明:冰塞堆积演变存在两种不同的顺序,不同的顺序对应不同的厚度变化过程,形成的冰塞分别是以水力增厚为主和以力学增厚为主。这一研究发现可为冰厚计算公式的选取提供有效的技术支撑。     

Simulations of ice jam thickness distribution in the transverse direction

River ice often forms in the cold regions of northern hemisphere which can lead to ice jams(or ice dams). Water level can be significantly raised due to ice jams. As a consequence, disastrous ice flooding may be resulted, such as the ice jam flooding in the Nechako River in Prince George in winter 2007-2008. In the present study, the equations describing the ice jam thickness in the transverse direction are derived. The impact of the secondary vortex is considered while the cohesive force within ice cubes is neglected in the model. The relationship between the parameter β and the total water depth is established based on the assumption that all other variables except the velocities are kept constant on the same cross section. By using the parameter β and the developed equations, the ice jam thickness in the transverse direction can be predicted. The developed model is used to simulate the ice jam thickness in the transverse direction at the Hequ Reach of the Yellow River in China. The simulated ice jam thicknesses agree well with the field measurements on different cross sections.