长江流域各站2007年最大流量的长期预测

应用水电站水情长期数值预报的思路和方法,对长江流域各站年最大流量的长期预测作了研究。该方法即是在逐步回归方法的基础上,对所选取的因子进行优化筛选,从而使预报的结果与实测值最为接近。这一方法已在多个水电站的长期水情预报中获得较好效果。对于长江流域年最大流量的长期预报也应用这一方法,并根据长江流域气候特点分别对长江干流(宜昌、汉口和大通)和支流(湘江湘潭、赣江外洲)作了长期预测。     

湖南衡阳年、月降水量长期预测研究

应用水电站雨水情长期数值预报的思路和方法，对湖南衡阳年降水量和4～6月及7～9月降水量的长期预测作了研究。在逐步回归方法的基础上，对所选取的因子进行优化筛选，从而使预报的结果与实测值最为接近。这一方法已在多个水电站的长期雨水情预报中获得较好效果。对于湖南衡阳年降水量和4～6月及7～9月降水量的长期预测也应用这一方法，并根据湖南省所在地区气候特点对预测结果作了分析和检验。     

国内外长期预报业务及研究进展

对目前国内外长期预报业务和有关研究的主要情况进行了简要总结，包括长期预报的主要产品类型，制作方法和相关研究进展。从经验统计预报方法和动力数值预报两方面对目前国内外主要的长期预报制作情况作了介绍，并认为动力和统计相结合是近期长期预报方法的发展方向。     

葛洲坝长期预报数据库管理系统

一、问题的提出目前长期预报方法繁多,每种方法均要应用大量的资料进行复杂的计算。一些水库管理部门,虽然要用长期预报作为水库调度的依据,但在人手不足的情况下,由于计算量太大而力不从心。另外,因目前长期预报     

中长期径流预报研究进展及发展趋势

从中长期径流演变规律、径流预报因子识别、径流预报模型和径流预报系统4个方面阐述了中长期径流预报的研究进展,在此基础上分析了中长期径流预报面临的主要问题和发展趋势。未来中长期径流预报研究应更加注重多学科综合和跨学科交叉,更加注重预报方法的适用性及预报结果的可靠性、稳定性,更加注重高新技术的应用。     

1995和1996年长江流域水文特征预报及检验

多年来长江流域长期水文城长江防汛工作中起了一定作用。对１９９５年和１９９６年长期水文预报的制作，应用的天文，海气物理因子以及采用的手段作了简要的描述，并对预报结果进行了检验。     

随机森林在降水量长期预报中的应用

随机森林是21世纪提出的基于分类树的算法,在处理大数据集中具有明显优势,首度将其应用在降水长期预报中。以长江中下游地区1月份降水预报为例,运用随机森林模型构建原则,在74项大气环流因子以及前期月降水中筛选模型预报因子,进行长期降水量预报,并将其与神经网络模型预报效果进行对比,发现随机森林的泛化误差为13%,预报准确率达到75%,而神经网络的预报准确率仅为67%。此外,本研究还对长江中下游地区的汛期降水量进行了长期预报,结果表明,随机森林模型进行降水量长期预报中模拟和预报的效果令人满意,值得进一步研究和应用。     

分波法在高要站洪水长期预报中的应用

通过对西江高要站洪水长期预报的分析摸索，在分流法传统原理基础上，利用实测资料进行前后比较递推、综合分析，建立适合现时高要站洪水长期预报的改进分波预报模型，并以验证序列精度作控制。经误差评定及近年的预报应用，改进后的分波法达到较高的精度并收到较好的效果。     

组合因子回归-综合相似分析方法的改进及应用

500hPa格点资料是长期水文气象预报中的重要资料之一。采用回归一综合相似分析方法，从500hPa高度场上挑选出关键区因子，对因子的组合方法加以改进，并结合综合相似分析方法应用于瀑布沟水电站工程施工期长期水文气象预报。以石棉站7月最高水位预报为例，详细介绍了应用北半球500hPa格点资料进行相关普查、稳定性检验、组合因子改进、回归、综合相似分析及综合预报等过程。此方法预报效果好，值得推广。     

非方程灰色系统方法在长期水文预报中的应用初探

基于水文过程的复杂性和影响因子信息收集不完善这一基本事实，本文将流域水文系统视为含有灰元和灰信息的灰色系统，并初步实践了非方程灰色预报方法在长期水文预报中的应用。方法在一定意义上脱离了传统的以方程为中心的预报模式，它既考虑预报因子对预报量的不同影响程度，又不过分强调预报量与预报因子的具体相关函数形式，为长期水文预报提供了一种新思路。文中列出了实例，效果令人满意。     

湖南南部两水电站水情长期预报方法

介绍了建立水电站水情长期数值预报的思路和方法,应用该方法并根据气候特点对湖南南部的欧阳海水电站和双牌水电站作了水情的长期预报.从年平均流量、4～6月总流量及7～9月总流量这3个主要项目来看,欧阳海水电站的预报效果较好,双牌水电站的年平均流量和4～6月总流量预报效果也较好,而7～9月的预报效果差.另外,研究发现,这两个水电站的水情有着密切的关系,这一关系在预报中可以用来参照验证.     

皖西皖南土壤可蚀性值及估算方法验证

土壤可蚀性是水土流失预测的基础数据,可蚀性指标值的准确与否直接影响到水土流失预测精度。利用径流小区实测资料,研究了皖西、皖南主要土壤可蚀性值,并对EPIC模型和诺谟公式进行了验证。结果表明:皖西、皖南不同土壤可蚀性实测值差异较大,其值范围为0.013～0.043 t·hm~2·h/(MJ·mm·hm~2),黄棕壤最小,红壤最大,红壤可蚀性值是黄棕壤的3.3倍;同一种土壤不同方法估算的土壤可蚀性值差异较大,在没有实测资料验证的情况下,难以选择适宜的土壤可蚀性估算方法。研究结果为皖西、皖南水土流失预测提供了数据参考。     

高速公路工程水土流失预测与分析实践

为验证《生产建设项目土壤流失量测算导则》(简称《导则》)对高速公路工程的适用性,运用《导则》对西南地区某高速公路工程建设进行水土流失预测,并与类比法测算结果进行对比。测算结果表明,路基工程区、附属设施区和弃渣场区是该项目土壤流失最多的区域,大部分土壤流失发生在施工期;采用《导则》与类比法得到的土壤流失量测算结果差异主要表现在工程开挖面区域,其余土壤流失类型下的测算结果差异较小;《导则》在线型工程水土流失预测中的运用稍显繁杂,而对于点状工程具有更强的实用性。     

黄河包头段水质状况短期预测

包头市是中国重要的重工业基地,也是严重缺水城市,流经包头市南缘的黄河成为包头市可利用的重要地表水源,因此准确地预测黄河包头段地表水污染物浓度及其趋势变化具有重要的理论和现实意义。采用灰色残差辨识法对黄河包头段地表水体建立DO、TB、IMn和NH3-N四项污染指标的水质预测模型,预测结果表明,DO、TB和NH3-N三项污染指标预测结果与实测结果基本吻合,而IMn指标波动性较大,可能是由于不合理放牧及化肥过量使用导致实测值无规律变化造成的,但总的预测变化趋势符合实际情况。     

BP神经网络在水资源承载能力预测中的应用

采用三层的BP神经网络结构，选取与水资源承载力密切相关的6个社会经济指标，根据1995～2004年10年时间序列指标数据，运用MATLAB中改进的BP神经网络算法建立了长春市水资源需求量预测模型，通过预测值和检验值的误差比较，表明预测模型的精度较高。参考长春市“十一五”规划期间的社会和经济发展目标，预测得到“十一五”期间长春市水资源需求量，对比现有供水能力，“十一五”期间水资源承载能力无法满足社会和经济的发展要求，为实现资源、社会和经济的协调发展，从开源和节流两个方面提出了水资源的可持续利用对策。     

高拱坝混凝土一期控温阶段温度变化动态预测方法

为了能够提前获知一期控温阶段混凝土短期内温度变化趋势,及时采取相应温控措施,防止温度裂缝产生,以高拱坝施工期浇筑仓混凝土为研究对象,分析初始温度、通水冷却、绝热温升、环境气温及层面散热等因素对浇筑仓混凝土温度的综合影响,建立适时动态更新初温的高拱坝混凝土一期控温阶段温度变化动态预测模型。同时,考虑不同浇筑仓混凝土的差异性,运用非线性优化法对模型的重要参数进行优化求解,并运用最大绝对误差、平均绝对误差、相对误差等评价指标检验预测模型的精度。最后结合工程实例,以2 d为步长更新初始温度并优化参数,以12 d为龄期,对浇筑仓混凝土温度进行预测,结果表明模型预测值与实测值的最大绝对误差在0.6 ℃以内,平均绝对误差在0.2 ℃以内,相对误差在0.9%以内,预测精度满足施工现场需求。     

BP神经网络在渭北旱塬区地下水埋深预测中的应用

地下水埋深变化是地下水动态变化的主要特征之一。本文选取了渭北旱塬区两个具有典型性的观测井点,利用已有的2000年-2010年埋深数据以BP神经网络的方法对地下水埋深进行模拟和预测。结果表明:预测值与实测值拟合较好。故该方法可应用于地下水动态的预测。     

基于神经网络技术的桩基承载力预测模型及其应用

根据长期的工程实测资料,在分析小波概率神经网络(WPNN)与数据融合技术在预测单桩竖向承载力中的应用原理的基础上,建立了基于小波概率神经网络和数据融合技术的预测模型。利用静载实验数据对模型进行了预测,并对预测结果进行了误差分析,结果表明,预测的结果和静载实验数据吻合较好,从而证实了WPNN预测方法具有较好的可靠性和工程应用价值。     

亚热带山区红壤可蚀性对土地利用变化的响应

为探究土地利用方式变化对表层土壤可蚀性的影响,分别在湖南省湘东大围山和湘西小溪国家级自然保护区选取现有4种典型土地利用方式(天然林及由其转变而来且紧邻的杉木林、果园和坡改梯耕地),分析土地利用方式发生转变后表层土壤理化性质差异,选择Torri.D模型计算土壤可蚀性K值,利用系统聚类法对本研究采样点和江西鹰潭中国科学院红壤生态试验站不同研究小区的土壤理化性质进行聚类分析,并以实测数据对本研究计算的K值进行校正。结果表明:①湘东和湘西地区天然林转变为杉木林、果园和坡改梯耕地后表层土壤砂粒含量较本地区天然林增加,土壤机械组成呈粗骨化趋势。②湘西地区各土地利用方式的表层土壤有机碳含量均高于湘东地区同类型土地利用方式,且土地利用方式由天然林发生转变后,其他土地利用类型表层土壤有机碳含量均小于本地区天然林。③湘东地区天然林及其开垦7 a后不同土地利用方式土壤可蚀性K值表现为:杉木林>天然林>果园(坡改梯)>坡改梯耕地;湘西地区天然林及其开垦10 a以上不同土地利用方式的土壤可蚀性K值表现为:坡改梯耕地>果园>杉木林>天然林。土地利用方式发生变化后,土壤可蚀性因微地形的改变以及种植作物的年限不同会发生不同程度的变化,采取水土保持措施对土壤状况有一定改善。     

基于LIB-SVM的公路软基沉降的预测研究

由于地基实际工后沉降与初始设计沉降往往存在很大差异,因此,需要通过分析现场实测沉降 资料预测后期沉降。为了进一步提高公路软基沉降预测的准确性,将ＬＩＢ－ＳＶＭ模型应用于地基沉降, ＬＩＢ－ＳＶＭ通过交叉验证选取的最优参数组合克服了传统ＳＶＭ模型参数选择的盲目性。根据实例,将 ＬＩＢ－ＳＶＭ模型预测值和指数模型预测值与现场量测值进行了对照。结果表明,ＬＩＢ－ＳＶＭ模型比指数 模型有较高的预测精度,该方法在沉降的实际预测中具有可行性。