流域水文数据挖掘体系研究

针对流域水文数据存在的海量、复杂、时空性等一系列特点,面向流域防洪与兴利等主题,建立了以数据层、组织层、挖掘层以及决策层为基础的流域水文数据挖掘体系,并从数据仓库、数据挖掘、元数据管理等几个方面建立了该体系的分析流程,为流域防洪和兴利业务提供了新的解决方案。将数据挖掘体系初步应用于流域的预报和调度中,证明在有充足数据的支持下．形成可行的流域预报和调度方案是合理可行的。随着数据管理、数据分析等技术日益完善．以数据仓库、数据挖掘等技术为基础的水文数据挖掘体系将逐步走向实用化。     

探析中小河流洪水预报的难点与解决方案

文章对我国中小河流洪水的特点进行了分析,总结了中小河流洪水预报不同于大河流洪水预报的实施难点,阐述了能够有效解决中小河流洪水预报问题的解决方案,研究了具体的解决方案-分布式水文模型,对分布式水文模型的建立过程、构建模型的方法和分布式水文模型的具体构架以及实际参数进行了探讨,强调了分布式水文模型在我国现阶段中小河流洪水预报体系建立落实过程中的关键性及可行性。     

基于空间数据仓库的水文信息共享及其安全性浅析

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空问数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共事数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探计了以之建立水文信息数据仓库的方案及其信息共享后的安全性问题.     

水文信息共享的应用研究

文章从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型。结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以此建立水文信息数据仓库的方案。     

基于空间数据库的水文信息共享应用研究

为解决水文信息共享问题,本文从分析水文数据本身固有的特性出发,建立了基于空间数据库的具有多层维度和度量属性的水文信息共享数据模型,结合面向对象的思想,提出水文信息单元,并探讨了以之建立水文信息数据仓库的方案。     

浅析水文预报中的数据库技术

随着科学技术的飞速发展,数据库技术为科学的开展水文预报工作,提供了有力的技术支撑,是水文预报信息化的基础.简要介绍了数据库技术在水文预报中发挥的重要作用,同时从数据挖掘技术的使用,后关系型数据库的采用,空间水文数据的建立等方面,分析了它在水文预报工作中应用前景.     

中小河流洪水预报的难点与解决方案探讨

从时空分布、成因、过程、后果等方面分析了我国中小河流洪水的特点,归纳了我国中小河流洪水预报有别于大江大河洪水预报的难点,提出了基于分布式水文模型解决我国中小河流洪水预报问题的方案,探讨了在中小河流建立分布式水文模型的过程、建模方式以及模型的结构和参数,重点讨论了基于模块化的分布式水文模型在中小河流洪水预报系统开发中的可行性与必要性。     

若干水文预报方法综述

将现有水文预报方法分为过程驱动模型方法和数据驱动模型方法两大类.过程驱动模型指以水文学概念为基础,对径流的产流过程与河道演进过程进行模拟,从而进行流量过程预报的模型.过程驱动模型近年在中长期预报方面的发展主要表现在对概念性流域降雨径流模型的结构进行改进,以适应较大时间尺度预报的需要.数据驱动模型则是基本不考虑水文过程的物理机制,而以建立输入输出数据之间的最优数学关系为目标的黑箱子方法.数据驱动模型以回归模型最为常用,近年来由于神经网络模型、非线性时间序列分析模型、模糊数学方法和灰色系统模型等的引进,以及水文数据获取能力和计算能力的发展,数据驱动模型在水文预报中受到了广泛的关注.     

基于人工神经网络的洪水水位预报模型

本文利用人工神经网络技术，以确定性系数为目标函数，建立以上游和本站水位资料预报本站未来若干时段洪水水位的预报模型，以探讨神经网络技术在水文预报中的应用。研究成果为提高网络训练速度和预报可能产生的超历史洪水情况，给出了输入/输出层的数据规范化的处理方法。选择珠江三角洲河网地区水位站资料，对预报模型进行检验，结果表明在合理选择输入层单元数据和预见期的条件下，可以取得很好的预报成果。     

浅论数据挖掘与水文现代化

数据挖掘技术可从大量数据中发现潜在的、有价值的及未知的关系、模式和趋势，并以易被理解的方式表示出来。要想真正做好数据挖掘，数据挖掘工具只是其中的一个方面，成功进行数据挖掘要求对期望解决问题的领域（如水文领域）有深刻的了解，理解该领域要素数据的属性，了解其采集的过程，需要对该领域的业务有足够的数据分析经验。水文现代化建设的主要任务体现在建设较高标准的水文水资源信息管理系统上，包括水文气象信息采集、预报及监测系统、信息传输系统、信息处理系统、决策支持系统等。同时指出：水文数据挖掘是进行精确水文预报和水文数据分析的重要基础，应对其加以足够重视，并积极开展工作。     

分布式水文模型在短期水文预报中应用的可行性探讨

针对目前基于物理机制的分布式水文模型在短期水文预报业务中尚未推广应用的事实,论证了分布式水文模型在短期水文预报中的可行性.以第二类分布式水文模型SWAT为例,分析了水文过程的模拟原理、方法和基本步骤,提出了其在短期水文预报中应用所需的降水预报技术、降水数据的空间展布技术、“3S”技术、流域坡面离散技术、对人工侧支水循环的处理技术等关键技术,并指出了分布式水文模型应用于短期水文预报时存在输入资料不足、模型自身缺陷、计算精度和效率的权衡等局限性和不足,提出需要进一步加强水循环过程的机理研究,加强与气象模型的耦合研究及对“3S”技术的应用研究.     

基于BP网络的中长期水文预报精度影响分析

文章分析了影响中长期水文预报BP网络模型精度的因素,其中输入层节点数、节点转换函数及网络训练方式的选择对模型精度的影响很大。并结合研究结果,对中长期水文预报BP网络模型的参数优选提出了一些建议。     

基于自回归模型的分布式水文模型预报校正

以清江水布垭上游流域为研究对象,利用1 km×1 km精度的数字高程模型(DEM)提取流域特征信息,采用基于DEM的分布式水文模型(DDRM)对清江流域进行降雨-径流模拟。由于分布式水文模型所需资料在目前的技术水平下难以完全满足或者建模理论不完善等原因,其在水文预报中的应用效果还不太理想。因此,本文建立了自回归模型尝试对DDRM模型的模拟结果进行降雨-径流的实时校正。利用Nash-Sutcliffe效率系数、径流深相对误差等方面对校正前后的模拟结果进行比较分析,结果表明:在DDRM模型的基础上采用自回归模型对误差进行校正提高了预报精度,能在一定程度上弥补分布式水文模型在实际应用中由于资料不足等原因而带来的精度下降的问题。     

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨

为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5~6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度。结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程。该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性。     

基于PDM的飞来峡水库实时水文预报模型

水文预报模型是实时预报预警系统的核心。基于新型的概率水文预报PDM(The Probability Distributed Model),构建了北江流域飞来峡水库概率水文预报模型。将整个流域划分为18个子流域,对每个子流域分别建立PDM,并采用历史降雨流量数据序列对各子流域和流域PDM进行参数率定;以横石站为参考站,采用52场次实测历史洪水进行模型验证和精度评定,洪峰预报合格率为99%,精度等级为甲等,模拟精度高,说明了PDM结构和参数取值的合理性,以及模型在该流域的适用性。     

吉林省水文数据库系统设计与开发

根据吉林省水文数据中心建设的需要,吉林省开展水文数据库系统的设计与开发,主要从数据库系统、数据仓库系统和数据共享等3方面进行设计。根据吉林省水文数据的分类、数据库的组成,分析水文数据管理平台、信息资源目录的设计情况,从数据的抽取、转换、加载阐述吉林省数据仓库系统的建立。利用设计与开发的水文数据库系统,可实现省级水文局与部水文局、下属各水文分局、其他单位数据中心的数据汇集和交换,保证数据在各部门、机构之间的正确地传递,为当地防汛部门提供准确的水文信息。     

模糊神经网络水文预报模型在洺河流域的应用

本文选取雨强距离指数(IPD)及其他有关参数等作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)水文预报模型的输入,提出雨强距离指数的定义及其目的和意义。为剖析雨强距离指数在水文预报模型中的应用,分别建立不包含雨强距离指数的模型A与包含该指数的模型B进行对比评价。结果表明,将雨强距离指数作为ANFIS水文预报模型的输入能够提高模型的预报精度。     

分布式水文模型结合雷达测雨用于三峡区间的洪水预报

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大, 对三峡水库防洪安全和运行调度的影响不容忽视。依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于 GIS的分布式水文模型来模拟区间洪水过程,以尽量减小洪水预报中的不确定性。研究表明 ,降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源,尤其是在雨量站稀疏的山区,雨量站观测 的降雨信息难以充分表征降雨空间变化。为此,进一步尝试利用雷达测雨数据作为分布式水 文模型的输入,通过对2个小流域的示例研究,结果表明雷达测雨能捕获降雨的空间分布, 它与分布式水文模型相结合,是提高洪水预报精度的有效途径之一。