新一代三峡水利枢纽短期洪水预报系统的构建与检验

本文主要介绍新一代三峡水利枢纽短期洪水预报系统的设计与实现,该系统可利用目前三峡区间多种降雨估测信息源作为系统的输入条件;流域产汇流方面,采用基于地貌特征的流域分布式水文模型GBHM模拟三峡区间降雨径流过程,该模型考虑了汇流区间内不同土地利用类型和土壤类型对山坡产流的影响,能较好地描述研究区域水文过程的时空分布特征;库区洪水演进方面,采用MIKE11中的一维水动力学模型耦合GBHM模型输出区间流量来模拟三峡水库内长江干流河道的洪水演进过程。基于历史资料的模拟结果显示,该预报系统可以较为准确地模拟三峡区间的暴雨洪水、库区洪水演进等一系列水文过程。     

洞庭湖区间径流模拟

洞庭湖对长江中游洪水有着重要的调蓄作用,其调蓄能力不仅受到湖区面积和容积的限制,还受到其上游四水来水和区间洪水的影响。四水来水可通过水文控制站实测,但是区间洪水难以估计。在洞庭湖洪水模拟中通常忽略区间洪水或做简单概化处理,从而影响了洪水模拟精度。本研究以洞庭湖区间洪水模拟为目标,根据洞庭湖区间流域的特点,将洞庭湖区间划分为山丘区与堤垸区,根据其不同的产汇流特点,分别采用分布式水文模型GBHM和基于栅格的新安江模型进行模拟,并利用洞庭湖水量平衡对模拟结果进行间接验证,结果显示区间洪水模型具有较高的模拟精度。     

基于MIKE11的三峡库区洪水演进模拟

建立三峡水利枢纽洪水预报系统,对工程经济效益的充分发挥及长江中下游的防洪减灾具有重大意义。本文针对三峡水利枢纽洪水预报系统中的库区洪水演进模拟部分进行研究:以MIKE11为基础,区间入流采用分布式水文模型模拟结果,分别采用控制三峡坝前水位和控制三峡出库流量两种边界条件建立模型。控制坝前水位的模拟结果显示,在2006-2011年汛期模拟的确定性系数均超过0.90,可以满足业务上对洪水预报的精度要求。控制出库流量的模拟经过实时校正后,对坝前水位峰值模拟效果良好,2010-2011年汛期平均模拟误差约0.25m。     

分布式降雨输入与汇流模拟对洪峰计算的影响

3000 km2以下中小流域洪水灾害是当前洪涝灾害防治的薄弱环节,提高洪峰预报精度、降低不确定性是当务之急。论文以伊河河源地区东湾流域为例,基于新安江模型和蒙特卡洛抽样方法,通过集总式、降雨集总–汇流分布式、降雨分布–汇流集总式和降雨分布–汇流分布式4种方式,研究降雨分布式输入与汇流分布式模拟对洪峰精度和不确定性的影响。结果表明：（1）降雨分布式输入总体上能够提高洪峰精度,但对于某些降雨空间分布极端不均的洪水,则会扩大洪峰误差;（2）降雨分布式输入使新安江模型汇流参数相互独立,扩大了洪峰计算的不确定性;（3）汇流分布式模拟总体上能够减小洪峰计算的不确定性。研究结果为中小河流洪水预报提供了有益的参考。     

彭水-沙沱区间流量与面雨量关系研究

对彭水-沙沱区间流量与面雨量变化关系进行分析,结果显示彭水-沙沱月均区间流量与月均面雨量呈显著的正相关;洪水期逐时最大区间流量与逐时最大面雨量出现的平均时间差不超过24 h;非汛期降水区间产汇流时间比汛期略有增加.采用前一日区间流量、当日面雨量等预报因子建立分月的彭水-沙沱日均区间流量预报模型,结合已知的沙沱电站出库流量数据,对彭水水电站入库流量预测有直观参考作用,在电站防洪和发电安排工作上有一定的应用前景.     

具有行蓄洪区的复杂水系实时洪水预报研究

建立确定和随机相结合的预报模型对复杂水系的实时洪水预报进行研究.确定性模型采用分布式概念性模型进行流域流量过程预报;基于马斯京根法、水文水位法与扩散波非线性水位法,构建河道流量和水位模拟的综合法对河道以及行蓄洪区的洪水进行预报.随机模型采用基于误差自回归的时变遗忘因子最小二乘递推法对误差进行实时校正.以淮河鲁台子以上流域为例,具有行蓄洪区的干流洪水采用河道流量和水位模拟的综合法与实时校正模型按节点有机结合的方法进行预报.预报模型在2007年的大洪水预报中得到了检验,取得了较高的精度.     

面平均雨量的系统响应曲线修正方法及其在富春江流域洪水预报中的应用北大核心CSCD

空间集总式水文模型的洪水预报精度会受到面平均雨量估计误差的严重影响。点雨量测量值的误差类型、误差大小以及流域的雨量站点密度和站点的空间分布都会影响到面平均雨量的计算,这种误差的影响在雨量站个数较少的大流域尤为明显。为提高实时洪水预报精度,本文提出了一种基于降雨系统响应曲线洪水预报误差修正方法。此方法将水文模型作为输入和输出之间的响应系统,用实测流量和计算流量之间的差值作为信息,通过降雨系统响应曲线,采用最小二乘估计方法,对面平均雨量进行修正,再使用修正后的面平均雨量重新计算出流过程。将此修正方法与新安江模型相结合,首先使用理想案例进行检验,然后将此方法应用于浙江富春江流域实时洪水预报中,通过2010—2014年间的14场历史洪水的应用检验,结果表明该方法具有明显修正效果,是一种结构简单、不增加模型参数且不改变预报模型结构的实时洪水预报修正的新方法。     

基于净雨预报信息的水库防洪调度方式研究

为进一步提高洪水预报信息在水库调度中的应用水平,本文以山东半岛龙角山水库为研究对象,首先构建在实际生产中广泛应用的新安江模型,采用确定性系数和绝对误差评价模型误差,并通过合格率评定径流深预报和峰现时间预报的精度等级。结果表明,各项评价指标在模型率定期和验证期的精度均为甲等,可为水库预报调度规则的制定提供可靠的理论依据。然后利用新安江模型预报出的净雨信息,制定水库防洪预报调度规则,调算不同频率设计洪水,并与常规调度方式下调洪结果作对比。通过比较发现,预报调度模型能够提前预泄,有效降低水库调洪最高水位和减小最大下泄流量,增加削减洪峰流量,对减小水库上下游防洪风险和提高水库防洪效益具有重要意义。     

基于随机模拟信息的神经网络洪水预报模型

针对BP神经网络模型预报大洪水误差较大的问题,提出建立了一种基于概念水文模型随机模拟信息的神经网络洪水预报模型,该模型融合了概念水文模型和神经网络模型的优点.在实际应用中,首先利用概念水文模型(三水源新安江模型)随机模拟出占实测洪水一定比例的较大洪水,然后将这些随机模拟生成的较大洪水过程加入到神经网络模型的训练样本中,以增加训练样本中较大洪水的比重,从而提高洪水的预报精度.通过实例应用表明,模型预测效果较好.     

数字流域水文模型在柘溪水电站洪水预报中的应用

将数字高程模型（DEM）生成的数字高程流域水系模型（DEDNM）与新安江水文模型相结合构建数字流域水文模型，并将该模型应用于柘溪水电站的6个子流域进行产、汇流计算，所得子流域出口的径流过程与实际洪水过程进行拟合，制作洪水预报方案。结合流域现有遥测信息和实时校正技术编制了实时洪水预报系统。实时预报系统通过近1年的试运行表明该方案得到了成功应用，预报精度达到甲级标准。试运行期间依据该系统预报调度对大洪水进行了有效的错峰削峰，充分显示了水库的巨大防洪效益;洪水后期的拦蓄洪尾也为水库后期的保水抗旱提供了有力保障，