改进的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的应用

为分析改进后的非线性时变增益模型在北方旱区中小河流洪水预报中的适用性,引入改进的非线性时变增益模型,以辽宁西部两个典型旱区中小河流为例,定量分析改进模型在北方旱区中小河流洪水预报的精度,并对比分析改进前后的非线性时变增益模型在北方旱区洪水预报的精度。结果表明,改进模型可重点考虑雨强和前期土壤湿度因素的影响,能够更加准确地反映降雨产流的非线性关系,在北方旱区中小河流洪水模拟精度上较改进前有较明显的改善,预报精度总体达到乙级标准。研究成果对于北方旱区中小河流洪水预报具有借鉴和参考价值。     

基于地貌单位线汇流的新安江模型在洛阳河流域中的应用

针对无资料地区的洪水预报和设计洪水计算常受到降雨流量等资料制约的问题，以洛阳河流域无资料地区为例，通过DEM数据提取洛阳河流域霍顿地貌参数，计算洛阳河流域地貌单位线，从而建立起流域汇流与地貌参数之间的响应关系，并采用三层蒸散发和蓄满产流模型，构建基于地貌单位线汇流的新安江模型，同时结合遗传算法和客观优选法思路对洛阳河流域洪水进行模拟演算，并与传统的新安江模型结果进行对比分析。结果表明，基于地貌单位线汇流的新安江模型能取得较理想的模拟结果，可为中小河流无资料地区的水文分析计算提供可靠的技术支撑。     

分布式洪水预报模型在漳卫河流域的应用

为提高漳卫河流域的洪水预报水平并为防洪调度数字化提供技术支持,对漳卫河洪水预报开展了研究,基于分布式洪水预报模型(EasyDHM),选取流域数字高程图(DEM)、土壤、土地利用及水文气象资料进行建模和参数率定,并通过场次洪水对模型进行了验证。结果表明,该模型预报精度较高、实用。     

基于HEC-HMS模型的西南地区典型中小河流洪水预报研究

针对中小河流域洪水目前预报难度较大且精度偏低的问题,采用HEC-HMS模型预报了西南地区典型中小河流——寿溪河洪水情况,并采用SCS曲线法、SCS单位线法及初损后损法、斯奈德单位线法两组组合方案分析了地表径流过程,参数敏感性及模拟结果分析对比表明,在寿溪河SCS曲线法、SCS单位线法模拟效果较好。     

中小河流洪水风险分析中的洪水演进计算研究

鉴于我国中小河流常因测站不足,缺乏实测水文资料,导致精细的设计洪水推求和洪水演进计算难以进行,进而影响河流洪水风险分析准确性的问题,采用推理公式分区组合的方法推求各断面设计洪水,并将其作为MIKE 11模型的输入洪水过程,进行河道内洪水演进模拟计算。以大连市复州河下游段为例,模拟计算了主河道设计洪水演进过程。结果表明,该方法可动态演示洪水演进过程,并能给出洪水风险分析的主要指标,与现场实测流量和洪痕水位相比,模拟精度良好,对中小河流洪水风险分析及防洪管理具有一定的参考和指导意义。     

AMALGAM算法在HBV模型参数优化中的应用

针对种群数量众多且参数率定耗时的情况,对比分析了AMALGAM算法与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的收敛性能,利用尼泊尔巴格玛蒂河流域2005~2011年期间实测洪水日径流过程资料作为HBV模型参数率定系列,运用AMALGAM算法对模型参数进行优化,得出Pareto协调最优解,并利用2012年5场洪水日径流过程进行模型检验。结果表明,AMALGAM算法较NSGA-Ⅱ算法能够更快地得到协调最优解且解的质量较好,拟合历史洪水平均确定性系数达0.84,预报精度较高,表明AMALGAM优化算法在解决多参数多目标优化问题中具有优势。     

基于参数分解法的无资料流域洪水预报研究

针对目前无资料流域洪水预报方法存在的不足,提出了参数分解法,即利用武江流域控制站犁市水文站1980~1996年43场降雨径流资料作为模型参数率定资料,分别率定武江流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并以1997~2004年16场降雨径流资料进行检验,在模拟和检验达到较好的结果后,再利用参数分解法推求武江流域内田头水子流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并利用田头水59场降雨洪水实测资料对模型进行验证。结果表明,利用该方法建立的田头水子流域洪水预报模型预报大、中洪水的验证精度均达到乙级以上标准。     

改进的Horton模型在祖厉河流域洪水预报中的应用

为改善半干旱地区缺/少资料对水文模拟和水文预报的限制,在充分了解中间复杂水文过程的基础上,基于可用的遥感资料(土壤类型)对Horton模型的参数确定方法进行改进。利用改进的Horton模型模拟处于半干旱地区的甘肃省会宁站祖厉河流域的次洪过程,合格率为100%,平均确定性系数为0.89,模拟的洪水总量、洪峰流量、峰现时间误差均小于20%,在可接受范围内。表明该方法使得模型模拟精度较高,适用于半干旱地区的水文预报,并可向无资料地区推广。     

伽玛分布地貌瞬时单位线在中小河流洪水预报中的应用

针对无资料或缺资料中小河流洪水预报问题,基于地貌瞬时单位线(GIUH)理论,利用更符合水文物理规律的伽玛分布函数来代替一般GIUH理论中的指数分布概率密度函数,考虑坡面汇流的传播时间,将坡地作为特殊河流计入地貌瞬时单位线,建立了具有水动力学基础的两参数伽玛分布GIUH汇流模型,采用Eagleson-Bras经验公式推求水动力学参数,采用半经验方法计算特征河长,减弱了模型对实测资料的依赖,并将该模型应用于广西西江水系双和流域。结果表明,利用该模型模拟的各场次洪水确定性系数均值为0.83,合格率为80%,模拟结果较好。     

HSPF模型在渌水流域洪水预报中的应用

近年来,流域暴雨洪水灾害事件频发,准确、可靠的洪水预报是有效预防和抵御山洪灾害的重要措施。以渌水流域为研究区域,构建HSPF半分布式模型,选取流域2013～2020年洪水资料中代表性较好的场次洪水完成模型参数的率定和验证,并采用确定性系数、相对误差等指标进行洪水模拟精度评价。结果表明,该模型在渌水流域场次洪水模拟中表现良好,15场洪水模拟的峰现时间、洪峰流量合格率分别为100.0%、80.0%,洪量及径流深的模拟合格率均为93.3%,确定性系数均值为0.80,总体预报精度达到乙级,说明构建的HSPF洪水预报模型在渌水流域具有较好的适用性,可为该地区的洪水预报提供依据。     

秦淮河流域城镇化的洪水响应研究

城镇化高速发展对下垫面、水文循环和洪水过程的影响越来越大。以城镇化程度高、速度快的秦淮河流域为例,其中秦淮河下游片、秦淮河中游片为重点研究区,以1986、1996、2002、2006、2010年5个城镇化发展阶段为代表,基于HEC-HMS水文模型定量分析同等降水条件下城镇化对流域出口洪水过程的影响,模拟得出各种设计暴雨与不同城镇化发展阶段的下垫面相组合情景下的洪水过程。结果表明,在所有组合情景下,洪峰及洪量均随着不透水面积率的增加而增大;城镇化发展最快的秦淮河中游片产生的水文响应大于城镇化水平最高但并非速度最快的秦淮河下游片,且整个流域城镇化的洪水响应多半源于两个重点研究区的城镇化发展洪水响应。     

HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在东庄流域山洪预报的应用研究

水文模型是山洪预报的理论依据,不同模型间的结构、适用性、精度均不同。为探究HEC-HMS模型和TOPMODEL模型的特性及其模拟效果的差异,选取东庄流域10场代表性洪水,以峰现时间误差、径流深误差、时间误差和确定性系数为检验指标,进行场次洪水模拟。结果表明,两模型的预报方案在东庄流域模拟中各评定指标均达标,率定期均为甲等精度,验证期均为丙等精度。HEC-HMS模型和TOPMODEL模型对蒸散发的差异性参考,使得在半干旱区HEC-HMS模型的适用性更好。研究成果对于HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在该区域的应用及防灾减灾有重要意义。     

基于深度学习的西南地区寿溪河山洪预报研究

鉴于山洪突发性强、历时短、陡涨陡落等致使在模拟预报过程中具有较大难度和不确定性问题,构建了基于深度学习的LSTM网络模型进行山洪确定性预报和概率预报,从精度和可靠度两方面研究其在西南山区的适用性。并以西南山洪易发区寿溪河流域为例进行模拟,结果显示LSTM网络模型更易发现暴雨洪水之间的深层规律,验证期平均纳什效率系数达0.954,与BP模型相比,显著提升了洪水预报精度,尤其是大洪水;概率预报有效降低了山洪预报的不确定性,洪峰附近的流量数据基本落入预报区间内,有效提高了预报可靠度。     

Nash汇流模型在无资料地区的应用

针对无资料地区水文预报(PUB)问题,分析了Nash模型在无资料地区水文模拟与预报中的适用性。首先基于流域DEM数据及GIS技术提取流域的地形地貌参数,再根据初损后损法计算净雨过程及平均净雨强度,然后采用Eagleson-Bras的流速经验公式推求流速因子,最终确定Nash模型中的各参数,并将其应用于渭河水系秦渡镇流域。结果表明,Nash模型对洪峰和洪量模拟效果较好,对无资料流域洪水预报具有较好的适用性。     

SWMM模型在西南地区山前平原城市防洪计算中的应用

针对传统水文计算方法应用于山前平原型城市防洪计算中存在的不足,基于SWMM模型,结合西南地区快速的城市化进程与复杂的水文水力特性,建立了集防洪、排涝、排水于一体的水文水动力学模型,并深入研究了较大尺度范围下子流域的集总概化方法。结果表明,SWMM模型在西南地区具有良好的适用性,采用集总的子流域概化方法在满足计算精度的条件下可有效减少建模工作量,易于模型的推广应用。     

ENSO事件影响下长江大通站汛期径流预测建模分析

从环流指数和ENSO事件指数出发,考虑到大尺度环流系统和海温影响的长期性,使用滑动平均方法对预报因子做前期处理,计算了预报因子在2、3、6月尺度的滑动平均值。在此基础上采用BP神经网络建立了长江大通站汛期径流预测模型（BP-Pre）,重点对ENSO事件影响下的径流极值进行预测。为验证模型可行性,采用均生函数模型和利用传统因子建立的BP模型（BP-Ori）作对照分析并进行精度评价。结果表明,部分因子在滑动平均处理下Spearman秩相关系数得到提高;历史平均上,大通站汛期径流与前年发生的ENSO事件关系密切;事件类别不同,对应径流也相对偏大或偏小;BP-Pre模型在率定期拟合效果不及均生函数模型和BP-Ori模型,但从多方法综合评价分析来看其检验期的预测精度更高,对径流极值预测更为精准。     

龙角山水库入库洪水实用预报方法对比研究

为提高流域洪水预报精度,以山东半岛龙角山水库为例,利用25场洪水资料,选择降雨径流经验相关法和新安江模型对比分析二者的预报精度。结果表明,降雨径流经验相关法在率定期和验证期的地面径流深预报合格率分别为94.1%、87.5%,精度为甲等级别;新安江模型洪峰、峰现时间和径流深三个预报项目平均合格率在率定期、验证期分别为84.3%、83.3%,精度为乙等级别。与新安江模型相比,降雨径流经验相关法能够对洪量做出更为准确的预报,而新安江模型尽管总体预报精度偏低,但其还能对洪峰和峰现时间做出预报。在实际洪水预报作业中,可采用两种预报方法相结合的方式,取长补短,对各种水文预报要素做出更加准确的预报,从而为水库调度决策提供更有利的技术支撑。     

基于HEC-RAS和GIS的小东川河流域沿河村落山洪淹没范围确定

模拟预测山西省吕梁市小东川河流域的山洪淹没范围,可为山区小流域防洪减灾、水利工程建设、山洪预警和人员转移等方面提供理论依据。利用河流分析系统(HEC-RAS)模型计算山洪水位—流量关系,并与GIS相结合绘制出洪泛区范围,最终实现吕梁市小东川河流域五年一遇、二十年一遇和百年一遇的洪水淹没范围的二维可视化。模拟结果表明,该模型操作便捷,模拟效果较好,模拟结果满足防洪规划要求,为山区小流域山洪评价提供了新方法。