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以前期水量为条件的管运洪水推求

水库工程在运行管理期遭遇的洪水,主要由暴雨形成的水量和洪水来临时河流前期水量决定。对小流域而言,后者作用较小可忽略;对于大中流域,后者影响较大应予重视。本文基于全概率公式,提出以前期水量为条件的年最大时段洪量频率分布来定量表征这种影响的方法——直接法和间接法。将前期水量分为少水和多水两种状态,直接法以实测洪水资料为基础,采用单变量频率计算分析原理推求前期水量为少水与多水的条件分布,直接法简单实用,缺点在于对资料条件要求较高。间接法首次以Copula函数描述年最大时段洪量和前期水量的2维联合分布;该方法的关键在于Copula函数的选择,通过分析年最大时段洪量和对应前期水量的相关图特性,选取Clayton–Copula函数推求条件分布。间接法在资料缺乏情况下方便可行,不足之处是要选择适合的Copula函数,计算较复杂。最后将建议的直接法和间接法应用于杂谷脑河管运洪水计算中,分析结果表明水库综合效益比原固定汛限水位时增加。     

电Fenton技术的研究现状及应用进展

电Fenton法通过原位产生的过氧化氢(H2O2)与Fe2+反应生成羟基自由基(·OH)处理难降解有机废水,阴极材料是实现电Fenton高效处理效果的关键因素。简要介绍了电Fenton技术的原理、分类及应用,详细阐述了非金属与金属阴极材料的研究进展。非金属材料主要以碳材料为载体,氮、硼和硫掺杂为主;金属材料主要有Fe、Cu和Ce等。获得高效、廉价的阴极材料是电Fenton技术今后的研究方向之一。     

混沌相空间的卡尔曼滤波模型及其应用

针对混沌时间序列,提出将混沌分析方法和卡尔曼滤波实时技术相耦合,建立混沌相空间的卡尔曼滤波模型.以混沌系统的相点为状态变量构成相点的状态空间描述,运用卡尔曼滤波实时预测并校正相点的未来演化规律,据此对四川省电力系统的日负荷时间序列进行短期预测.实例表明,该模型有利于跟踪相空间中相点的非线性演化轨迹,预测精度高、效果好.     

水文时间序列预测的径向基函数网络方法

提出了用多层径向基函数网络（ＭＲＢＦＮ）进行水文时间序列预测的神经网络方法．与通常水文时间序列预测的ＡＲ、ＡＲＭＡ、ＡＲＩＭＡ等模型相比，该方法有较强的非线性处理功能；与多层感知器相比，该方法具有训练时间短和全局收敛性的优点．     

现行主要水文计算方法适用性初探

本文以狮子滩水库为例论述了现行主要水文计算方法（设计洪水过程线法和长序列法）的适用性。实测资料和计算数据对比．分析结果表明：设计洪水过程线法的适用性需进一步探讨，在实际应用中应全面分析。长序列法的适用性较好，可以广泛应用。     

年径流预测的自适应NNBR-ANN耦合模型

以基本遗传算法为基础，优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数，得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型。应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测，并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析。结果表明：此方法将模型的基本参数进行优化处理，打破传统的定参方法，用于径流预测更加方便适用，且预测精度更高。     

短期洪水预报的模糊联想记忆网络模型

径流是水文系统的输出之一,径流的形成是一个复杂的过程,难以用精确的数学模型进行描述,而应采用从定性到定量的综合集成的方法,将专家群体、数据和各种信息与计算机结合起来,把理论与人的经验结合起来对其进行研究。人们对经流形成的认识常常以一种结构性语言知识的形式来表达,模糊联想记忆网络模型具有模拟人类联想记忆的功能,为应用结构性语言知识进行综合推理提供了一条有效的途径,使得在径流预报中模拟应用人的经验成为可能。本文以紫坪埔洪水预报为实例,对该网络模型的应用进行了初步的探讨     

日流量过程随机模拟模型的探讨

本文根据对日流量过程统计特征和自相关结构的分析，提出了适合于日流量过程随机模拟的分期平稳自回归模型。该模型概念清楚，结构简单，适用性强。以我国某站实测日流量资料建立了上述模型，并进行了实用性检验     

年最大洪峰序列统计混乱性的初步研究

现行洪峰频率计算的统计理论基础于洪峰流量独立随机变量，然而目前出现一种议论，认为洪峰序列有些情况下虽然无短滞进相关结构，但却存在着长滞时相关结构，这种奇特的特性可称做统计混乱性，混乱性无疑增加了估计参数的不确定性，并严重影响洪水风险分析的可靠性，本文根据中国部分河流长期观测资料，分析了洪峰序列的统计变化特性，结果表明，洪峰序列短滞时相关结构特性不明显，统计混乱性也不明显，在目前情况下可不予考虑。