基于MIKE SHE的洪水模拟与尺度效应分析

以淮河黄泥庄流域为研究对象,构建用于洪水模拟预报的分布式流域水文模型MIKE SHE,根据参数物理意义以及率定的方式确定MIKE SHE的模型参数。选用流域出口控制站黄泥庄水文站1983年～2009年间的21场洪水资料,对建立的模型进行了模拟与验证。在此基础上,研究设定了5种网格大小及5种时间步长,探究时空尺度变化对模型模拟效果的影响。结果表明,MIKE SHE模型对时间与网格尺度大小均较为敏感,且在一定尺度范围内,洪峰与洪量随网格增大而增大,随时间步长增加而减小。     

生态水利的理论与实践

通过对传统水利存在问题的分析，提出新时期治水思路的根本转变．首次系统地提出生态水利的理论基础和实践意义，通过对国内外生态水利建设的研究，提出了如何把生态建设和水利工程建设有机地融为一体，使水利含义达到更深更高的层次．并通过实践验证了生态水利是我国新时期水利建设的必由之路．     

正交曲线坐标下三维代数应力通量模型

针对弯曲及不规则明渠的水动力及物质输运特性，本文建立了曲线坐标系下的三维代数应力通量数学模型，对平面上弯曲及不规则复杂边界情形，采用Poisson方程进行正交曲线坐标变换，各向异性的湍流代数应力通量模型被引用于本文的模拟计算中，以体现复杂边界条件引起的水动力及物质输运特性的变化。通过180度强弯曲明渠水槽及贵溪电厂不规则边界河段物理模型试验两个实例计算表明，实测值与计算吻合良好，效果令人满意。     

圩区排涝模数计算方法研究

合理确定圩区排涝模数对于降低涝灾损失有重要意义。圩区内土地利用性质的不同,会导致产汇流机制和排涝标准的不同,但排涝模数的计算方法基本一致。本文根据圩区下垫面条件进行产汇流计算,入河流量扣除滞蓄量得到排涝模数,充分考虑到圩内河道的调蓄作用。以常熟市为例,对城镇圩区、农业圩区排涝模数进行计算,并分析了两种圩区不同的排涝要求对排涝模数计算方法的影响。     

中国的主要水问题及水文学的机遇

从水资源开发利用与保护、水旱灾害防治等方面论述中国当前存在的主要水问题：水危机和水浪费同时存在、水污染日趋严重、防洪减灾任重道远、生态环境破坏严重、全球气候变暖产生不利影响；进而论述水文学研究面临的新课题：水文现象的不确定性、人类活动对水文的影响、水位频率计算、水资源开发利用的最佳效应、水资源供需分析、农业节水灌溉机理及水旱灾害的防治，并指出必须加强对这些新课题的研究     

洪水预报智能模型在中国半干旱半湿润区的应用对比

为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预报中具有明显优势;随机森林模型与决策树模型精度随预见期延长而缓慢下降,前者适应性更好;多层感知器模型精度随预见期延长而骤减,模型稳定性较差。     

基于IFMOP的玉环市区域水资源配置

引入无概率分布的区间数表示不确定性影响范围,选取经济效益、供需水效率和COD排放量分别构建经济目标、社会目标和环境目标优化函数,构建了玉环市不确定性模糊多目标规划(IFMOP)水资源配置模型,并计算了不确定性解集。结果表明:IFMOP配置计算成果可实现玉环市区域水量水质协调高效利用和社会-经济-生态系统均衡发展;在75%来水保证率下各行业配置总水量不确定性范围为14 375万~15 154万m³。IFMOP水资源配置模型在信息不充分的条件下能够全面使用各类数据信息进行水资源配置,更好地满足水资源在各行业配置过程中的动态管理需求。     

基于SCE-UA算法新安江模型在沣河流域的应用

为了探索人工试错法和基于SCE-UA算法的自动优选法这两种方法在混合产流地区的拟合效果,选取新安江模型对半湿润半干旱地区陕西沣河流域进行参数优化。探讨基于SCE-UA算法的新安江模型在沣河流域的适用性,重点分析了参数的变化情况,发现两种方法模拟的次洪参数SM、CS变化较大。研究结果表明:基于SCEUA算法的新安江模型在沣河流域适用性较好,相对人工试错法参数取值更加合理,提高了优化速度与模拟精度,具有简便、高效的特点。     

基于随机森林分类算法的边坡稳定预测模型

基于随机森林分类算法,提出一种边坡稳定预测模型。应用收集的边坡稳定状态实例资料,选取边坡的岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力等参数,对边坡稳定性进行预测,并与SVM模型和RBF神经网络模型的预测精度相比较;研究了随机森林模型中决策树的数量对模型预测精度的影响,并最终确定在样本数目为100左右时,模型中树的棵数设为500较合适。模型预测结果表明:选取的边坡参数比较合理,随机森林预测模型较其他模型更为精准,能有效预测边坡的稳定状态。     

乌苏里江流域TRMM降水数据精度评价与修正

将地面站点观测的降水数据作为基准降水数据,评估汛期热带降雨观测计划(TRMM)降水产品3B42研究型数据(V7)与实时降水数据(RT)的日以及月尺度数据在黑龙江省乌苏里江流域的时空精度。结果表明:在时间尺度上,TRMM 3B42V7与3B42RT的日降水数据与站点降水数据相比,均系统性偏小,且相关性不是很好;相对而言,3B42RT与站点数据的偏差程度较小,相关性较好;月尺度数据与日尺度数据相比,月数据精度均有很大提高,且2种产品数据精度相差不大;在空间尺度上,TRMM 3B42V7和3B42RT都能较好地展现乌苏里江流域降水的空间分布特征。针对评估结果,使用加法和乘法模型对TRMM 3B42V7和3B42RT的月降水数据进行修正。修正后,2种TRMM卫星降水产品的月降水数据精度均有提高,并且加法模型修正效果更好。因此,可选取加法模型修正后的3B42RT月尺度降水数据用于汛期乌苏里江流域的相关水文研究。