基于海温多极指标的长期降水预报方法

准确的长期定量降水预报对水库防洪兴利综合调度具有重要的理论价值和现实意义。本文提出基于海温多极指标的长期定量降水预报方法,并以长江上游区间为例进行应用和检验。结果表明:海温多极指标能有效预报长江上游1961—2017年汛期(5—10月)的月降水量。相比于传统的单元、多元线性回归和典型相关分析方法,该方法更为稳健、预报精度较高,特别在初汛及后汛期月降水量预报上,具有显著的优越性。研究成果可以为三峡水库防洪兴利调度决策提供科技支撑。     

杨梅河流域“海绵型”综合管廊水文效应模拟EI北大核心CSCD

以广州市国家综合管廊试点区域——杨梅河流域为研究对象,利用SWMM和SUSTAIN模型对传统开发情景、传统综合管廊情景、低影响开发情景、低影响开发和综合管廊联合作用的“海绵型”综合管廊情景下的水文效应进行对比评估,结果表明:实测降雨条件下,SWMM模型的模拟结果与流域内涝实际情况相符,证明该模型适用于杨梅河流域水文效应研究;结合SWMM和SUSTAIN模型的优势,将SUSTAIN模型中的低影响开发优化布局方案输入至SWMM模型进行水文模拟,使得低影响开发布局更科学合理;“海绵型”综合管廊情景下,溢流量削减效果最佳,50 a重现期设计降雨条件下溢流总量削减率超过60%,与“快排”模式下的传统综合管廊情景相比,“海绵型”综合管廊使杨梅河出水口峰值流量明显降低,峰现时间也相应延迟。     

基于决策因子选择的梯级水库多目标优化调度规则研究

运用极端随机森林挖掘水库调度信息,考虑各水库相关因子与决策目标的相互关系,提出了梯级水库输入数据选择(Cascade-reservoir Input-variables Selection,CIS)方法,引入Gaussian径向基函数建立水库调度规则,并采用PA-DDS多目标算法对水库调度规则参数进行优化,得到了同时考虑供水和发电的多目标优化调度规则集。汉江上游梯级水库的应用结果表明:CIS方法能优选得到较为稳定的决策因子,且能在充分利用已有优选信息的同时避免决策因子选取上的重复和冗余;经梯级多目标优化调度,优选的决策因子能得到比传统决策因子结果分布更优的非劣解集,在以发电为主要目标进行优化调度时,能有效调整汛期和非汛期的水量利用方式,梯级水库年均发电量和供水量分别提高了0.33%和7.84%。     

水库洪水概率预报和汛期运行水位动态控制

降水和洪水预报对水库防洪兴利综合调度至关重要。开展中长期降雨预报和洪水概率预报,不仅可延长预见期,还可考虑不确定性并提高预报精度。介绍了水库洪水概率预报和水库汛期运行水位动态控制,显著地提高了洪水资源利用率。建议进一步开展降雨洪水概率预报、水库汛限水位专题研究和应用,提高我国水库的科学管理水平。     

基于新型综合干旱指数的珠江流域未来干旱变化特征研究

综合干旱指数构建及评估未来综合干旱特征变化具有重要的理论价值和现实意义。本文基于Copula函数,联合降水及VIC模型模拟的蒸散发、径流和土壤水等水文气象要素,构建了一种能综合表征气象-水文-农业干旱特征的新型综合干旱指数(CSDI),并以珠江流域为例进行应用,分析了未来气候变化情景下研究区综合干旱的变化特征。结果表明:(1)CSDI指数综合考虑了与干旱发生、演变密切相关的水文气象要素,能很好地监测到干旱的发生、发展过程,可综合从气象、水文与农业等角度刻画干旱特征。(2)RCP2.6情景下,流域下游综合干旱严重性降低且历时减少,而RCP4.5和RCP8.5情景下,全流域则均增加,严重性和历时分别至少平均增加14.8%和11.5%。(3)RCP2.6情景下,流域上下游超阈联合重现期100年的同频设计严重性和历时值均大幅降低,而RCP4.5、RCP8.5情景下,流域大部分地区则均呈升高。本研究可为研究区防旱抗旱提供新的参考。     

两变量设计洪水估计的不确定性及其对水库防洪安全的影响

在两变量水文频率分析中,样本系列容量一般较小,使得水文设计值估计具有不确定性。本文基于Copula函数和Parametric Bootstrap方法,并考虑联合设计值的最可能组合模式,建立可描述两变量设计洪水估计不确定性的C-PBU(Copula-based Parametric Bootstrap Uncertainty)模型,同时提出了定量评价两变量不确定性的度量指标,分析了联合设计值估计不确定性对水库最高调洪水位的影响,并对比了不同典型洪水选取模式下的水位不确定性。以隔河岩水库为例,推求了两变量设计值估计的95%置信区域;比较了不同样本容量对不确定性的影响。结果表明:设计洪水估计和典型洪水选择具有较大的不确定性,可采用C-PBU模型推求置信区间,来考虑设计洪水估计不确定性对水库防洪安全的影响。     

基于随机森林的洪灾风险评价模型及其应用

依据流域灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上选取10个评价指标,构建了基于随机森林(RF)智能算法的洪灾风险评价模型,借助GIS技术以100 m×100 m栅格为计算单元,对东江流域进行了评价。结果表明:该模型设置参数少,且无需设定指标权重和分级标准,实现过程较简单;RF模型拥有指标重要性评估功能,方便分析各评价指标对洪灾风险的贡献度;模型的评判精度、分级结果均比支持向量机(SVM)的结果更好,数据挖掘能力更强;与GIS技术结合,便于分析洪灾风险的空间格局及内在规律,具有较好的适用性,为流域洪灾风险评价提供了新的思路。     

基于大气环流和海温场的降水组合预报模型

针对降水具有混沌性和随机性,准确进行长期降水预报难度高的问题,提出时变海温多极指数和因子预报意见指数,基于大气环流和海温场构建长期降水组合预报模型,以三峡水库流域为例进行了验证。结果表明:组合预报模型在三峡水库流域1961—2020年汛期的月降水预报中有较好的适用性,特别在6月和9月降水预报上表现优异;与多因子回归、随机森林数理统计模型和CFSv2、ECMWF system 4动力数值模型相比,该模型更为稳健、预报精度提高显著。