嫩江流域水量分配方案及保障措施研究

研究嫩江流域水资源开发利用现状以及至2020年水资源面临的形势,对实施嫩江流域水量分配的必要性进行分析。根据流域规划工程情况及河道内需水要求提出嫩江流域的可分配水量,以水资源综合规划配置成果为基础,提出嫩江流域的地表水分配方案及下泄水量控制方案,并结合流域实际情况提出了水量分配实施的保障措施。     

基于MIKE FLOOD的蓄滞洪区分洪能力研究

本文基于蓄滞洪区一、二维耦合模型,通过计算不同典型年洪水的蓄滞洪区分洪能力,得到蓄滞洪区最优运用方案。研究结果可为制定科学、合理、可行的蓄滞洪区启用条件提供技术及理论支撑,保障蓄滞洪区的分洪能力,使防洪效果最大化。     

遗传编程在降雨径流模拟中的应用研究

针对降雨径流过程的复杂性,介绍了遗传编程的基本原理和方法,建立了王家厂水库流域不同输入变量情况下基于遗传编程的降雨径流模拟模型,讨论了遗传编程符号集和终止集对模拟精度的影响.结果表明,遗传编程可用于降雨径流模拟并可给出明确的降雨径流关系式,便于理解复杂的降雨径流过程.     

西辽河流域平原区植被与降水及地下水埋深的关系

以西辽河流域平原区为研究区,利用Landsat-5影像,采用最大似然法提取土地利用类型,用归一化植被指数(NDVI)计算得到植被覆盖度,结合地下水埋深、降水量资料进行分析,结果表明:自1989年至2010年,耕地、草地与居民用地的面积均不断增大;林地、未利用地的面积呈现不断减少的趋势;植被覆盖度在1989至1999年间下降,自1999年呈现上升趋势,但2010年的植被覆盖度仍小于1989年。1999—2010年研究区的植被覆盖度受降水量的影响相对较大。在上世纪90年代研究区西北部植被覆盖度受地下水埋深的影响较大。     

基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究

应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。     

东辽河水量调度的研究与分析

文中在对流域基本情况进行分析的基础上,建立了月尺度水量调度模型,提出二龙山水库调度方式,制定水量调度方案。利用构建的水量调度模型,实现了对东辽河流域的有效调度,充分利用了有限的水资源,能够缓解省区间用水矛盾,促进水生态文明建设。     

松花江1998年洪水重演分析

文中全面梳理了松花江历史最大洪水1998年洪水过程,推求现状防御体系洪水调节结果,根据调节计算结果和各断面水位流量关系估算各断面水位,结合堤防现状防洪能力研究分析洪水淹没情况,找准防范重点和薄弱环节,为有效防范松花江流域超标洪水“黑天鹅”事件提供支撑。     

MIKE 11模型在水资源调度中的应用

根据松花江流域实际情况和水资源管理需求,基于MIKE11水文模型,提出松花江流域水资源调度模型框架,包括模型研究范围、计算流程、边界设定、取退水计算方法等。遭遇特枯水年,满足不了断面最小生态流量,通过模拟加大水库放流方式满足断面最小生态流量。     

水文模拟与预测中的不确定性研究现状与展望

水文模型是水循环研究、水环境保护、水资源管理等的基本工具,在过去几十年里水文模型一直是水文工作者研究的重点,而水文模型的可靠性和不确定性分析却显得不足和滞后。随着水文模型越来越复杂,在现有数据水平相对缺乏的条件下,水文模拟与预测中的不确定性日益突出。对此分析了与水文模型紧密相关的不确定性的来源,回顾了考虑不确定性的水文模拟和预测主要分析方法,并提出了未来水文模拟与预测的不确定性研究的主要内容和需要注意的问题。     

蓄泄兼筹 防用结合 提高松辽流域防洪减灾能力

本文调查了松辽流域防洪工程现状及存在的问题,在现状基础上对流域堤防、水库、蓄滞洪区、重点城市防洪、河道整治、中小河流、山洪灾害防治、洪水资源利用和除涝进行了规划,提出松辽流域防洪总体布局。