基于TOPSIS-模糊综合评判的模糊推理模型在开河预报中的应用

冰凌开封河受到较多自然和人为因素的影响,具有较高的不确定性,为了进一步提高冰凌开封河预测的精度,考虑各因素的综合作用成为解决问题的关键。先采用主成分分析法初步确定冰凌开封河历时影响因子的权重,运用模糊推理模型依据影响因子矩阵的相似性进行初步预测,进而采用TOPSIS-模糊综合评判模型对预报因子进行识别,筛选出合理的预报因子进行二次预测。运用实例对基于TOPSIS-模糊综合评判模型冰凌预报因子识别的模糊推理模型的效果进行了检验,同时与冰凌预报模糊优选神经网络BP模型进行对比,结果表明:在TOPSIS-模糊综合评判模型因子进行识别基础上的模糊推理模型预测精度较高、效果较好,既能够有效识别预报因子,又能够较好地提高预报封河、开河历时的精度,为凌汛预测提供了新的途径。     

汉江上游径流演变趋势及影响因素分析

为了研究汉江上游径流演变趋势并对影响因素进行分析,根据1950～2007年汉江上游安康水文站的实测径流资料,对汉江上游径流在年际、年代、汛期（5～10月）的演变进行了分析。用径流量的累积曲线对径流变化趋势及突变进行了研究,并使用非参数Mann-Kendall法(M-K法)来检验径流的趋势变化。趋势分析表明,20世纪90年代以前,汉江上游径流呈现增加的趋势,但到了1990年后径流量锐减,进入21世纪后径流量也在减少,但减少趋势有所缓解。重点分析了1990年后汉江上游径流量锐减的主要原因,结果表明,径流减少主要原因为降水量的减少、气温的增高、下垫面的变化、社会经济耗水的增加和水资源开发利用等方面。     

玉符河生态修复目标及方案研究

分析济南市玉符河存在的主要生态环境问题,采取样点调查方法,寻找玉符河生态水文规律,提出玉符河生态修复的目标和方案,建议在玉符河生态恢复过程中进行长期的水文与生物监测,注重本底资料的完善与积累,以便为我国河流生态修复提供借鉴。     

汛限水位动态控制技术运用条件及存在的问题

结合山东省水库汛限水位动态控制专题调研成果,归纳和总结了汛限水位动态控制技术需要具备的基本运用条件,对该技术在应用中存在的降雨与洪水预测预报系统需要完善、库区和下游工程条件尚需加强、急需构建非工程保障措施体系等问题进行了分析,并提出了相关建议:①从工程角度出发,对水库大坝和下游河道堤防进行除险加固;②进一步加强对水文预报及人为判断决策风险的考虑,研究多因素间可能存在的相关性;③通过洪水补偿来提高公众对洪水风险的认识水平,增强其风险意识;④对汛限水位动态控制的事前预警与事后应急处理及补偿措施进行研究,并考虑风险收益的分摊问题.     

通用水资源调配模型WROOMⅡ：应用

本文以南水北调中线水资源调配为实例,采用通用水资源优化调配模型WROOM进行45年长系列建模、求解及结果分析。首先,根据南水北调中线水资源系统特点,提出了WROOM模型在南水北调中线水资源调配中系统概化的指导思想;然后,阐述了模型设置方案的基本思路,采用多种优化方法,以供水优先级与是否考虑农业生态供水为控制参数选取了5种方案,并进行建模求解。通过对不同控制参数下供需平衡的对比分析,说明了不同方案的特点,可以为中线水资源实时调度方案的制定提供参考。     

三峡梯级水电工程生态调度准则框架研究

在分析梯级水电工程生态调度准则内涵的基础上,综合考虑不同水文情势条件下,长江中下游社会经济和生态环境目标之间以及多种生态环境保护目标之间的相互协调原则,提出了三峡梯级水电工程生态调度准则研究框架。包括:针对生态环境的刚性需求——最小环境流量的常规生态调度准则;针对生态环境的柔性需求——特定生物的繁殖期需求以及生态环境敏感区的脆弱期需求的相机生态调度准则。研究结论将为三峡梯级水电工程生态调度运行准则提供理论支持,并为梯级枢纽生态补偿进一步研究奠定基础。     

低C/N值条件下生物膜脱落对硝化作用的影响

利用管式生物膜反应器,在恒定水力和低C/N值条件下培养生物膜,当系统稳定后,通过暂时增大反应器内水流流速的方式进行膜脱落试验,以评价在混合菌生物膜内生物膜脱落对硝化过程的影响。采用变性梯度凝胶电泳(DGGE)技术检测生物膜菌群组成的变化,同时测定生物膜的厚度。结果表明,在试验开始3周后氨氧化率就达到了99%,且在出水中检测到了硝酸盐。不过,在整个试验过程中出水一直能检测到一定浓度的亚硝酸盐。试验发现,生物膜脱落会引起出水亚硝酸盐浓度的增加。生物膜脱落主要发生在恒定水力条件下,即使管内流速增加到4 000mL/min,也没有导致生物膜的显著脱落。DGGE图谱显示,附着生物膜和脱落生物膜内微生物菌群的组成基本一致,而且在整个试验过程中没有出现菌群组成的显著变更,但是脱落生物膜的某些条带的亮度明显高于附着生物膜。因此,生物膜脱落会引起生物膜内菌种丰度的变化,从而影响硝化过程。     

基于组合预测模型的水库径流长期预报研究

以丹江口水库为例,先通过时间序列分析模型和神经网络模型分别对入库径流进行了预测,在此基础上又构建组合预测模型进行了预测.结果表明:时间序列模型预测结果中最大相对误差为46.64%,平均误差为22.76%;人工神经网络预测结果中最大相对误差为33.21%,平均误差为23.91%;组合预测模型预测结果中最大相对误差为20.50%,平均误差为12.06%,组合预测技术不仅提高了整体预测水平,而且还有效避免了单一预测模型个别年份预测效果明显不达标的问题.     

南水北调中线水量分配准市场模型研究

现重点探讨了在准市场情况下南水北调中线水量分配的理论和模型,在比较计划分配与市场分配的基础上,从理论上说明中线建立准市场水量分配的必要性和可行性。结合政府宏观调控和水市场机制两种配置方式的优势和中线水量调度自身特点,建立了中线准市场水量分配模型。通过求解非线性最优化方程,研究了模型求解思路和方法,证明求得的解是Nash均衡解。最后阐述了准市场模型对中线水量调度的理论意义和应用价值。