基于灰色关联分析的相似洪水动态展延方法研究

在不能高精度预测后续洪水的现状下,对历史暴雨洪水信息进行挖掘,对降低水库防洪调度风险具有现实意义。制定将历史洪水标准化的方法,并根据暴雨洪水形成机制和实时信息的易获取性,筛选出能反映洪水特征的指标体系,并基于灰色关联分析原理构建了相似洪水动态识别办法和相似洪水展延实时洪水预报过程的展延效果评价方法。池潭水库历史暴雨洪水模拟结果表明提出的洪水展延方法对后续来水估计的总有效率高,效果显著,该方法应用效果、适应性、稳定性均较好。     

基于层次贝叶斯法的无资料地区洪水频率分析

为验证层次贝叶斯法应用于无资料地区洪水设计值估计的可行性,构建了基于GEV分布-层次贝叶斯法的区域洪水频率分析模型;建立了GEV分布参数与空间协变量的回归关系,用于站点间的信息融合以及无资料地区参数推理;采用基于Metropolis-Hastings抽样的MCMC方法对参数和超参数的后验分布进行求解,通过超参数的随机样本与协变量的回归关系估计无资料地区的洪水设计值及其置信区间。将此方法应用于淮河流域17个水文站年最大流量数据,并以其中2个站点为交叉检验站点用于无资料地区洪水频率推求,结果表明层次贝叶斯法的结果优于指标洪水法的结果,为无资料地区洪水设计值估计提供了新途径。     

基于动态时间弯曲算法的相似洪水识别方法

相似洪水动态识别是在大数据背景下弥补实时洪水预报预见期不足的有效途径,对于支撑防洪调度具有重要作用。由此,结合产汇流理论建立反映洪水形成发展的复杂多元动态事件集;采用动态时间弯曲算法改进了欧氏距离算法对相位的适应性;基于多元时间序列相似性原理构建了相似洪水动态识别方法。以池潭水库30场雨洪资料相对完备的洪水为例,对所提方法进行验证,结果表明该方法具有较好的洪水识别效果。