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1.
2.
为分析地表径流速度对城市内涝的影响,采用一维地下排水管网与二维城区地形的动态耦合模型,选取大连市某排水区块作为研究区域,设置4种地表径流速度10种设计降雨场景,模拟分析在不同重现期设计降雨及不同地表径流速度下研究区的内涝积水特性。结果表明:随着地表径流速度降低,管道排水压力变小,管道排水达标率最高可提升48.05%,且降雨重现期越短,地表径流流速对管道排水压力的削减效果越明显;地表径流流速对检查井溢流量影响显著,随着地表径流速度降低,检查井溢流量峰值最高可减小2 750 m~3,峰现时间最长可滞后56 min,同时随着降雨重现期增长,地表径流流速对检查井溢流量的削减效果减弱;研究区低、高风险区淹没面积随地表径流速度降低,最高可分别减小1.64万、8.37万m~2,但中风险区淹没面积变化反复。 相似文献
3.
鉴于初期雨水污染为地表水体的主要污染源之一,以儒乐湖初期雨水调蓄池容积确定为例,采用调蓄池工程措施进行截流,以V类水体标准为径流污染控制目标,在《室外排水设计规范》中控制径流污染的分流制初期雨水调蓄池计算公式的基础上,应用模型法模拟得出控制目标下的初期雨水径流累积深度及调蓄池容积。结果表明,截留径流累积深度为7mm,初期雨水调蓄池容积分别为9 250、5 850m^3时,研究区域内能够满足在管网重现期下排水水质达到V类水体标准。研究成果可为初期雨水截流工程实施提供建议及参考。 相似文献
4.
5.
为了研究不同降雨条件下边坡安全系数及预应力锚索轴力变化规律,以省道S303沿线某边坡为研究对象,考虑土体饱和-非饱和渗流与非饱和强度理论,基于有限元分析,对不同降雨工况下的孔隙水压分布、锚索轴力及采用强度折减法计算的边坡安全系数变化规律进行了研究。结果表明: 降雨量一定时,降雨入渗范围随雨强增大而减小,暂态饱和区域随雨强增加而增大; 边坡在加固前后的安全系数均随降雨量增加而不断减小,采用预应力锚索加固能有效提高边坡安全系数,并减小降雨对边坡稳定性的影响; 随着降雨量增加,各锚索轴力均增大,当降雨量一定时,雨强越小,对应的锚索轴力提升幅度越大,靠近底部的锚索轴力对降雨最为敏感。 相似文献
6.
为解决超差双翻斗式雨量传感器在检定校准时精细定量调测问题,尤其针对:在大小雨强(4mm/min和1mm/min)测试时超差值为一正一负,目前只能通过目测观察法并依靠经验对容量调节螺母和定位螺母进行调节,这存在着一定的盲目性并且成功率低。提出了一套检定流程并利用红外光电传感器和步进电机模块,实现了上翻斗和计量翻斗的左右斗的翻动数据的定量测量以及定位螺母和容量调节螺母的自动调节,并且可自动记录和上传检定数据到上位机。结果表明:本系统能有效地判定和解决翻斗翻动平衡和协调性问题,并可为业务人员积累检定数据以便后续分析处理。 相似文献
7.
研究王快水库与西大洋水库两库连通状态下的入库径流变化规律与丰枯遭遇,对于保障雄安新区用水安全有重要意义。基于1971~2015年共45年的径流和降水的月数据系列,利用滑动平均法、有序聚类法、不均匀系数、集中度、集中期和频率分析法等,研究了王快与西大洋水库入库径流的年际年内变化,并分析了两库的丰枯遭遇状况。结果表明,王快水库与西大洋水库年际入库径流总体呈减少趋势,随时间变化表现出丰枯交替现象,45年间均出现两次突变,突变时间为1979、1996年;入库径流年内分配不均匀性、集中程度均呈下降趋势,随着时间推移入库径流年内分配趋于均匀,两库入库径流的变化规律在年际、年内一致。不论是全年还是年内各月,王快水库与西大洋水库丰枯同步频率大于丰枯异步频率,丰枯同步性高,丰枯补偿特征不明显。入库径流的变化受降水及人类活动的综合作用影响。研究成果可为径流调控提供参考。 相似文献
8.
将降雨数值预报产品运用到水文预报中已经逐渐成为提高洪水作业预报的预见期的重要手段。为充分了解ECMWF(European Centre for Medium Range Weather Forecasts)和WRF(Weather Research and Forecasting model)2种数值天气预报产品对嘉陵江研究区面雨量预报的预报精度和误差分布,且为增强洪水预报精度的稳健性提供科学支持,采用TS评分、空报率、漏报率、正确率等指标,对嘉陵江地区7个气象分区内的2016年汛期面雨量预报结果进行了检验,分析了不同分区内各检验指标与预报时效的关系。结果表明:ECMWF数值预报产品和WRF数值预报产品均可用于该地区晴雨预报,且2种产品的预报精度随降水等级的增大呈增大趋势,随预报时效的增加呈减小趋势。综合而言,ECMWF数值预报产品对嘉陵江研究区的预报效果更好。 相似文献
9.
10.
针对径流序列不稳定导致预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和蝗虫优化算法(GOA)优化相关向量机(RVM)的组合径流预测模型。首先对原始非平稳的径流序列采用VMD得到若干个相对稳定的分量序列,再分别建立RVM预测模型,并采用GOA优化RVM中核函数的参数,最后累加所有分量的预测值得到径流序列的预测值。实例结果发现,较传统的BP神经网络、支持向量机及基于经验模态分解的支持向量机等模型,该模型预测精度更高,预测结果能为水电站的经济运行、水资源的有效利用等提供决策依据。 相似文献