嘉陵江中游段中长期径流预报研究

通过对嘉陵江流域中游段的径流特性及变化规律进行研究,应用目前较为成熟的人工神经网络模型、最近邻抽样回归模型、自回归模型和均生函数模型,对嘉陵江流域中游段年径流进行预报。实例分析和预测结果比较表明:人工神经网络模型与最近邻抽样回归模型能更好地预测嘉陵江中游段的年径流。     

周期叠加外延—最近邻抽样回归组合模型在韩江流域年径流预测中的应用

为提高年径流预报精度,尝试将周期叠加外延法与最近邻抽样回归模型结合,用韩江流域潮安站年径流系列作试验,结果表明组合模型预测合格率比单一周期叠加外延模型高,预测效果较好.     

数学模型在漫湾水电站中长期预报中的应用

水文中长期预报作为防灾减灾以及进行水资源优化调度、水电站运行管理的重要依据,一直是水文工作中的重点和难点。为了探究不同数学模型在漫湾水库的适用性,选定人工神经网络、最近邻抽样回归、线性回归3个模型对漫湾水库进行月径流模拟,并将各个模型的模拟径流进行对比和精度评价。最终选定模拟精度较高的最近邻抽样回归方法建立漫湾水库月径流来水预报方案。     

若尔盖湿地黑河径流分析及预测

根据若尔盖湿地若尔盖水文站逐日平均流量资料(1988～2008年),应用滑动平均法、不均匀度、变化幅度以及自相关系数分析了若尔盖湿地黑河径流年际变化以及年内分配规律,并采用门限回归模型以及最近邻抽样回归模型对日径流进行了拟合和预测。研究表明,若尔盖黑河径流量年内分配十分不均,年内变化曲线呈现双峰型;日径流短期内具有良好的相依性;且年径流量自1988年以来具有明显的减小趋势;门限回归模型、基于时间序列分析的最近邻抽样回归模型用于逐日平均流量预测,效果较好。     

珠江梧州水文站枯季月径流预报

梧州站流量作为珠江下游河口地区压咸控制流量,其上游来水的丰枯直接关系到珠江流域枯季水量统一调度的成功实施。基于梧州站枯季(10月-3月)月径流资料,采用逐步回归法提取径流序列的趋势项、周期项,自回归方法预测随机项的组合预测方法建立了梧州站枯季径流预报模型。结果表明:逐步回归与自回归组合的方法在径流预报中取得了较好的预报效果,1月径流预报精度达到甲等,10月、11月、12月、2月以及3月预报精度均达到乙等,可用于实际水文预报工作中。     

基于小波分析的最近邻抽样回归预报模型研究

〗为了提高水文中长期预报的精度,以屏山站1951～2005年年径流序列为例,应用小波分析技术对信号进行多尺度分析,将水文时间序列分解成若干个高频序列和低频序列,再将高频序列和低频序列分别应用最近邻抽样回归建立模型,然后应用小波重构技术将各序列进行重构,从而实现对原始序列的预测。结果表明：应用小波技术建立的组合模型,其精度明显高于单一的最近邻抽样回归模型,可以应用于生产实践中。     

基于多项式回归模型的枯季径流预报与分析

冶河流域径流的补给来源主要是大气降水,径流和降水主要集中在5月-10月.由于受地质环境条件、流域下垫面因素作用,汛期径流与枯季径流存在良好的相关关系.枯季径流预报采用汛期径流量与枯季径流量建立多项式回归模型,通过对不同阶数的多项式进行对比分析,三阶多项式曲线拟合程度较好.采用符号检验和偏离数值检验法对该曲线进行检验,曲线拟合效果显著.并对枯季径流预报结果进行评价,按照枯季径流预报规范的要求,预报合格率达89.3%.该流域枯季径流,是沿河工业用水、灌溉用水的主要来源,分析和预报冶河枯季径流来水情况,为制定工农业用水方案提供科学依据.     

ARIMA模型在松华坝水库枯季入流预测中的应用

为探索ARIMA模型在水文中长期预报的适应性,以预报松华坝水库枯季入流为例,选取该水库主要入流控制站中和水文站枯季（11月-次年4月）径流建立数学模型进行分析预测,并与周期时间序列模型的预测结果进行对比,结果表明ARIMA模型预测精度优于周期时间序列模型预测成果,可应用于水文预报工作中。     

多模型不同时间尺度中长期径流预报研究

为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响。研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限自回归模型对该工程月、旬、周时间尺度平均流量模拟预报精度随着时间尺度减小呈增高趋势;门限自回归模型模拟预测精度略高于其他两个模型;资料系列达到一定程度后,不同模型对月、旬、周时间尺度平均流量的模拟预报比较稳定。     

最近邻-径向基函数网络模型在日径流预测中的应用

介绍了NNB-RBFN模型的基本思想和实现算法。通过日径流中的实例对模型的预测效果进行了验证,并与最近邻抽样回归模型的预测结果进行了对比,取得良好的效果。     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

基于四种方法的月径流预测研究

径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义。根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点。对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%。表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好。     

基于水文学方法的大洋河河道生态需水量计算研究

河道生态需水量的确定对于河流生态系统健康至关重要,为计算大洋河河道内生态需水量,基于大洋河岫岩和沙里寨两个水文站1970-2012年流量资料,分别运用最小生态径流法以及本文提出的保证率为90%(枯水期)、75%(平水期)、60%(丰水期)的适宜生态径流法计算了大洋河河道内生态需水量,并运用Tennant法对计算结果进行评价分析并结合实测流量资料对大洋河生态径流满足度进行了分析,研究结果表明:适宜生态径流量可以使得大洋河河道内的生态环境状况在丰水期和枯水期达到极好的状态,而最小生态径流量也能使大洋河生态环境状况得到改善和稳定,大洋河在丰水期生态径流破坏程度要高于枯水期,本文的研究成果对于大洋河河道生态保护和治理可提供参考价值。     

基于参数优化的EEMD-LSSVM年径流组合预测模型

径流预测是水资源管理的基础,其准确性直接影响水资源优化调度的成果。本文针对径流时间序列的内在周期特性,引入一种基于总体经验模态分解（EEMD）的LSSVM组合预测模型,并提出一种基于动态逼近局部搜索粒子群的LSSVM参数寻优方法。基于分解一重构原则,论文首先利用总体经验模式分解法对径流系列进行周期分量提取,然后应用基于参数寻优的LSSVM模型对各分量进行预测和重构。以澧水流域江垭站的年径流预测为例进行模型检验,通过三种预测模型的结果对比,验证了本文组合预测模型的可靠性。     

秃尾河流域年径流变化特性分析

对流域径流的变化规律进行准确地分析及合理地预测对流域水资源的合理开发、水利工程的建设以及社会经济的发展具有重要的指导意义。利用Mann-Kendall秩次相关检验法和小波分析理论对秃尾河流域的径流变化规律进行分析研究,并建立BP神经网络模型对径流变化进行预测分析。结果表明:秃尾河流域年径流量变化总体上有明显的下降趋势;从小波系数图可以看出年径流过程主要存在2年、8年和19年左右的变化周期,其中19年左右时间尺度为第一主周期,同时发现目前年径流处在枯水期后期,水量有转向增加的趋势;采用BP神经网络法对秃尾河流域高家川站年径流量进行预测,预测结果相对误差仅为5.92%,说明所建立的BP神经网络模型用于该流域的年径流预测得精度较高,是一种有效地年径流预测方法。     

石板水库洪水预报软件开发与应用

龙河汛期洪水频繁，枯期来水少，中游的石板水电厂以发电为主、防洪为辅，为了协调石板水电厂水库防洪与发电用水矛盾，需建立一套完整的洪水预报系统。文中介绍了石板水电厂水情预报模型，根据模型原理开发了洪水预报软件。实践证明，开发出的洪水预报软件实用性强。对模型中的参数进行修改后，可用于不同河流的洪水预报。     

R/S-GM(1,1)组合模型在径流预测中的应用

基于R/S分析法能提供有效的非线性科学预测,河川径流具有灰色禀性,为了提高河流径流预报精度,提出了R/S分析与灰色理论相结合的河川径流预测方法。该方法可以克服径流灰色预测存在的数据波动较大时预测精度降低的缺陷。将该方法应用到黑河莺落峡站和正义峡站的年径流量、汛期和非汛期径流量6个序列进行径流预测验证。结果表明:两站年径流量和汛期径流量序列的预测精度都在90%左右,非汛期径流量序列在80%以上,各径流序列预测结果与Mann-Kendall趋势检验一致,预测结果可靠,为河流径流量的科学预测提供了一种新方法。     

黑河流域水循环系统的分布式模拟(Ⅱ)——模型应用

应用作者开发的分布式水文模型WEP－HeiHe，对黑河上、中游流域水收支和水循环要素的时空变化进行了系统剖析；同时，还将模型应用于莺落峡径流预报、山前小河流径流和地下水侧渗量的模拟与预报以及未来下垫面变化条件下的流域水收支预测。结果表明，模型能系统表征流域水循环和水收支各要素的时空分异；对于枯水期的径流预报，达到较高的精度。在对下垫面变化条件下流域水收支预测中表明，尽管涵养林建设增加了截留蒸发，但同时也降低了林地的土壤蒸发，因此总蒸发量增加不明显；涵养林建设会使出山径流略有减少，但同时会稍增加土壤和地下水的蓄变量；退耕还牧对减少蒸发、增加正义峡下泄水量以及降低蓄变量赤字均有明显效果。