黄河水量调度径流预报方法研究

介绍了服务于黄河水量调度的中长期径流预报技术方法、主要模型、预报系统及应用情况,并对未来黄河流域径流预报发展方向进行展望。黄河中长期径流预报模型从每个控制站点水文序列的影响因子和自身演变规律出发,根据各站点不同时期、不同影响因素,选择适当的统计方法分别建立。非汛期径流预报模型主要以前期径流、降水为预报因子,采用多元回归分析、门限回归分析和时间序列分析等方法建立;汛期径流受降雨影响强烈,流域降水主要受大气环流等因子影响,因此从前期环流因子中挑选预报因子,建立了汛期径流预报模型;天然径流量预报模型主要采用实测径流还原、时间序列分析及大气海洋物理因子相关等方法建立。黄河中长期径流预报模型及预报系统的建立,提高了黄河流域径流预报技术水平和能力,在1999—2018年20 a的水量调度中,提供了准确的年度水量预报和旬月径流预报,其中每年10月中下旬发布的花园口站年度天然径流总量预报平均误差为3.7%,最小预报误差为0.6%。     

水文时间序列逐步回归随机组合预测模型及其应用

由于气候因素和下垫面因素的综合影响,水文时间序列表现出复杂的非线性,包括确定性成分和随机成分,如月径流序列、日均流量序列等。这些预报对象如果不加处理直接用AR（p）建模进行预测误差较大。文中介绍了通过对非平稳序列提取周期项和趋势项后的余差序列建立AR（p）模型进行水文中长期预报的组合预测方法,并以嘉陵江北碚站7月最大洪峰流量序列为例对组合模型进行验证,结果比较满意。     

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EEMD与ANN混合方法的水库月径流预测

为了解决径流序列复杂的非稳态特征并提高径流的预报精度,采用EEMD-ANN组合方法构建径流预报模型,其中EEMD方法通过将非线性非稳态的水文序列分解为多组固有模态分量及趋势项,实现径流序列的稳态化,然后使用ANN方法分别进行预测,进而完成径流序列重构。以黄河龙羊峡水库为例,基于EEMD-ANN预报模型对入库径流量进行了预测,结果表明该方法可较精准地预测径流量。同时,通过对比分析发现,采用EEMD-ANN连续滚动预测月径流量在汛期的预报效果较好,而非汛期可采用同期预报的手段提高径流预报精度。     

基于多重演化模式重构的水文预报模型及应用

因长期受人类活动、气候变化等多重因素作用,水文时间序列表现出多时间尺度、多频率、动态变化、自记忆性等复杂性特征,增加了水文预报结果的不确定性。本文将经验模态分解模型,核主成分分析模型和支持向量机模型耦合,建立了针对复杂性水文时间序列的预报模型,并采用NASH效率系数、自相关系数、相对误差作为模拟预测精度及参数率定的多目标判断标准。模型应用于黄河花园口水文站径流序列的长期水文预报中,结果表明:模型预报时段长,具有较好的预测准确性和实践应用价值。该模型为多重因素作用的复杂性水文时间序列预报提供了一种方法。     

台安站年际旱涝周期性分析与旱涝趋势预测模拟

为探索旱涝周期演化的自然规律,本文对比分析了台安站年际降雨序列水文特性在气象转折周期前后的变化趋势。结果显示:在1980年前后,台安站年际降雨过程线的内在特征与外观发生了突变,从而验证了特征随气候成因的不同而发生改变的猜想,并为气候转折期提供了强有力的理论支持。台安站年际旱涝周期性特征并未因人类活动的影响而发生改变,其时间序列与水文自然演变规律保持较好的一致性。分段法旱涝趋势模拟预测可以有效解决传统的旱涝无规律的定势思维和台安站旱涝周期性分析的难题。模拟预测旱涝趋势可为推进饶阳河流域中长期气候预测研究和水文预报提供一定的理论支持。     

齐齐哈尔地区“九五”期间水资源预测

1方法的基本概念水文要素随时间变化的过程尽管是多样的，但总可以把它看成有限个不同周期的周用波相互重迭的过程。其数学模型为：式中：x(t)─—某水文要素序列；P1（t）─—第i个周期波序列；─—误差（也称残差）项。根据某水文要素数据，分析出该要素所含有的周期，而且这些周期在预测区间内其影响因素保持不变的话．就可以根据分析出周期进行外延，然后再迭加起来进行预测预报。省要指出的是，由于影响因素的复杂性，这里所指的周期不可能象天体运动、潮汐现象那样相严格周期，而只是概率统计意义上的周期。由于水文要素过程线比较复…     

人类活动对水文序列的显著影响干扰点分析--以黄河中游无定河流域为例

水文序列的一致性分析是水文计算中的一项重要内容,以黄河中游的无定河流域为例,运用斯波曼秩次相关检验法检验了该流域水文序列的趋势性,然后,利用有序聚类分析法推估了人类活动对序列的显著影响干扰点.结果表明1972年是无定河流域水文序列的突变点,1972年以后人类活动对该流域水文的影响更为显著.     

基于标准年和相空间重构的水文预报方法

文中提出了一种基于标准年和混沌分析的中长期水文预报方法。首先对最近若干年的水文时间序列进行标准年和剩余分量混沌特性分析;然后计算出时间序列与标准年差值余项的差分序列;最后利用相空间重构理论对此差分序列进行混沌预测,得到预报结果。实例计算表明此方法是可靠的。     

非稳态条件下的中长期径流耦合预报方法

气候变化会导致水文序列的非稳态性,从而给水文预报带来新的挑战。以疏勒河上游为例,提出了一种适于非稳态条件下的新的中长期径流预报方法。根据疏勒河径流的补给来源及其受气候变化的影响,按照时间序列模型的思路,依次提取趋势项和周期项,对剩余的随机项采用基于水文-气象遥相关模型,构建了时间序列与水文-气象遥相关的耦合模型。对比分析时间序列法、水文-气象遥相关法和耦合预报法对昌马堡站径流预报的结果,发现耦合预报方法不仅精度最高、模型可信度最高,而且可以描述非稳态的趋势性变化。     

四棵树河流域水文特性分析

本文依据天山北坡中段河流四棵树河近55年来的水文监测资料,简要分析了流域降水、径流、泥沙的水文特性,并对河流水质进行了评价。     

汦河流域洪水特性分析

以汦河流域气候特征和降雨情况为研究对象,通过分析汦河流域各站建站以来至2021年的实测暴雨洪水资料,统计其次暴雨量和次洪量、洪峰流量、洪峰滞时等水文要素。采用线性趋势回归分析和Mann-Kendall非参数秩次相关检验法研究水文时间序列的变化趋势,以及有序聚类等方法来分析水文时间序列的突变,揭示了区域区暴雨洪水产生的机理及规律,推动了山丘区中小河流流域洪水预报模型的发展,为区域暴雨洪水灾害精准防控及风险应对提供有力技术支撑。     

黄河源区河道冰封开河预报研究

研究黄河源区封开河日期的预报模型,对于填补黄河源区凌情研究的空白,进一步了解气候变化对源区径流过程的影响十分重要。根据黄河源区的水文、气象资料,从热力因素、水力因素和河道条件等方面筛选了影响河流凌情演变的主要因子,选用多元线性回归法和人工神经网络法对封河日期和开河日期进行了预测,并对预测结果进行了对比分析,初步建立起具有一定精度的黄河源区河冰封开河预报模型。     

均生函数模型在水文预报中的应用

水文预报是一项惠及国计民生的大事,由此做好水文预报工作就显得尤为重要。文章以松花江流域中下游的佳木斯水文站为研究背景,运用均生函数模型,率定参数、选取特征明显的因子,从而拟合实际序列和预测序列,在拟合多较好的基础上进行一段时间的水文预报工作。结果表明,该方法可以较为有效的表达未来一段时间的水文情势。     

流域中长期径流分类预报方法

以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势进行预报。通过比较不同时间尺度下的水汽系统物理运动机理,论证了"短期气候预测"作为中长期径流预报理论基础的合理性,并将流域径流来源影响因素及其表现概括为三大规律:天文因素表现出的周期性是主要规律,反映了水文气候过程的基本状态;大气环流表现出的随机性对水文气候基本状态存在干扰,导致了波动;流域特征性规律反映了各种因素综合作用结果,具有流域的特殊性。最终,将流域中长期径流预报分为正常年份的径流过程预报和异常灾变年份的大旱大涝预测,其中前者的预报因子为水文气象与气候要素,后者为天文因素;在服务对象上,前者为水利工程常规运行调度服务,后者为防洪抗旱部门防灾减灾提供灾情预测;在结果发布上,前者提供定量的径流过程预报,后者提供丰、平、枯等3级(或5级)定性预测,并给出相似年份;在预报方法上,前者采用数理统计方法或物理成因相关分析法,后者采用周期性、随机性和流域特殊性识别等综合预报方法。     

一种改进的混沌水文时间序列预报方法

提出了一种改进的应用于中长期水文预报的混沌预报方法,对水文时间序列进行周期性和混沌特性分析。利用傅立叶级数展开法分离出时间序列中的主要周期项,对时间序列与主要周期项的差值部分进行差分;利用相空间重构理论对此差分序列进行混沌预测,得到预报结果。实例计算表明此方法是可靠的。     

非平稳复杂年径流序列分析及耦合模型研究

本文针对复杂的年径流序列,提出首先识别并处理跳跃项,然后再进行趋势项、周期项的识别和提取,接着对剩余序列建立随机项模型,最终将趋势项模型、周期项模型和随机项模型耦合,建立复杂年径流预测耦合模型的新思路。并对某流域的年径流序列进行分析和预测,其预报结果具有一定的精度,表明模型是有效的,对其它复杂径流序列的研究具有一定的借鉴和指导作用。     

74项环流指数在水文长期预报中的应用

大气环流与径流序列在物理成因上有着比较密切的关系.如何认识气象因子与年最大流量的关系是水文预报工作中经常遇到的难题.本文利用74项环流指数与牡丹江站年最大流量相关,选取预报因子,进行多元回归计算,在保证预测准确率的前提下,尽可能较早的做出长期预报结论.     

基于分布式水文模型GBHM的河流闸坝调控研究

以秦岭北麓半干旱区城市河流为例,构建分布式水文模型与河段水量平衡模型,分析区域气候变化、河流上游水利工程蓄水运行及下游城市段橡胶坝蓄水调度对河流水量水质的影响,并依据不同水平年的水文模拟计算结果,制定变化环境下河流下游闸坝水量水质调控方案。研究结果表明:通过构建分布式水文模型,研究流域水文与气象要素、水库建设运行与灌溉取水等人类活动对河流水文过程的综合影响,是降低河流水资源管理风险及不确定性的有效途径之一;以下游河段水量、水质监测等数据为基础,开展变化环境下橡胶坝水量水质随机模拟与调控,制定的水量水质优化调控方案可以有效缓解河流水污染状况。     

大坝变形的小波分析与ARMA预测模型

大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列。其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA（p,q）模型,从而在现有水位、温度观测资料下预测坝体未来的变形趋势。实例计算结果表明,结合小波分析的时间序列法建立的预测模型,预测精度高于统计回归分析,预测效果良好,可作为一种有效方法应用于大坝变形预测中。