非恒定流模型在北江上游实时预报中的应用

非恒定流计算方法是一种比较成熟的水力学计算方法，该方法应用在洪水预报中具有需率定参数少、物理概念清晰、精度较高、处理手段灵活等优点。以北江为例，介绍在实时预报应用过程中河道的概化方法、特殊水流的处理方式、上下边界的选用、区间入流的处理以及计算的方法和步骤。     

河道洪水实时预报模型及在寸滩—螺山河段的应用

采用水力学和水文学相结合的方法，根据河道非恒定流的圣维南方程组，建立了河道洪水相应涨至预报模型和扩散波洪水预报模型，既可预报流量，又可预报水位。在模型的实时校正技术中，采用了具有时变遗忘因子的递推最小二乘实时校正算法，提高了参数实时跟踪能力和辨识精度。相应涨差实时预报模型和扩散波实时预报模型在寸滩－螺山河段上的应用均获得较好的效果。     

一维不恒定流与卡尔曼滤波耦合的河道实时洪水预报模型

对一维不恒定流方程组进行简化，导出扩散波的一维不恒定流方程，用有限差分对其进行离散化。考虑实时洪水预报的特点，上边界拟采用人流已知，下边界对于自然河段拟采用水位流量关系，对有闸、坝控制的拟采用相应的出流计算公式。对离散化的方程和边界条件进行线性化，得到系统方程。由于实际河道中实测变量的个数总少于待求变量的个数，为此，根据滤波方面的理论提出了一维不恒定流与卡尔曼滤波耦合的半自适应滤波模型。在该模型中量测误差系列的协方差矩阵可以通过信息更新系列实时地估计出来，只有模型误差系列的协方差矩阵需要预先给出。最后用实例对模型进行了检验并与其他方法进行了比较。     

实时洪水预报中的组合预测模型方法

通过分析最优加权组合预测模型的基本原理,提出了差分模型和衰减记忆最小二乘递推算法的组合预测模型,并将该模型应用到实时洪水预报中.结果表明:①最优组合预测模型比各单个预测模型精度高,稳定性较好;②提高单个预测模型的精度是提高组合预测模型精度的关键;③组合预测模型的实时洪水预报效果较好.     

基于水文水动力学耦合的洪水预报模型研究及应用

为了提高下垫面变化剧烈流域的洪水预报精度,在传统流域水文模型的基础上耦合水动力学模型,建立水文水动力耦合洪水预报模型。首先利用水文模型获得某一断面的流量过程作为水动力学模型的边界条件;之后利用一维水动力学模型进行河道洪水演进计算,推求流域出口断面的流量过程;最后以烟台市外夹河流域为例进行验证。结果表明,所建水文水动力耦合模型模拟的产流合格率较高,流量过程与实测值吻合,在一定程度上弥补了集总式水文模型不能考虑河道内复杂水流运动的不足,因此对具有复杂水文、水力条件的流域的洪水预报具有重要的指导意义。     

基于粒子滤波的一维非恒定流模拟多变量校正方法

为减少数值模型的不确定性,将粒子滤波方法引入一维非恒定流水量计算,建立了一维水量模拟的多变量校正方法.该方法通过对水流状态粒子进行统计估值,实现模型状态变量的最优估计.以单一河道洪水演进过程为例,探讨了多变量校正方法在一维非恒定流计算中的性能,分析了粒子数量、状态变量扰动误差和边界条件的不确定性对滤波效果的影响,从准确...     

一维非恒定流模型在黄河水量调度中的应用

随着黄河下游工农业生产的不断发展以及人民群众生活水平的提高，黄河水资源供需矛盾越来越突出。确保黄河不断流必然而临着越来越大的压力，提高水量调度的快速反映能力势存必行，因而提出了一维河网非恒定流数值计算模型在黄河下游枯水演进中的数学基础、实现方法和在此基础上建立的枯季水量调度软件的应用，通过对1985、1988年利津水文站流量的拟合结果比较可以看出，利用一维河网非恒定流模型建立的黄河下游枯水演进系统的实际应用效果是令人满意的。     

水库一维非恒定流数值计算

本文根据质量守恒定律重新推导了描述天然洪水控制方程组中的连续性方程,并用河段的体积和流量的微分方程表示。由动量定律可知,河段水体作用的动量其与河段进出口断面的动量之差及河段受力有关,对规则河段和不规则河段均采用同一描述方法。上边界条件为水库入流过程浅,下边界条件可采用水位流量关系、水位过程线.水库大坝作为内边界条件。以一维非恒定流方程组的加权四点隐式差分格式,求解各预报断面的流量过程、水位过程、最高水位、洪峰流量和洪峰出现时间。     

线性动态系统模型在实时洪水预报中的应用

应用一般的线性动态系统模型理论，并结合衰减记忆最小二乘递推识别的实时校正技术，建立了鄱阳湖吴城站水位过程的实时预报方案。模型结构采用AIC准则法和逐步回归筛选法综合确定，模型参数采用最小二乘法估计。应用结果表明，该预报模型适用于湖泊水位这类缓变型水文变量的预报，可以用于实时作业预报。     

西江下游实时洪水预报研究

为了提高洪水预报的精度,采用预报加校正的模式探讨了卡尔曼滤波算法与衰减记忆最小二乘法在西江下游洪水预报实时校正中的应用。结果表明:两种方法均能明显提高预报精度,但是综合比较而言,卡尔曼滤波方法取得的结果更优。     

REAL-TIME FLOOD FORECASTING METHOD WITH 1-D UNSTEADY FLOW MODEL

A real-time forecasting method coupled with the 1-D unsteady flow model with the recursive least-square method was developed. The 1-D unsteady flow model was modified by using the time-variant parameter and revising it dynamically through introducing a variable weighted forgetting factor,such that the output of the model could be adjusted for the real time forecasting of floods. The application of the new real time forecasting model in the reach from Yichang to Luoshan of the Yangtze River was demonstrated. Computational result shows that the forecasting accuracy of the new model is much higher than that of the original 1-D unsteady flow model. The method developed is effective for flood forecasting,and can be used for practical operation in the flood forecasting.     

非恒定流精确复演方法研究

研究了水工水力学模型试验中影响非恒定流复演(生成)精确性的原因，指出了精确性不理想的主要原因是其控制方法适用性不好．根据这一结论，给出了两种精确的非恒定水流的复演方法：一种是数字流量堰非恒定流复演方法，它通过改变堰板高度来调节流量，无需调节量水堰水位；另一种是流量元水流装置，它通过组合流量不同的流量元来调节流量．这两种非恒定水流的复演都是采用开环控制方法．     

一维河网非恒定水沙数学模型研究

在已有研究的基础上,建立了适合复杂区域的河网非恒定流水沙数学模型.建立过程中考虑到计算精度和计算速度的要求,水流求解采用汊点分组方法,同时本模型选用了较符合河网泥沙运动的汊点分沙模式.最后通过长江中下游长河段的水沙运动模拟表明,建立的河网水沙数学模型能够满足实际工程需要.     

基于集合卡尔曼滤波的实时校正方法

为减少非恒定水流计算中的不确定性,基于集合卡尔曼滤波提出多变量交替校正的方法。该方法通过交替校正水位和流量,避开了滤波过程中的大矩阵计算,实现了利用观测信息直接校正非恒定流状态的目的;同时,应用尺度转换方法提高水位滤波精度。数值试验重点考察了观测误差和水位变换系数对模型计算精度的影响。结果表明:观测误差越小,模型的计算精度越高;水位尺度变换系数能显著增强多变量交替校正方法的效果,变换系数越大,计算精度越高;基于集合卡尔曼滤波的多变量交替校正方法具有良好的校正性能,能显著提高河道水流的预报精度。     

短模型上的明渠非恒定流试验

水工整体模型试验中,明渠非恒定流至今大多被简化为恒定流,而效果有时并不理想。本文指出,只要设置固定式曲线尾门,并有必要的动态量测设备,便可模拟原型非恒定流;即使模型偏短,也能得出比恒定流试验更接近原型的成果。在同一模型上,既做恒定流试验,又进行必要的非恒定流试验,二者相辅相成,必将有助于试验水平的提高。作为例证,本文介绍了泄洪调度导致航道水面波动的一项试验成果,并以岩基冲刷、通航水流条件、围堰过水、河床冲淤等研究课题为例,讨论了采用“短模型非恒定流试验方式”的必要性与可行性。     

非稳定井流模型的半解析解

为了提高非稳定渗流计算的计算精度 ,通过数学分析得到了水位传导系数随时间变化时 ,一类非稳定渗流井流模型的半解析解 ,并进行了计算比较     

求解大型河网非恒定流的非线性方法

本文以Saint-Venant方程组为基础，用Newton-Raphson方法直接求解按Preiss-mann加权四点隐式格式进行离散所得的非线性代数方程组，提出了河网非恒定流的松弛算法。     

河网非恒定流隐式方程组的汊点分组解法

本文在现有研究成果的基础上，提出了一种汊点分组解法其特点是能够根据实际问题的需要，灵活方便地将河网中的汊点划分为任意多组，使汊点方程组的系数矩阵压缩到与分组后每组中的汊点数相同的阶数不仅极大地压缩了系数矩阵的贮存量，而且计算量大幅度减少，计算精度也得到了保证