叶尔羌河卡群水文站年最大流量周期均值叠加分析与预报

文章选用叶尔羌河卡群水文站1954-2018年年最大流量序列进行了周期均值叠加分析,并对2019年年最大流量进行了预报,分析结果令人满意。通过分析可知,因影响因素错综复杂且受技术水平的制约,当前流域测站长期水文预报仍处于探索阶段,对预报模型的适用性等也有待进一步研究,周期均值叠加法将随着时间变化的流域水文序列划分为若干周期波段,并进行波段外延叠加和线性叠加,以获得流域测站最大流量、最高水位等预报结果的误差较小,结果具有可靠性。     

叶尔羌河库鲁克栏杆洪水预警监测断面水位流量关系率定分析

针对在叶尔羌河上游库鲁克栏杆建设水位监测预警断面,需要通过实时监测断面的洪水位来确定洪峰流量,为了解决监测断面水位流量关系,通过对上游水文站2013年同步资料进行分析,并参照该站1999年关系曲线的趋势来定线,使率定后的水位流量关系满足精度要求,为叶尔羌河下游防洪预警提供依据。     

周期均值叠加方法在水文长期预报中的应用研究

周期均值叠加法是将水文要素序列分离成若干个周期波并将周期波分别进行外延,然后进行线性叠加,从而获得预报结果。介绍了周期均值叠加的概念和计算方法,并利用汤旺河晨明站年最大流量资料进行了实例分析。     

新疆叶尔羌河近65年以来水沙特性分析

文章结合叶尔羌河流域内主要水文站建站以来水文数据,对流域水沙特性进行分析.流域每百米高程递增率下降水增幅约为6～7mm,降水量年际Cv值在0.34～0.72之间;6～9月径流占全年总量80％以上;消融型洪水从上游库鲁克栏杆到下游48团渡口站,衰减率介于6.38～26m3/(s·km)之间.     

神经网络模型在中长期水文预报中的实用性探究

人工神经网络因其特有的自组织、自学习和高容错性等功能在解决复杂的非线性问题中得到广泛的应用,近年来在水文预测中的应用也越来越多,文章以塔里木河流域叶尔羌河年径流量系列为例,使用人工神经网络与周期叠加分析对叶尔羌河年径流量进行预报,通过对比分析,探究神经网络模型在中长期水文预报中的实用性问题。     

叶尔羌河库鲁克栏杆站-喀群站洪水传播时间规律

通过建立库鲁克栏杆站和喀群站流量与单位河长传播时间Q―t关系,确定了库鲁克栏干站-喀群站河段流量与洪水传播时间关系的基本模式。根据2站历史洪水数据建立的Q―T0关系验证了库鲁克栏干站-喀群站河段流量与洪水传播时间基本模式。库鲁克栏杆站洪水流量超过2 000m3/s,库鲁克栏干站-喀群站河段洪水传播时间稳定在7-8h。     

叶尔羌河年径流量逐步回归周期分析与预报

叶尔羌河发源于喀喇昆仑山北麓,是塔里木河主要源流之一,卡群水文站是其水量控制站。文章选用卡群水文站1954-2018年年径流量W(t)序列,建立了逐步回归周期分析模型,对建模期W(t)序列进行了模拟检验,对建模期外的2019、2020年年径流量进行了预报,效果良好。     

神经网络模型在中长期水文预报中的实用性探究

人工神经网络因其特有的自组织、自学习和高容错性等功能在解决复杂的非线性问题中得到广泛应用，近年来在水文预测中的应用也越来越多。本文以塔里木河流域叶尔羌河年径流量系列为例，使用人工神经网络与周期叠加分析对叶尔羌河年径流量进行预报，通过对比分析，探究神经网络模型在中长期水文预报中的实用性问题。     

浅析水位预报中的周期均值叠加法

介绍了周期均值叠加模型和计算过程,利用高州水文站历年实测最高水位对该方法的预报精度进行检验,并分析影响因素。     

新疆白杨河年径流量丰枯趋势定性概率分析

白杨河位于新疆奇台与吉木萨尔两县交界区,发源于东天山博格达山脉北坡,五圣宫水文站是其水量控制站。文章选用五圣宫水文站1980-2015年年径流量,用马尔可夫预报技术对其2016-2020年年径流量丰枯趋势进行定性概率试报;选用1980-2020年年径流量,用同样方法对2021、2022年年径流量丰枯趋势进行定性概率预报。试报结果令人满意,预报结果可供参考。     

新疆叶尔羌河水文要素变化特性分析

本文基于叶尔羌河卡群水文站1954~2012年流量、降水量数据,采用M-K趋势法和小波周期法定量分析了卡群站近59年年平均流量、年平均降水量的变化趋势、突变分析以及周期性分析。研究结果表明:卡群站1954~2012年平均流量具有上升趋势,但上升趋势不显著,存在着9年左右的小尺度,20年左右的中尺度和26年左右的大尺度三个层次变化周期;卡群站1954~2012年年降水量具有较为显著的上升趋势,存在着4年左右的小尺度,11年左右的中尺度和24年左右的大尺度三个层次变化周期。研究成果对于新疆喀什地区气候变化下的水文序列分析研究提供参考价值。     

黄水沟汛期逐月流量过程的聚类分型与定性预报

黄水沟位于新疆天山南坡,是流入焉耆盆地的雨雪混合补给型河流,黄水沟水文站是其出山口水量控制站。采用K-均值聚类分析法,对黄水沟水文站1955—2019年汛期(4—9月)逐月流量过程聚类分型,对由分型所建的类型值序列进行逐步回归周期分析,最后对2020年汛期逐月流量的类隶属进行定性预报,精度较好。     

我省主要江河2000年水情趋势预报

陕西省主要江河 2000年最大流量、年径流量预报表 根据前期气候、水文要素与年径流量、年最大流量的相关关系和水文要素自身的演变规律等，应用数理统计原理，采用六种预测方法进行计算，并经过综合分析，现就我省主要江河 12个控制水文站 2000年年径流量、年最大流量预报如下： 　　年径流量：黄河龙门、潼关水文站正常略偏丰；渭河林家村、魏家堡水文站正常；咸阳、华县水文站正常至偏枯 1～ 2成；泾河张家山水文站正常至偏枯 2成；洛河状头水文站正常至偏枯 3成；汉江武侯镇、洋县水文站和安康水库入库正常至偏丰 2～ 3成；嘉陵江略阳水…     

叶尔羌河洪峰传播时间分析

根据叶尔羌河干流水文监测资料,利用水文站洪峰流量和出现时间,建立洪峰传播时间和上游洪峰流量的关系,提出洪水作业预报经验公式,并进行洪水传播时间检验,为研究叶尔羌河洪水传播规律提供了借鉴。     

采用多元线性回归分析法预报东宁站年最大流量

依据大量的历史资料采用数理统计法分析水文要素本身的统计学规律或者水文要素和相关因子之间存在的统计关系,再运用这些规律或者关系制作预报的方法就是数理统计法。在数理统计学中研究一个随机变量与多个随机变量间的相关关系称为复相关或多元相关。在中长期水文预报中,常采用这种方法来分析预报对象与多个预报因子之间的关系,称为多元线性回归分析法。文章以绥芬河东宁水文站为例,采用多元线性回归分析法预报2014年年最大流量。     

库鲁克栏干水文站中泓浮标系数分析

浮标系数的确定对水文测验的精确度影响很大。库鲁克栏干水文站1992年断面下迁,中泓浮标系数木头十字型为0.62,根据《河流流量测验规范》(GB 50179-2015)相关要求,现需对浮标系数进行复核。文章分析了叶尔羌河概况及中泓浮标测流要求、方法,采用比测流量分析浮标系数法,对大中小水及浮标的测验方式进行了探讨,经过数据对比,提出浮标系数变化不大,原系数可以继续进行使用,为保证该站的水文测验精度提供了技术支撑。     

北江横石站年平均流量系列周期检验及周期波叠加预报模型应用

通过周期检验定量计算分析,北江横石水文站年平均流量变化周期为11年,周期判断准确性为95%;第2周期为23年。周期波叠加预报模型拟合检验表明,允许误差20%的合格率为86.5%。未来几年的年平均流量预报可作为编制年发电计划的参考。     

峡门河水文预报方案建立与修正

峡门河属于石羊河重要二级支流,长期缺乏必要预报手段,对此,采用峡门台水文站1985年～2007年和哈溪水文站2008年～2017年降水、来水数据,通过周期均值迭加和ARIMA模型演算,率定相关参数,初步建立峡门河中长期水文预报基础,并结合2018年1月～6月降水情况,对预报方案进行修正,最终确定2018年为极端枯水年,周期均值迭加法预测2018年峡门河来水量为0.6290亿m~3,ARIMA模型预测为0.6004亿m~3。     

四棵树河中长期径流量预测浅析

本文利用了四棵树河吉勒德水文站（1955年～2008年）的水文、气象等资料,分析了径流中长期变化的规律和影响因素,把河流水量等预报对象作为随机变量,把分析得出的各个影响因素作为预报因子,然后应用回归分析或判别分析的方法对预报因子进行筛选。考虑到水文序列的非平稳性,把水文序列分解成趋势项、周期项、平稳项,然后分项预测,叠加后得到预报结果,以此来预测四棵树河流域2009年的水量趋势。     

人工神经网络在径流长期预报中的应用

介绍了人工神经网络（Artificial Neural Network-ANN）模型,并阐述了BP模型算法。通过Matlab6．5中的Neural Network Toolbox编写程序,根据塔里木河源流叶尔羌河卡群控制水文站历年的气象资料和水文资料,对径流量进行了预报,并对模型进行了验证和分析,结果表明：1968～1997年间预报合格的有25年,合格率为83％;1998～2002年的合格率为100％,从而说明神经网络在水文预报方面具有良好的适用性。