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。     

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。     

英国实时洪水预报研究

河流洪水会引起生命损失、灾难性的财产破坏以及对经济和环境的负面影响。虽然不能完全消除洪水的风险,但是,实时洪水预报模型作为洪水警报服务的重要和不可分割的组成部分,可给及时洪水警报提供足够的超前时间,以尽量减少洪水损失。介绍了英国开发的2种实时洪水警报模型：简单触发洪水警报模型和流域综合水文和水动力学模型。     

青尼罗河实时洪水预报

苏丹靠近埃寒俄比边的埃尔代姆水文站使用ＳＭＡＲ－ＡＲ模型进行了青尼罗河的实时流量预报。该模型用１９９２￣１９９４年资料较准并用１９９５年资料检验，将ＳＭＡＲ－ＡＲ模型结果与苏丹灌溉与水利部（ＭＯＩＷＲ）使用的荷兰ＳＡＭＦＩＬ模型结果进行了对比分析。对１９９２￣１９９５年４个汛期的预报结果进行了比较，ＳＡＭＦＩＬ模型的流量预报结果取自ＭＯＩＷＲ的档案资料。比较成果表明，用ＳＭＡＲ＿ＡＲＳ民得的流量预     

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。     

枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究

枫树坝水库降雨径流概念性模型的建立及其自动采集系统的完善，为枫树坝水库洪水实时预报校正研究提供了前提条件。概念性水文模型考虑因素尽管样全面，但汇流经验单位线计算流量过程精度有待提高。基于洪水预报误差信息，对一价自回归模型自适应递推、二阶自回归自适应递推和卡尔曼滤波校正方法进行研究分析。实际洪水与模拟计算结果对比分析表明，二阶自加归递推和卡尔曼滤波校正计算方法提高了洪水预报精度。     

预报模型的组合及其在韩江流域洪水预报中的应用

简要介绍了几种预报模型原理，结合韩江流域现有水文站点的分布特点及预报需要对预报模型进行组合，并用水文资料率定参数和检验，据此分析论证了其在洪水预报中的应用和作用。     

枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究

枫树坝水库降雨径流概念性模型的建立及其自动采集系统的完善,为枫树坝水库洪水实时预报校正研究提供了前提条件.概念性水文模型考虑因素尽管较全面,但汇流经验单位线计算流量过程精度有待提高.基于洪水预报误差信息,对一阶自回归模型自适应递推、二阶自回归自适应递推和卡尔曼滤波校正方法进行研究分析.实际洪水与模拟计算结果对比分析表明,二阶自回归递推和卡尔曼滤波校正计算方法提高了洪水预报精度.     

实时洪水预报研究进展与展望

洪水预报是防汛指挥调度的重要依据,而实时洪水预报是提高洪水预报的重要技术手段,对提高防汛效率、保障防汛安全具有重要意义.针对实时洪水预报的复杂性和不确定性,提出了基于神经网络异联想记忆技术的综合修正方法和考虑降雨不确定性的概率预报模型等理论方法,通过误差反传、迭代计算和滚动预报等技术手段不断提高实时洪水预报的修正水平,...     

Comparative Study of Three Updating Procedures for Real-Time Flood Forecasting

Accurate real-time flood forecasting is essential for flood control and warning system, reservoir operation and other relevant water resources management activities. The objective of this study is to investigate and compare the capability of three updating procedures, namely autoregressive (AR) model, recursive least-squares (RLS) model and hydrologic uncertainty processor (HUP) in the real-time flood forecasting. The Baiyunshan reservoir basin located in southern China was selected as a case study. These three procedures were employed to update outputs of the established Xinanjiang flood forecasting model. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and Relative Error (RE) are used as model evaluation criteria. It is found that all of these three updating procedures significantly improve the accuracy of Xinanjiang model when operating in real-time forecasting mode. Comparison results also indicated that the HUP performed better than the AR and RLS models, while RLS model was slightly superior to AR model. In addition, the HUP implemented in the probabilistic form can quantify the uncertainty of the actual discharge to be forecasted and provide a posterior distribution as well as interval estimation, which offer more useful information than two other deterministic updating procedures. Thus, the HUP updating procedure is more promising and recommended for real-time flood forecasting in practice.     

A Hybrid Model for Real-Time Probabilistic Flood Forecasting Using Elman Neural Network with Heterogeneity of Error Distributions

Water Resources Management - Traditional static neural networks often fail to describe dynamic flood processes, while recurrent neural networks can reflect this dynamic feature of flooding. In this...     

洪水预报实时校正技术研究综述

对典型的水文模型流量预报实时校正算法、误差自回归校正算法、衰减记忆最小二乘算法和卡尔曼滤波算法等洪水预报实时校正方法及其求解过程进行了分析,讨论了各种方法的利弊.结果表明:水文模型流量预报实时校正算法物理意义明确,容易编制程序,但预见期较长时的校正效果不明显,对于有多个水文站的较大流域,不适宜采用该法;误差自回归校正算法的阶数可以通过实际情况来确定,模型可以确定系数,也可以加入不断反馈的信息而成为变系数的时变模型;衰减记忆最小二乘算法仅适用于缓时变系统的参数识别,对于非确定性动态水文系统模型参数跟踪乏力,容易形成参数在线跟踪的滞后性;卡尔曼滤波技术目前应用较为广泛,但在实际使用中仍然存在各种各样的问题,需要借助滤波处理技术加以改善.     

短期洪水预报的新型BP网络模型

对河段洪水形成规律的先验认识是制定预报方案的重要基础，这些先验知识对于正确选择神经网络预报模型的结构也有重要的指导意义。本文基于河段先验知识与神经网络结构相结合的思想．给出了一种新的BP网络模型，它比传统模型更符合实际，在紫坪铺河段洪水短期预报中的应用结果令人满意。     

长沙水文站洪水预报方法探讨

根据潭江流域长沙水文站水位受潮汐、洪水和上游水利工程措施影响的实际情况,对潭江流域的流域特性、长沙站历史洪水的影响因素进行分析,探讨适合于长沙水文站洪水预报的方法。     

南四湖洪水预报调度模型研究

南四湖流域水文特性错综复杂,至今没有比较实用的洪水预报调度系统,因此,开展南四湖洪水预报调度模型研究具有重要的理论意义和实际应用价值。在采用新安江模型率定有实测资料的11个子流域后,对于湖区周围无实测资料区间,进行邻近子流域参数移植处理,并通过分析模拟结果在一定程度上掌握了流域水文特性。最后根据实际需要确立2种防洪调度方式,其中人工控制方式充分考虑了调度人员的经验和调度中出现的意外情况,保证了实际洪水调度的灵活性。     

Real-Time Flow Forecasting in a Watershed Using Rainfall Forecasting Model and Updating Model

Water Resources Management - Watershed is the basic unit for studying different hydrologic processes. Flow forecasting in a watershed is dependent upon the rainfall. The effect of erroneous...     

大伙房模型在石佛寺流域洪水预报方案中的应用

为了提高辽河流域洪水预报精度,缓解流域下游的防洪压力,为水库防洪调度提供科学依据,现以水文自动测报系统为技术支持,以大伙房模型为例研究了石佛寺水库的洪水预报方案,并使用粒子群算法对大伙房模型进行了参数优选。计算结果表明,模拟预报结果都属于甲级方案,预报方案合理,并且符合石佛寺流域的结构特点,充分反映了洪水的时空变化,可用于石佛寺水库的预报调度。     

HIMS系统模型在洪水预报中的应用

根据研究流域的自然条件以及水文、气象资料,在HIMS系统平台下定制半干旱区典型小流域的日径流模型和湿润地区典型流域的次洪预报模型。模拟结果表明:日径流模型效率系数在率定期和检验期分别为0.75和0.73;次洪模型效率系数在率定期和检验期分别为0.84、0.81,洪水总量误差分别为4.9%、3.6%,洪峰值误差分别为17.1%、21.4%,洪峰时间误差分别为1.6h、2.0h,模拟和检验结果为乙等水平。由此可见,HIMS定制模型具有很强的地区适应性。最后,对模拟峰值偏低的问题进行分析探讨。