季节ARIMA模型在于桥水库溶解氧预测中的应用

目前水库污染问题严重,而溶解氧是表征水体受污染程度和生态环境好坏的重要指标。介绍了ARIMA模型,以于桥水库三个监测站点1999～2005年的溶解氧含量为基础,运用季节ARIMA模型进行分析,预测2006年各监测站点的溶解氧含量,经与实际数据验证,说明该方法对于桥水库溶解氧浓度预测效果较好。     

利用NAM模型对松华坝水库入库径流的模拟研究

通过对松华坝水库入库径流的模拟介绍NAM模型使用的基本步骤,对不同参数模拟结果进行对比.发现Umax、Lmax、CQOF对径流总量影响明显,CK1、CK2对峰值的影响明显.建议先确定Umax和CQOF中的某一个然后调整另外一个,参数调整时可首先对这个几个参数进行校准.     

ARIMA模型在成都市供水量预测中的应用

随着我国经济的发展,城市化进程不断加快,城市水资源的供应和需求之间的矛盾不断加深。本文依据成都市供水量季度数据序列,根据刻画时间序列的自相关和偏自相关函数来最终确定ARIMA模型的具体形式,建立合适的模型来对成都市供水量做出预测。结果表明:拟合的模型参数是合适的,而且ARIMA模型对短期预测相当有效。     

ARIMA模型在降水量预测中的应用

ARIMA模型是研究时间序列的重要方法,普遍应用于时间序列的分析与预测。利用SPSS软件的时间序列分析预测功能,对营口市降水量数据建立ARIMA模型,并在模型的基础上对营口市降水量趋势进行了分析和预测。     

前后期径流(量)相关法预报水库枯季径流量

本文就前后期径流(量)相关法预报水库枯季径流量其原理极其应用作了详细论述，为水库枯季调度运行提供了科学的理论根据。     

ARIMA模型在田东县年降雨量预测中的应用

介绍了自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的原理和建模方法。根据田东县近年来年降雨量特征,建立了ARIMA（1,1,12）预测模型进行分析预测,并与灰色预测模型GM（1,1）的预测结果进行对比,对比的结果是ARIMA模型的预测精度比灰色预测模型的精度明显提高。     

黄河河源区枯季径流模型的研究及应用

通过对黄河河源区枯季径流演变规律的分析研究 ,开发研制出了适合于河源区的长期径流预报模型。利用该模型对黄河上游地区未来径流演变趋势进行预测预报 ,为水量调度和水资源合理配置提供依据     

松华坝水库水源区面源污染的防治

松华坝水库是昆明市重要的防洪、供水工程和饮用水水源地，与昆明市的可持续发展和人民生产生活息息相关。自1991年起，松华坝水库水质开始恶化，事态的发展形势危及昆明人民的基本生活和城市可持续发展，所以加强松华坝水库水污染防治势在必行。     

汾河上游静乐站汛前枯季来水量模型预测

利用汾河上游静乐水文站多年汛前枯季实测泾流和流域面平均雨量系列资料，分析了它们之间存在的内存成因关系，得出了两者之间的相关模型和有关参数，从而为当地工农业生产用水，尤其是下游汾河水库的蓄泄水提供了理论依据和重要参考价值。     

松华坝水库水源区面源污染的防治

位于昆明市北郊的松华坝水库,1991年起水质受到污染,原因有水土流失、农田化肥和农药、生活垃圾和污水、畜禽粪便等。治理面源污染的措施有:①建设小型水利工程水保工程;②生态修复;③推广沼气池;等。     

紫坪铺水库工程非汛期径流预报的研究

紫坪铺水文站非汛期划分为退水期和过渡期，前者的径流变化选用分级退水模型和季节性自回归模型描述，后者采用多元回归、灰色动态、非参数权重和模糊集预报模型等刻划。经优选后采用的预报模型，其评定和预报检验对旬、月径流都有令人满意的精度。     

基于自由搜索的水库入库含沙量预测模型

水库泥沙淤积问题直接关系到水库的规模、寿命以及综合经济效益的发挥。入库水流含沙量是影响水库调度运行以及水库泥沙淤积的主要因素,目前国内结构简单、实用性较强的含沙量预测模型不多。以水库的入库站流量及上游站至入库站的区间流量为研究对象,提出了基于两个水文站流量的水库入库含沙量的预测模型,采用改进的自由搜索算法率定模型参数,并将模型应用于龚嘴水库的入库含沙量的预测。研究结果表明,构建的模型结构简单,参数率定便捷,预测含沙量的精度较高,为水库入库含沙量预测提供了一种简便适用的方法。     

Reservoir Inflow Prediction by Ensembling Wavelet and Bootstrap Techniques to Multiple Linear Regression Model

In this study, a new hybrid model, bootstrap multiple linear regression (BMLR) is suggested to investigate the potential of bootstrap resampling technique for daily reservoir inflow prediction. The proposed model compares with three other models: Multiple linear regression (MLR), wavelet multiple linear regression (WMLR) and wavelet bootstrap multiple linear regression (WBMLR). River stage data of monsoon season (1st July 2010 to 30 September 2010) from three gauging stations of Chenab river basin are used. In wavelet transformation, input vectors are decomposed using discrete wavelet transformation (DWT) into discrete wavelet components (DWCs). Then suitable DWCs are used to provide input to MLR model to develop WMLR model. Bootstrap technique coupled with MLR model to build up BMLR model. While WBMLR model is the conjunction of suitable DWCs and bootstrap technique to MLR model. Performance indices namely root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSC), and persistence index (CP) are used in study to evaluate the performance of model. Results showed that hybrid model BMLR produce significantly better results on performance indices than other models MLR, WMLR and WBMLR.

     

Wetspa模型在流溪河水库入库洪水模拟中的应用

Wetspa模型是一个基于GIS技术的分布式物理水文模型。引进Wetspa模型,以广东省流溪河水库流域为例,利用流域的DEM、土地利用、土壤等数字化资料, 以ArcView3.2为操作平台,经过模型预处理, 建立了流溪河水库流域的Wetspa模型框架。从流域出口断面1980-2004年的流量资料中选取有代表性的大中小洪水20场,其中15场用来率定参数,另外5场用来验证模拟结果。研究结果表明,Wetspa模型适用于流溪河水库入库洪水的模拟。     

R/S分析在水库年来水趋势预测中的应用

根据漳河水库1963～2008年年来水量变化的实测资料,利用R/S分析的原理和方法计算了H指数,建立了R(τ)/S(τ)与τ的关系式,并对未来水库来水趋势进行了预测。结果表明:预测趋势与实际情况基本吻合,R/S分析方法也是水库未来来水趋势预测的一种有效途径,有较高的预报精度和应用价值。     

GM(1,1)模型在深圳市罗田水库枯水年份预测中的应用

根据罗田水库的年降雨量建立灰色GM（1,1）模型,对深圳市罗田水库枯水年份进行预测,得出在一定时段内枯水年份出现次数计算值与实际出现次数基本一致的结论,方法和结果可供设计、研究及水库供水调度时参考.     

尼尔基水库枯季径流预报方法分析

利用尼尔基水库52 a径流资料,分析了前后期径流（流量）相关法在尼尔基水库枯季径流预报中的适用情况,认为10月31日平均流量与11月至次年3月的径流量相关性较好,可用于尼尔基水库枯水期径流预报。