叶尔羌河库鲁克栏杆水文站年最大流量洪水预报

因影响因素错综复杂且受技术水平的制约,当前新疆水文预报仍处于探索阶段。为了提高区域河流洪水预报精度,基于叶尔羌河库鲁克栏杆水文站数据,采用周期均值叠加法,对叶尔羌河库鲁克栏杆水文站1960—2020年年最大流量序列进行了分析,利用2021年流量数据进行周期外延叠加预报验证并对2022年年最大洪水流量进行了预报,得到库鲁克栏杆水文站2022年年最大流量预报值为2 070 m3/s,预计相对误差在-11.1%以内。研究成果可为周期均值叠加预报方法在新疆水文预报中的运用提供借鉴。     

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。     

面向不平稳径流序列的中长期径流预测方法

针对不平稳序列中长期径流预测精度低的问题,构建了趋势分析与周期叠加组合的预测方法。利用逐步回归趋势分析技术将不平稳径流序列分离为趋势序列和平稳序列两部分,对趋势序列采用趋势回归技术进行预测,对平稳序列采用周期均值叠加技术进行预测,然后将两者预测结果叠加得到最终的预测值。以黄河中游3个水文测站为例进行实例检验,结果表明:趋势序列采用逐步回归技术进行预测,能更准确表达序列的趋势性,从而提高预测精度;采用趋势分析与周期叠加组合的方法模拟月径流量,效果明显好于直接采用周期叠加的方法,能达到中长期径流预测的精度要求。     

组合预报在乌江渡水文预报中的应用

利用1951-2006年乌江渡月径流量和74项气象因子建立逐步回归、时间序列、周期均值叠加、多元线性回归、岭回归模型,对2007年和2008年月径流量进行预报以检验效果。按要求将各水文模型进行加权组合预报,共五种组合均提高了拟合、预报结果的精度和稳定性。     

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。     

三峡水库区间定量降水预报不确定性初探

在过去研究的基础上,对三峡水库区间流域随机降水模型与区间流域洪水预报模型耦合得到的模拟流量序列进一步研究,分析定量降水预报误差对水文预报结果的影响,得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解;介绍了定量降水预报不确定性处理器(PUP),并且与区间流域随机降水模型进行比较分析.结果表明,两个模型的精度均高于确定性预报结果,且随机降水模型的精度要高于PUP.     

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。     

运用自然正交分解法做汤旺河流域河网长期洪水预报

文章将汤旺河干支流5个水文站的46a流量序列组成一个46行5列原始数据矩阵,采用自然正交分解法将矩阵分解成两个时、空分布矩阵,并对时间分布矩阵的列向量进行周期分析和外延从而得到河网5个测站的年最大洪峰流量预报值。     

临界流量法洪水预报方法

引言为了更好地解决中小流域，特别是上游无水文测站的洪水预报问题，笔者在水文预报实践中，通过对现行的多种适合中小流域洪水预报方法的分析、应用、对比，探索出了一个新的洪峰预报方法——临界流量法洪水预报方法。以下简称临界法。1临界法基本原理（1）流域出口断面的洪水流量是由本次降雨和本次降雨前流域蓄水量共同产生的，因此临界法将流域出口断面的洪水流量划分为两大部分：一部分由本次降雨形成，另一部分由本次降雨前流域蓄水量产生。流域前期蓄水量指本次降雨前，流域内能够向流域出口断面产流的水量。包括流域内土壤含水量、…     

三峡水库区间流域定量降水预报不确定性初探

在文献[10]的基础上，对三峡水库区问流域随机降水模型与区间流域洪水预报模型耦舍得到的模拟流量序列进一步研究，分析定量降水预报误差对水文预报结果的影响，得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解；介绍了定量降水预报不确定性处理器（PUP），并且与区间流域随机降水模型进行比较分析，结果表明，两个模型的精度均高于确定性预报结果，且随机降水模型的精度要高于PUP.     

基于PDM的飞来峡水库实时水文预报模型

水文预报模型是实时预报预警系统的核心。基于新型的概率水文预报PDM(The Probability Distributed Model),构建了北江流域飞来峡水库概率水文预报模型。将整个流域划分为18个子流域,对每个子流域分别建立PDM,并采用历史降雨流量数据序列对各子流域和流域PDM进行参数率定;以横石站为参考站,采用52场次实测历史洪水进行模型验证和精度评定,洪峰预报合格率为99%,精度等级为甲等,模拟精度高,说明了PDM结构和参数取值的合理性,以及模型在该流域的适用性。     

基于小波变换的水文时间序列分解及周期识别

运用Mallat算法和Daubechies小波,介绍了基于小波变换的水文时间序列分解方法.通过小波变换,将水文时间序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列,运用方差分析法,对小波分解后的确定性序列进行周期分析,获得原始系列的主周期.以长江寸滩站日平均流量和年最大流量序列为例,进行了小波变换及原始系列的主周期分析,结果是满意的.     

水环境容量计算中设计流量的选择与应用

在水环境容量计算中，设计水文条件是主要影响因素。目前国内水文条件计算方法各异，且对各种方法的适用性研究也十分欠缺，导致环境容量计算结果相差巨大。在介绍国内外河流设计流量研究进展的基础上，比较了常见设计流量计算方法，并对不同计算方法的适用性进行了分析。以浑太河流域为例，利用流域内15个水文站20 a逐日平均流量数据，计算各测站的设计流量。研究结果表明，各测站应选用相应的设计流量来计算水环境容量，才能更符合实际情况。     

大兴安岭地区水文站巡测可能性初步分析与评价

为适应水利和经济社会的发展,实现＂站队结合,开展巡测＂这一水文现代化的目标,对测站进行流量测次精简分析是十分必要的。文章就黑龙江流域及嫩江流域的一些测站进行了流量测次精简及巡测误差的分析,其结果将作为制定水文巡测方案的重要依据。     

变化环境下大清河山区典型流域洪水演变规律研究

在中国各大流域中,海河流域水文情势受环境变化的影响最为显著,深入研究环境变化对流域洪水演变的影响具有重要的实践意义。选取海河流域中部大清河山区紫荆关水文站以上和阜平水文站以上2个典型子流域,利用两站1960—2018年年最大洪峰对应的洪水过程和降水量资料,运用数理统计等方法分析流域洪水过程、径流系数和产流阈值的变化,采用时变参数模型GAMLSS分析非一致性条件下洪水频率的变化情况。结果表明：2个子流域1960—2018年的洪峰流量序列均呈显著下降趋势,且不同阶段洪量及径流系数的均值也呈现持续下降趋势。2个流域2000—2018年产流阈值的均值分别为14、16 mm,下垫面变化引起的水文非一致性对设计洪水值的影响显著,在未来水文分析计算中应重视环境变化对水文序列的影响。     

吉林省中小流域经验模型的应用探讨

由于中小河流水文站点多数都属于无资料站,所以用传统的经验相关或者流域水文模型有一定难度。吉林省水文水资源局水情预报中心的工作者根据多年预报经验总结提出吉林省中小流域经验模型。该方法主要依据流域特征以及降雨和洪峰流量的关系,推算流域产流;再根据时段降雨按照产流过程叠加处理,概化流量过程,进行洪水预报。属于产汇流一体的流量过程计算模型。     

陕北年径流序列的谱分析研究

径流周期识别是径流模拟预测的依据。基于功率谱和极大熵谱分析原理,进行了陕北地区12个测站的年径流序列的周期识别。结果表明：最大熵谱分析具有高分辨率的周期识别的特点,陕北地区的年径流一般具有2－4年、11年左右和18－24年的水文周期。对于年径流序列长度大于35年的测站,功率谱分析和最大熵谱分析的分析结果一致,但是对于序列长度小于35年的序列,功率谱分析表现出分辨率低的不足;最大熵谱分析具有分辨率高的特点,提取的主要周期符合实际。     

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。     

基于小波变换的水文时间序列分解

运用Mallat算法和Daubechies小波，介绍了基于小波变换的水文时间序列分解方法。通过小波变换，将水文时间序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列，为建立水文时间序列中长期预报耦合模型打下了基础：以长江寸滩站日平均流量和年最大流量序列为例，进行了小波变换：通过对分解后的序列进行重构，结果是满意的。     

基于时间序列分析的黑河干流年径流预报

采用周期均值叠加法和马尔可夫链法对黑河干流莺落峡断面年径流过程进行了预报分析。结果表明:周期均值叠加法分析出莺落峡断面1945—2007年系列的第1周期约为22 a,和黑河干流年径流的变化规律基本一致;两种方法预报的年径流变化规律基本一致,周期均值叠加法预报精度较高,可基本满足黑河干流水量调度工作的要求。