基于HEC-HMS模型的西南地区典型中小河流洪水预报研究

针对中小河流域洪水目前预报难度较大且精度偏低的问题,采用HEC-HMS模型预报了西南地区典型中小河流——寿溪河洪水情况,并采用SCS曲线法、SCS单位线法及初损后损法、斯奈德单位线法两组组合方案分析了地表径流过程,参数敏感性及模拟结果分析对比表明,在寿溪河SCS曲线法、SCS单位线法模拟效果较好。     

双超模型在吕梁市圪洞流域山洪模拟中的应用

为分析双超模型在圪洞流域洪水模拟中的适用性,利用流域内1966~2012年14场代表性降雨对模型参数进行率定和验证,并利用洪峰流量相对误差、径流深相对误差、确定性系数及峰现时差四个指标评价了双超模型的模拟精度,之后探讨了不同土地利用下模型主要敏感参数的取值。结果表明,双超模型在圪洞流域的适用性良好,山洪预报结果基本能够满足实际应用的要求;不同土地利用类型下,土壤水分最大吸力、土壤饱和时的渗透力等模型主要参数排序由小到大均为建设用地、草地、林地、耕地。研究结果为双超模型在黄土丘陵沟壑区的应用提供了借鉴。     

基于距离判别分析法的山洪泥石流预报模型研究

山洪泥石流预报是山洪灾害防御中的一项重要措施。为提供一种有效的预报途径,采用距离判别分析法构建了山洪泥石流预报的距离判别分析模型,选用前期实效雨量和当日雨量为判别因子,以实测山洪泥石流资料为学习样本进行训练,建立相应的判别函数对山洪泥石流进行预报。实例结果表明,该模型预测精度高、误报率低,行之有效。     

基于HEC-HMS的西南山区中小河流洪水预报研究

针对目前中小河流洪水预报难度较大、预报精度偏低的问题,以西南山区荥经河流域为例,基于HEC-HMS构建了荥经河流域分布式水文模型,以2009～2018年23场洪水进行参数率定,4场洪水进行模型验证.通过参数敏感性分析和有效率定,模拟的洪水过程与实测洪水过程吻合较好,其中模拟洪峰流量平均误差为6.81％,平均纳什效率系数...     

基于深度学习的西南地区寿溪河山洪预报研究

鉴于山洪突发性强、历时短、陡涨陡落等致使在模拟预报过程中具有较大难度和不确定性问题,构建了基于深度学习的LSTM网络模型进行山洪确定性预报和概率预报,从精度和可靠度两方面研究其在西南山区的适用性.并以西南山洪易发区寿溪河流域为例进行模拟,结果显示LSTM网络模型更易发现暴雨洪水之间的深层规律,验证期平均纳什效率系数达0...     

TOPMODEL模型几个问题的研究

为了推动TOPMODEL的发展，为变化环境下水文循环模拟的研制开拓一些思路，概述了TOPMODEL模型的物理概念和基本方程推手，以板桥流域为例，探讨了不同分辨率DEM对地形指数计算的影响，绘制了单元流域计算流程图，同时比较了它与传统集总式模型和分布式水文模型的优缺点，指出TOPMODEL需要进一步研究改进的问题。     

基于TOPMODEL的流域水文模拟研究

为减小河道栅格对地形指数分布的影响,引入适度指数法获取流域生成河道的起始临界值,并作为流域中河道栅格的上坡集水面积,使计算的地形指数更符合实际情况。基于TOPMODEL原理与地形指数计算的原理与流程,以腰古流域为例,采用次洪资料对模型进行了参数率定与检验。结果表明,TOPMODEL模拟精度较高。     

流域汇流的非线性分析及基于ANN流域汇流预报模型

基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ积分级数对流域汇流的非线性分析后，提出基于人工神经元络（ＡＮＮ）的流域汇流预报模型，以提高径流预报精度。     

基于气象因子的汛期径流预报模型

针对现有汛期径流预报方法的缺陷,从物理成因出发,采用投影寻踪方法从74项大气环流因子中筛选出影响汛期总径流量的主因子,结合汛期前期降雨量进行相似分析获取相似年份,构建基于气象因子的汛期径流预报模型。以长江流域关键断面汛期来水预报为例开展了模型的实例研究,结果表明,该模型考虑了气象因子对长期径流变化的影响,对汛期总径流量的预报以及汛期月径流预报的精度均高于门限回归模型,是汛期径流预报的一种行之有效的方法。     

分布式水文模型在洪水预报中的对比研究

为提高洪水作业预报精度和及时程度,采用以GIS为基础的LL-Ⅱ分布式水文模型,选用增江流域应用较好的新安江水文模型进行洪水预报对比研究。结果表明,LL-Ⅱ分布式水文模型的模拟效果更好。     

BFS在洪水预报中的应用研究

采用贝叶斯预报系统(BFS)水文不确定性处理器(HUP)对水文预报不确定性进行分析,实现概率洪水预报。以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。以南一水库流域为例,将BFS后验概率分布均值与新安江模型预报进行对比,结果表明BFS可提高预报精度。     

多源降水信息在海河流域洪水预报中的应用

将气象数值预报降水格点信息、雷达反演降水信息插值到实测雨量站点中,分别通过覆盖、插补方式将插值的雨量信息统一整合到标准的实时水雨情库中,从而实现与该站点实测信息的融合,从降雨数据层面实现了测站的历史、实时、未来降水信息的统一。在此基础上,利用现有水文预报系统进行多源降水信息支持下的洪水预报,在确保一定精度的前提下,延长了洪水预报的预见期。将该方法应用于2012年海河流域洪水预报和防洪调度中,取得了较好的效果。     

小花间洪水预报模型和经验方法在陆浑水库入库径流过程中的应用对比

为准确预测即将发生的洪水过程,最大限度地减少灾害损失,采用小花间洪水预报模型和经验方法分别对伊河流域的陆浑水库入库径流过程进行了模拟,并将模拟结果与实测流量过程进行了对比分析。结果表明,两种方法模拟结果精度相差不大,均能满足预报精度要求,但小花间洪水预报模型模拟结果整体效果较好,尤其是洪水过程与实测过程比较吻合;经验方法模拟结果稍差,但误差在可接受范围内。两种方法均具有一定实用性,建议两种方法联合运用,将小花间洪水预报模型的洪水预报结果作为指导水库防洪调度的主要依据,经验方法的预报结果作为参考。     

基于多模型组合的淮河王家坝断面洪水预报

淮河息县、潢川、班台—王家坝(息潢班—王家坝)区间地处山区与平原的交替带,地形复杂,目前尚缺乏精度较高的洪水预报方案,为此采用API模型、新安江模型及分布式TOPKAPI模型模拟预报了息潢班—王家坝区间流域2003～2010年的10场洪水情况。结果表明,三种模型预报结果相近,以三组预报结果为基础数据,再采用贝叶斯模型平均(BMA)方法计算,得到新的预报值。与单模型相比,多模型组合预报方法整体上精度更高。     

改进的Horton模型在祖厉河流域洪水预报中的应用

为改善半干旱地区缺/少资料对水文模拟和水文预报的限制,在充分了解中间复杂水文过程的基础上,基于可用的遥感资料(土壤类型)对Horton模型的参数确定方法进行改进。利用改进的Horton模型模拟处于半干旱地区的甘肃省会宁站祖厉河流域的次洪过程,合格率为100%,平均确定性系数为0.89,模拟的洪水总量、洪峰流量、峰现时间误差均小于20%,在可接受范围内。表明该方法使得模型模拟精度较高,适用于半干旱地区的水文预报,并可向无资料地区推广。     

秦淮河流域城镇化的洪水响应研究

城镇化高速发展对下垫面、水文循环和洪水过程的影响越来越大。以城镇化程度高、速度快的秦淮河流域为例,其中秦淮河下游片、秦淮河中游片为重点研究区,以1986、1996、2002、2006、2010年5个城镇化发展阶段为代表,基于HEC-HMS水文模型定量分析同等降水条件下城镇化对流域出口洪水过程的影响,模拟得出各种设计暴雨与不同城镇化发展阶段的下垫面相组合情景下的洪水过程。结果表明,在所有组合情景下,洪峰及洪量均随着不透水面积率的增加而增大;城镇化发展最快的秦淮河中游片产生的水文响应大于城镇化水平最高但并非速度最快的秦淮河下游片,且整个流域城镇化的洪水响应多半源于两个重点研究区的城镇化发展洪水响应。     

漳河水库入库洪水预报方案研究

在分析漳河水库入库洪水误差特点的基础上．建立了入库洪水产汇流预报方案。并进一步采用自适应实时校正技术，使本次制作的漳河水库洪水预报方案平均确定性系数达到91．09％，洪峰合格率为100％，峰现时间合格率为90．91％。