非负自回归模型的提出及估计回归系数的新方法

在分析传统年径流模型的缺陷后，提出了一种较适合于年径流系列的非负自回归模型，并着重对水文上较常用的非负ＡＲ（１）模型做了研究；提出了估计模型回归系数的新方法，导出了水文变量统计参数与随机项参数关系，还对模型的适用条件做了分析。     

非负自回归模型的提出及估计回归系数的新方法

在分析传统年径流模型的缺陷后，提出了一种较适合于年径流系列的非负自回归模型，并着重对水文上较常用的非负ＡＲ（１）模型做了研究；提出了估计模型回归系数的新方法，导出了水文变量统计参数与随机项参数关系，还对模型的适用条件做了分析。     

概念性降雨径流模型的率定

概念性降雨径流模型的率定［印度］Ｓ．Ｋ．ＪＡＩＮ１概述概念性降雨径流模型属于物理模型和黑箱模型之间。开始研制这种模型用于模拟小型均质地区。但是现在，已成功地将它们用于地形和植被变化较大，面积达数千平方公里的区域。２概念性模型的率定应用概念性模型模拟流...     

黄河干流水库联合调度径流预报模型研究

在简述线性水文系统中总径流线性响应模型ＴＬＲ与线性扰动模型ＬＰＭ以及时间序列的自回归ＡＲ模型、滑动平均ＭＡ模型和自回归滑动平均ＡＲＭＡ模型基础上，结合黄河干流水库联合调度研究阐明了黄河干流径流预报的构想及组合模型、并讨论了径流预报模型实时校正方法，同时分析了各模型的特点及其对水库优化调度的影响，这对黄河干流水库联合调度研究以及水库优化调度在实际中的应用具有重要意义．     

滹沱河南庄引水工程的水源可靠性分析

忻州地区是山西能源重化工基地的组成部分，到２０００年Ｐ＝５０％和Ｐ＝７５％，分别缺水１．４１亿ｍ＾３和２．４９亿ｍ＾３，滹沱河南庄区域来水稳定水，水质发，济胜桥＝＝南庄区间实测年径流值３．０８亿元ｍ＾３，最枯年份年径流１．３亿ｍ＾３，通过来水，供水保护分析基本满足所引水１亿ｍ＾３的设计要求。     

水轮机主轴密封结构的改进

水轮机主轴密封结构的改进李长军（滦平县山前电站河北滦平０６８２５３）山前电站装有２台ＺＤ６６１－ＬＨ－１２０型水轮机，主轴密封为单平板密封加空气围带止水结构（详见图１）。图１改进前水轮机主轴密封１．密封橡胶板；２．密封转动平板（Ａ３）；３．空气围带；...     

三峡库区农田径流污染对长江水质影响的模拟

三峡库区农田径流污染对长江水质影响的模拟陈西平杨柳（四川省环境保护科研监测所，成都，６１００４１）１前言自８０年代以来，国内对农田径流污染进行了研究〔１～３〕，但是模拟农田径流污染对受纳水体的影响，尚未见报道，国外有关这类的文献也不多见。随着农业生产...     

黄河上游水利工程对水质的影响浅析

黄河上游龙羊峡至青铜峡河段的水利工程对径流调节作用较大，使水量的年内分配趋向平稳，９０％保证率最枯月平均流量增加７１．２－１３４ｍ＾３／ｓ，纳污能力提高３０．７－４８．０％，含沙量降低了６１％，极在地提高了枯水期的水环境容量，为改善水环境１防治水污染发挥了重要作用。     

国内外的一批优秀混,轴流式模型转轮

我国研制出的部分优秀混流式及轴流式水轮机模型转轮数据分别如表１及表２所示；国外的部分优秀混流式模型转轮如表３所示。表１　我国研制的部分优秀混流式模型转轮数据应用电站型　号Ｈｍａｘ／ｍｂ０·Ｄ－１１最　优　工　况ｎ１１０／ｒ·ｍｉｎ－１Ｑ１１０／Ｌ·ｓ－１η／％天生桥Ⅱ级Ａ３３９－５０２３００１６６７５４８０９２７天生桥Ⅱ级Ａ５７５Ｃ２３００１８６６１４６２９３５６卡伦Ⅰ（伊朗）Ａ６７８－３７１８００２３４７１５６７５９３６苏里曼（伊朗）Ａ６９５－３６１６００２６４７２７１５９…     

无资料地区径流计算中几个技术问题的探讨

１前言 在规划设计面广量大的小型水利水电工程时，往往遇到中小河流缺乏径流资料，或者虽有少量的实测径流资料，但无法展延情况。目前，对于无资料地区设计年径流计算的方法有关规范极少论及，因此本文中笔者就无资料地区径流计算中的几个技术问题提出自己的看法，供参考。２多年平均年径流量的计算 目前无资料地区设计年径流的计算方法一般有：水文比拟法、年径流深等值线图法和径流系数法三种。笔者认为：２．１对于工程所在小流域（设计流域）附近有一流域具有较长期的实测径流资料，其主要影响因素与设计流域相近，即气候条件一致，流…     

丹江口水库入库径流变化特征分析

为了揭示丹江口水库入库径流的变化特征及其对南水北调中线工程供水的可能影响,采用Mann–Kendall趋势检验方法、Markov过程和游程理论对丹江口水库实际入库径流序列的趋势性和丰枯变化特征进行了分析。结果表明:①丹江口水库入库径流呈下降趋势,1999～2017年年均径流量较1956～1998年减少了50.5亿m~3,主要是由于汛期径流减少导致的;②年入库径流出现丰水转丰水、丰水转枯水、平水转枯水、枯水转平水的状态居多,状态转移概率均大于40%;③入库径流发生连续4 a及以上丰、平、枯水年的概率较小,但仍需考虑水库遭遇连续枯水年的调度问题。     

清峪水库年径流分析计算

清峪水库无水文资料,控制流域年径流量计算采用鄂河乡宁水文站年径流资料面积比法,年径流深等值线法,年降雨等值线及径流系数法,与附近流域年降雨径流关系水文比拟法等四种方法计算。经分析并与实测流量比较,采用与附近流域年降雨径流关系水文比拟法计算成果。     

Runoff Analysis for a Small Watershed of Tono Area Japan by Back Propagation Artificial Neural Network with Seasonal Data

The rainfall runoff (R-R) process was studied for two small sub-basins having different sizes in a mountainous catchment of Tono area Japan. The runoff and other meterological data have been collected in this catchment for the last 14 years. The major objective of this study was to construct numerical models for these sub-basins to predict runoff after 1/2 and 1 h. The effects of season and the size of the catchment on R-R process were also investigated. The hydrogeological conditions of the catchment were studied prior to the analyses. The data obtained for summer (rainy) and winter (dry) seasons were treated separately in order to study the seasonal effects on the model development. The back propagation artificial neural network technique (BPANN) and the multivariate autoregressive and moving average models (ARMA) were adopted for the analysis. It was found that for very small catchments the seasonal effects are dominant and therefore separate models should be developed for each season to obtain better forecasting estimates. It was also found that the predictions by BPANN models were better than multivariate ARMA models for intense rains having complex R-R relationships in summer. On the other hand, both the modelling techniques yielded almost similar results for smaller rains in winter. It was also found clearly that the accuracy of prediction decreased with the increase of the time period for prediction.     

近52年大伙房水库流域径流系数变化趋势和特征

基于1961—2012年降水量和径流量数据,分析了大伙房水库流域近52a径流系数的年代际、年际以及季节变化趋势和特征。结果表明:(1)径流系数的年代际变化趋势平缓;(2)月平均径流系数在年内呈波动变化,每年6—7月偏低,12月—次年1月,3—4月,8月偏高;(3)年径流系数呈不明显的增高趋势,最小值出现在1988—1992年,最大值出现在2008—2012年。1980年以前,径流系数呈现下降趋势,1980—2000年径流系数呈现周期波动变化,2000年以后径流系数呈现上升趋势,1965年、1968年、1971年、2010年和2011年年径流系数均发生了突变。     

黄河入海口水沙通量变化规律

根据利津站1950-2003年长系列的水、沙实测资料，运用统计分析方法对比分析研究了长系列及近期（1986-2003年）黄河入海口区水、沙通量的季节性变化、年际变化以及水、沙通量之间的关系。结果表明，①黄河入海口区的水沙通量有明显的季节性变化，其中沙通量的变化更为显著；②丰水年很少连续出现，枯水年有75％以连续两年的形式出现；③多沙年有连续几年出现1次的，也有连续2年或3年都出现的，少沙年基本上以连续形式出现，最多可达7年；④水沙通量间存在一定的相关性，其中细颗粒泥沙通量与水通量之间的相关性较弱。     

基于EEMD-AR模型的丹江口水库年径流随机模拟与预报

基于水库历史年入库径流序列组分分析和识别,采用线性趋势回归检验法、有序聚类法、方差线谱法等方法,推求出序列趋势项、跳跃项及周期项等确定性成分,提出基于集合经验模态分解法(EEMD方法)的水库年径流自回归随机模拟模型(EEMD-AR),并应用于丹江口水库的年径流随机模拟和预报中。通过EEMD分解,解决了当丹江口水库历史年径流序列为非平稳序列时不能直接应用自回归模型(AR)进行随机模拟和预报的问题。模拟结果表明,EEMD-AR模型能较好地模拟丹江口水库年径流序列并保持原历史序列的统计特性,且模型预报精度符合要求。     

Correction of Reservoir Runoff Forecast Based on Multi-scenario Division and Multi Models

Accurate runoff forecast is very important for reservoir operation. In view of the shortcomings of the existing correction models for runoff forecast, including the influence of the difference of external factors on the forecast results is not considered, and the optimal situation adaptation of different forecast models is not considered, three models, i.e., long and short-term memory neural network model (LSTM), gaussian process regression model (GPR) and support vector machine regression model (SVR), are used to forecast the relative errors of runoff forecast under different scenarios in this paper. The classification of forecast scenarios is determined based on factors such as rainfall, inflow, and foresight period, and two scenario sets are given, i.e., 12 forecast scenarios and 24 forecast scenarios. Then, a multi-model coupled runoff forecast correction method considering forecast error and forecast scenario is proposed. Through the case study of the Three Gorges Reservoir (TGR), it is found that, when the analysis is carried out based on the forecast period, the SVR model should be used for forecast correction when the foresight period is 1–5 days, and the LSTM model should be used for forecast correction when the foresight period is 6 days. The application effect of SVR and LSTM is better than GPR in the scenario set of 12 forecast scenarios. LSTM model has the highest accuracy of forecast correction in the scenario set of 24 forecast scenarios, and the mean value of the coefficient of certainty (R²) changes from 0.919 of 12 forecast scenarios to 0.931 of 24 forecast scenarios, increasing by 1.31%. The mean value of mean relative error (MRE) changes from 6.80% of 12 forecast scenarios to 5.64% of 24 forecast scenarios, a decrease of 17.06%. Finally, the best model adaptation table corresponding to different forecast scenarios of TGR is established, which has an important guiding role in the actual runoff forecast of TGR.

     

洛河径流典型解集模型研究

洛河是黄河的一条重要支流。本文采用洛河氵状头水文站1965~2003年共计39年的实测径流资料,依据线性平稳随机模型的理论建立了一阶自回归模型;运用季节性随机模型的理论方法建立洛河氵状头站月径流量典型解集模型。经实用性检验,模拟序列与实测序列各项估计参数吻合良好,符合精度要求。该模型可为洛惠渠灌区进行河源来水量预报和用水管理提供决策依据。     

ANN、ANFIS和AR模型在日径流时间序列预测中的应用比较

水文预测是水文学为经济和社会服务的重要方面。其预报结果不仅能为水库优化调度提供决策支持,而且对水电系统的经济运行、航运以及防洪等方面具有重大意义。自回归模型(AR模型)、人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在日径流时间序列中应用广泛。将这三种模型应用于桐子林的日径流时间序列预测中,不仅采用纳什系数(NS系数)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MARE)为评价指标,对三种模型的综合性能进行了比较。而且,在对三种模型预测结果的平均相对误差的阈值统计基础上,分析了三种模型的预测误差分布。同时,通过研究模型性能指标随预见期的变化过程评价了三种模型不同预见期下的预测能力。结果表明ANFIS相对于ANN和AR模型不仅具有更好的模拟能力、泛化能力,而且在相同的预见期下具有更优的模型性能,可以作为日径流时间序列预测的推荐模型。