只基于水位资料的马斯京根型洪水演算模拟和预报模型

只基于水位资料的马斯京根型洪水演算模拟和预报模型［意大利］ＭａｒｃｏＦｒａｎｃｈｉｎｉ等本文提出一种方法，只用观测水位即可生成模拟和预报模型，模型结构简单，可用任何袖珍计算器计算。根据ｔ时刻上下游水位估计ｔ十△ｔ时刻下游水位（△ｔ为预见期），同时可以...     

灰色马尔科夫模型在寸滩站年最高水位预测中的应用

本文将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，建立灰色马尔科夫预报模型，对寸滩站年最高水位进行预报分析。从模拟效果分析，计算值与实际值大体吻合。模型可推广应用长期水文预报中。     

基于Muskingum-Cunge法的河道水位流量预报研究

基于河道流量演算中的经验关系,推求Muskingum-Cunge法参数;并与基于柱蓄和楔蓄的水文水位法、扩散波非线性水位法结合,建立基于Muskingum-Cunge法的河道水位流量预报模型。在淮河中游的应用表明,基于Muskingum-Cunge法的河道水位流量预报模型减少了对资料的依赖,可实现河道流量、水位模拟与预报,效果较好。     

模糊神经网络在杭州湾含沙量过程预报中的应用探讨

本文从潮流泥沙模型出发，以同时刻的U，V，H和前一时刻的S，U，V，H为输入，本时刻的S为输出，建立了杭州湾含沙量模拟的模糊神经网络模型。经初步实验表明含沙星的预报较为困难，本模式只能作实时的预报，其预报尺度有限，只能有效预报1－3步，这一方面说明杭州湾含沙量变化的复杂性和不确定性，另一方面也表明试图对杭州湾含沙量过程作长期预报是不现实的。     

考虑水文模型参数时变的水库水位多预见期实时预报——以水布垭水库为例

精准可靠的坝前水位预测可支撑水库的调度决策,保障流域防洪安全。传统水库水位实时预报方法均基于降雨径流稳态假定,在变化环境下精度不高。为此,本研究提出了一种整合水文模型参数时变和实时校正的水库水位多预见期实时预报方法：识别变化环境下水文模型参数的时变过程,构建时变参数与自然、社会经济因子的函数关系;基于时变参数函数式构建预报调度集成模型,以预见期内多个时刻预报水位与观测水位的吻合程度为目标函数率定水文模型的参数;采用基于反向拟合算法的实时校正技术进行误差校正,输出不同预见期的水库水位预报。以水布垭水库流域为研究对象,结果表明,较传统水库水位预报方法,论文提出的方法在率定期和检验期的平均绝对值误差分别下降了0.050和0.040 m,可为防洪减灾提供高精度、长预见期的水库水位预测。     

城陵矶经验洪水预报模型的建立与运用

文章将影响城陵矶水位的洪水分为沅澧水来水和长江干流来水两种情况，用经验模型方法，将落差分型，采用一组曲线族来模拟不同落差下城陵矶水位的变化。并根据洪水实际情况进行实时校正，经多年运用，预报精度较高，在90年代大洪水的预报中发挥了重要作用。     

多站联动水位流量关系拟合方法研究

传统水位流量关系采用参数固定的映射函数拟合历史数据中水位、流量转换关系,未考虑实时变化,不能准确描述水位流量关系;为此提出基于洪水波传播及相应水位法的多站联动水位流量关系拟合法(MISC),以淮河小柳巷站点作为试验站,将试验站及其上游站点的实时流量、水位资料应用于预见期为3~24 h的实时洪水预报。研究表明,实时资料加入后,MISC法能够迅速、准确的计算出预报时刻水位流量关系,并能在较长预见期内保持较高的水位模拟精度,可以作为可靠的实时洪水预报下边界。研究成果已在淮河流域推广应用。     

MATLAB神经网络在节制闸水位模拟中的应用

苏南河网地区内河纵横交错，水流特性复杂，为克服节制闸水位自动测报中的误差，采取MATLAB人工神经网络模型方法进行水位模拟，以提高水位预报精度。介绍了MATLAB神经网络工具箱的应用方法，并以苏南某地3个典型节制闸水位测报为例，给出了网络模拟过程及结果。应用情况表明，模型模拟效果较好，其算法容易掌握，方便在基层业务工作中应用。     

黄河下游水位过程预报中的非线性分析

结合黄河下游冲淤型河段两个水文站的实测水沙资料，用非线性分析等方法，找出影响河道水位的主要非线性影响因素，在水位拟合模型的基础上，得出水位预报模型，实现水位过程的非线性预报。     

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。     

赣江万安流域洪水预报系统简介

赣江水系万安水电枢纽以上流域洪水预报系统从防汛实际出发，建立健全了降雨径流相关，洪水演进，上下游水位（流量）相关，新安江模型等，构成了全流域自上而下的一套实时联机预防系统，用于实时洪水预报和模拟防洪调度分析等作业任务效果良好。     

降水预报与洪水预报耦合应用初探

考虑预见期内的降水预报信息，采用降水预报与洪水预报耦合的方法，选用1998年6月28日至7月2日发生在长江上游三峡区间的一次历史暴雨洪水事件，应用当时所能获取的降水预报资料（主要有常规经验降水预报方法和HIRLAM天气模型方法完成的降水预报）及水位，流量等历史资料，对宜昌站的洪峰流量进行逐日定时模拟预报试验，其中对降水预报信息的考虑仅以简单算术平均，时程均匀分配处理方式，或直接输入水情模型中，结果发现：两种降水预报信息对宜昌站的流量预报均有较好的应用和参考价值。     

相应水位法在水文预报中的应用

相应水位法是目前洪水作业预报中应用较为广泛的一种简便水文预报方法。它根据河道洪水波运动原理,洪水波上同一位相点（如起涨点、洪峰、波谷）通过河段上下断面时表现出的水位,彼此称相应水位,建立相应水位经验关系,由上断面现时水位预报下断面未来时刻水位的河道洪水预报方法。主要通过对牡丹江长汀子水文站与牡丹江水文站建立洪峰水位相关关系,实现对牡丹江水文站洪峰水位的预报,为牡丹江市防汛调度提供及时的水文信息。     

基于小波分析的NARX神经网络在水位预测中的应用

高精度的水位预测能为防洪决策、水资源管理等提供重要的调度依据,减少洪旱灾害损失。为提高预报精度,提出一种基于小波分析的NARX神经网络模型(DWT-NARX),综合考虑洪泽湖入湖流量、出湖流量、周边用水、前期水位等因素,对洪泽湖日水位进行预报,并与BP神经网络、NARX神经网络模型进行比较。结果表明,三种模型在短历时预报中均取得了较好的模拟预测效果。当预见期为1或2天时,Nash-Sutcliffe效率系数均大于0.9,合格率大于85%;当预见期超过3d,NARX模型在水位变幅较大的时段预测结果变差,BP模型出现严重的震荡现象,NARX和DWT-NARX模型结果均优于BP神经网络,DWT-NARX在整体上结果最优。研究成果可为洪泽湖的水位预报提供一定的参考价值。     

红水河实时水文预报模型的初步研究

实时水文预报模型包括两部分:一是逐时确定性模型,其表达式为Z_(下2)=αZ_(上1)+(1-α)Z_(下1),为线性方程,在无较大支流加入的河段能取得较好结果,但红水河干流沿河都有支流加入,因此,上式加修正项后为:Z_(下2)=αZ_(上1)+(1-α)Z_(上1)+βΣ△Z_区,模型参数α、β用原始资料辩识;二是实时修正模型,确定性模型只能作离线估算。为了提高预报精度,将预报误差序列x(t)视为一系统,用状态方程描述,建立误差实时校正模型,对模型参数进行在线估计,并给出计算总框图和实例演算。实时水文预报模型与没有预见期、不能应用于河流预报的河道流量法和只能作洪峰水位预报的上下游水位相关法是不相同的。     

基于现代时间序列分析理认的水位实时预报方法

提出一种实时水位预报方法，该方法视河系洪水预报系统的输入和输出为时间序列，从现代时间序理论出发，建立复杂河系多输入／单输出水位演算系统，应用最优控制理论进行参数动态识别，进而进行水位预报。该方法直接以预报误差作为参数确立准则，精度较高。最后，引用长江荆江河段１９９５年５－８月洪水资料对石首站水位过程进行模拟研究，２４ｈ、４８ｈ、７２ｈ预见期的预报均方误差分别为０．０５ｍ、０．１１ｍ、０．１８ｍ，确     

感潮河段水位演算模型研究

感潮河段洪水波运动，受潮汐影响，且流量观测资料误差也大，由流量预报再转换为水位，很难达到理想的效果，本文据水量平衡和蓄量水位关系，导出感潮河段的水位演算基本模型，通过上游洪水波和下游潮水波的分离演算，组合叠加，直接预报河道洪水位，既简化了预报方法，又提高了预报精度。     

基于降水预报信息的棉花滩水库汛限水位动态控制模型

为了提高汛期洪水资源的利用率,对棉花滩水库进行了汛限水位动态控制研究。从汛限水位动态控制条件、历次洪水预报误差等方面分析棉花滩水库实施动态控制的可行性。以2010年复核的汛限水位为基础,基于实时预蓄预泄方法,根据流域的短期降水预报信息、面临时刻水情信息、工情和灾情信息,结合洪水预报,确定适用于棉花滩水库的预蓄预泄调度模型,制定水库汛限水位实时动态控制方案,并进行相应的风险分析及效益计算。此方案在不降低原设计防洪标准的前提下,可增加水库蓄水量与发电效益。     

基于现代时间序列分析理论的水位实时预报方法

提出一种实时水位预报方法，该方法视河系洪水预报系统的输入和输出为时间序列，从现代时间序列分析理论出发，建立复杂河系多输入／单输出水位演算系统，应用最优控制理论进行参数动态识别，进而进行水位预报。该方法直接以预报误差作为参数确立准则，精度较高。最后，引用长江荆江河段１９９５年５～８月洪水资料对石首站水位过程进行模拟研究，２４ｈ、４８ｈ、７２ｈ预见期的预报均方误差分别为０．０５ｍ、０．１１ｍ、０．１８ｍ，确定性系数均达０．９９，结果令人满意     

水力学耦合水文学模型在沮漳河河溶水文站洪水水位预报的应用研究

为解决目前在变动回水影响下采用传统水文模型进行水文站水位预报面临的困难,本文研究采用水文模型与水力学模型相结合的方法进行洪峰水位预报,以沮漳河河溶水文站洪水水位预报为例,从河溶水文断面到鸭子口断面运用水力学模型,采用常糙率和变糙率两种方法进行洪水水位预报,结果表明使用变糙率方法预报精度更高。其结果对沮漳河流域水文预报具有一定的指导意义。