大气水文耦合模式在洪水预报中的应用研究

在简介数值天气预报模式和水文模型发展历程的基础上,综述了数值预报与水文模型的耦合模式在洪水预报中的研究进展,指出了耦合的关键技术和应用中存在的不足,并探讨了将大气水文耦合模式应用于洪水预报时应着重提高降水预报的精度、进一步完善降水预报的评定方法及增加预报的不确定性分析.     

数学物理方程模型在水文预报中的应用

将基于水动力学、河流水动力学、地下动力学原理推导出的分布式降水径流模型,应用于龙口流域洪水预报中,同时与新安江模型进行对比,结果表明,该模型具有物理概念清晰、参数意义明确、计算精度高等优点。     

传统新安江模型在流域分布水文模拟中的应用

结合传统新安江模型的特点,基于DEM数据,借助GIS空间分析功能,提出了采用流域—产汇流分区—单元面积的流域空间离散法,给出了模型参数空间化的方法,以期使该模型更好地适应流域分布式水文模拟。     

遗传算法和Rosenbrock法在水文预报汇流参数优选中的比较研究

将遗传算法和Rosenbrock法应用于陕西石头河水库流域，并对优选结果进行了比较研究。研究表明，只要初值选择得当，无论采用何种方法来优选三水源新安江模型中的6个参数，均可获得相近的结果和相同的预报合格率，但从使用方便的角度看，遗传算法优于Rosenbrock法。     

降水数值预报和水文预报耦合效果定量评价方法

基于信息熵的基本原理,改造了信息熵函数,针对系统耦合中的诸多不确定性因素,提出了一种耦合效果的定量评估方法,利用自信息量评估各节点完成预报工作的能力,选取降水数值预报信息的获取能力、降水数值预报信息的处理能力、预报系统的调用能力和系统耦合预报成果的存储与输出能力描述工作能力,并采用数理统计方法确定各节点内不确定性因素的隶属度。实例应用结果表明,该方法能定量估算由于预见期的延长对水文预报耦合成果不确定性的影响,为耦合成果的精度评定和应用提供了客观的评价。     

无资料地区水文预报(PUB)不确定性研究

针对无资料地区的水文过程模拟采用流量历时曲线率定法实现水文模型参数区域化,避开建立模型参数与流域特征值之间的相关关系,以流量历时曲线作为水文模型的拟合目标率定无资料地区参数.通过基于GLUE法的不确定性分析发现,相对于参数相关法,流量历时曲线率定法预报的不确定性对似然临界值取值更敏感,在高似然区不确定性更小,在低似然区则相反;优化调参通常更关注高似然区,因而应用流量历时曲线率定法推求无资料地区参数效果更好.     

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。     

水文尺度研究进展与展望

陈述了水文尺度问题的定义、研究范围、分类及其研究的重要意义,综述了国内外对不同尺度水文问题研究进展,指出尺度转换问题是目前研究的难点;研究气候变化对不同尺度水文规律和特征的影响有助于研究气候变化对环境的影响;同时对水文尺度今后的研究趋势做了展望。     

TOPMODEL模型在长江上游无资料地区的水文模拟

针对无资料地区水文模拟精度不高的问题,以长江上游李庄、朱沱、寸滩、宜昌四个子流域为例,假定其中一个流域无实测资料,其余流域为参证流域,分别选择TOPMODEL模型和新安江模型,以多目标算法MOCSCDE进行模型参数率定后,移用于无资料流域,开展水文模拟研究工作与结果分析。结果表明,TOPMODEL模型径流模拟结果与实际具有更高的拟合度,更适用于无资料情况下的流域水文模拟,为TOPMODEL模型在无资料地区的应用提供一定依据。     

HEC-HMS水文模型在圪洞流域洪水模拟中的应用

随着3S技术的发展,基于DEM的分布式水文模型的应用和研究已成为现代水文模型研究的热点内容之一。将流域性洪水模拟系统(HEC-HMS)应用于山西省吕梁市三川河一级支流—北川河上游圪洞水文站控制流域,利用圪洞水文站2005~2014年的实测资料进行洪水模拟,并分析了参数敏感性。其中产流计算选用Green and Ampt损失法、直接径流计算选用SCS单位线法、河道洪水演进选用Muskingum法,地下径流计算选用消退基流法。模拟结果显示,洪峰流量合格率为80%,洪量的合格率为90%,DC均值为0.71,洪峰出现时差均值为0.69h;模型参数中树冠截流量、地表截流量、土壤稳定下渗率、流域滞时及蓄量常数等较为敏感,而土壤湿润锋吸力和土壤饱和含水率等参数相对不敏感。研究结果表明HEC-HMS模型在我国干旱半干旱黄土丘陵地区具有较好的适用性,可为北方干旱半干旱黄土丘陵地区防洪预警提供依据。     

一种改进的合成流量法及其在水文预报中的应用

合成流量法对下游站流量作出预报的关键是确定各上游站流量到达下游站的时间。在实际中常采用平均传播时间,然而不同水情下真实传播时间与平均传播时间存在一定的差距,影响预报精度。对此,提出时间窗口概念,以平均传播时间为中心,向前、后各开一个时间窗口,用上游各站时间窗口内流量的线性组合表示其到达下游站的流量,以提高模型对不同水情的适应能力和预报精度。以三峡水库2009～2015年流量数据率定参数,以2016～2018年流量数据作为预报对象,试验结果表明时间窗口法能够显著改善预报精度。     

水文模型参数不确定性及对概率洪水预报的影响

为研究Nash模型参数的不确定性,提出了基于自适应采样算法的马尔可夫链蒙特卡罗模拟与贝叶斯理论及遗传算法耦合,构建了基于贝叶斯理论的自适应采样算法,并进行概率洪水预报,分析了参数不确定性对预报结果的影响。实例结果表明,该方法获取的Nash模型参数后验分布可用于概率洪水预报,获得的统计特征可全面考虑水文模型参数的不确定性,可提高概率洪水预报精度,降低洪水预报结果的不确定度。     

正交设计灰色模型在年电力负荷预测中的应用

基于正交设计和灰色系统理论．提出一种预测年电力负荷的新方法。采用新陈代谢技术和加权最小二乘参数辨识法对标准GM（1,1）模型进行改进。以背景值系数OL、建模所需数据个数m和加权参数q作为可控因素,根据专家经验设计了三因素三水平正交表。以平均绝对百分比误差为输出目标,通过信噪比分析,得出最优参数水平组合,并通过方差分析,进一步得出各可控因素对预测效果的影响程度。对2个电网的负荷进行预测,结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

智能客户端技术用于改进水情自动测报系统

将智能客户端技术用于水情自动测报系统的改造升级实践中,阐述了智能客户端在水情自动测报系统中的应用和以数据为中心的智能客户端的实现方式。     

HEC-HMS模型在紫荆关流域水文模拟中的应用

水文模拟对于流域防洪减灾、水资源规划管理有重要意义。基于Aster GDEM2提取紫荆关流域特征,并利用HEC-GeoHMS构建流域HEC-HMS模型。采用初损后损法、Clark单位线、马斯京根法和指数退水曲线法进行产汇流计算,模拟紫荆关流域1980~1988年16场次洪,其中前11场次洪用于率定,其余5场次洪作为验证。结果表明,HEC-HMS模型在紫荆关流域水文模拟中模拟效果较好,率定期的确定性系数在0.762~0.932之间,验证期的确定性系数在0.706~0.890之间,验证了该模型在我国半湿润地区大中流域应用的可行性。     

基于SpringBoot框架的中长期水文预报系统设计与开发

鉴于中长期水文预报能有效为宏观防洪形势分析和水资源管理提供科学依据,提出了Java环境下基于SpringBoot框架开发的中长期水文预报系统。该系统集成了包含随机森林、支持向量机、小波分析、贝叶斯模型平均等多种模型方法的Python模型库以提高开发效率;采用了基于RabbitMQ技术的异种语言调用与基于RESTful技术的轻量级接口设计以降低系统响应时间。并搭建了全国主要江河流域共10个断面的中长期水文预报系统作为示例进行分析,实现了中长期水文预报业务化运行,可为同类系统开发提供参考示范。     

小波网络耦合模型在地下水位动态预测中的应用

针对河套灌区地下水位预测问题,结合小波变换的时频局部特性和神经网络的逼近功能,构建了两种不同耦合方式下小波和BP神经网络相结合的小波网络模型,比较了不同耦合方式下小波网络模型与单纯神经网络模型的预测效果。两种耦合方式下的小波网络模型模拟结果均比单纯使用人工神经网络模型更接近实测值,对低频信号序列及高频信号序列分别进行神经网络模型预测后再进行重构的预测方式比直接将小波分解的多级信号与神经网络结合的预测方式具有更好的预测效果。     

一种新型专家系统及在洪水预报中的应用

引入了模糊综合评判的概念和交互式知识获取的思想,提出了一种新型的专家系统;针对洪水预报的特点,设计了两个各自独立的功能模块以实现对预报结果的综合分析和知识的半自动获取。