克孜加尔水库上游冰情特征分析与预报

以野外实地观测为依据,对克孜加尔水库上游河段2010年～2015年的冰情进行分析,采用人工神经网络模型对克孜加尔水库上游河段的封河历时、开河历时、开河日期等进行测算与预报。结果表明,该预报方法的预测合格率高达93.33%,预测精度较高。人工神经网络模型对克孜加尔水库上游河段冰情的特征分析与预报适用性很强,可有效解决流域冰情预报问题。     

CRFPDP模型在荆江河段的应用

长江荆江河段共有７个预报站：枝城、沙市、新厂、石首、监利、城陵矶、螺山站。其中螺山站，新厂站需要预报流量，除新厂站以外其余各站，均以水位作为预报对象。对上述７站ＣＲＦＰＤＰ预报模型参数进行了率．定，同时还研制了ＣＲＦＰＤＰ模型汇流部分的通用运行程序以安装到洪水预报系统中使用。     

神经网络理论在黄河宁蒙河段冰情预报中的应用

本文研究了以神经网络理论为核心的黄河上游宁蒙河段冰情预报。通过分析河流冰情特点，开发出了用Levenberg-Marquart算法改进传统BP神经网络理论进行冰情预报的数学模型，适用于流凌、封河、开河、水温、流凌密度、冰塞、冰坝等的预报。把该模型应用到2004—2005年冰情预报中，提前预报出2004～2005年冰情发生情况，具有良好效果。理论分析和实例论证都表明该神经网络模型能够进行宁蒙河段冰情预报。     

黄河宁蒙河段冰情预报方法分析

黄河宁蒙河段冰情预报影响因素多、预报难度大。通过分析黄河宁蒙河段冰情特点,冰情预报任务,阐述了宁蒙河段目前的冰情预报方法;同时,依据当前防汛形势对冰情预报的新要求,提出了未来冰情预报需要开展的工作。     

黄河内蒙古段冰情的自适应神经网络预报

运用数理统计理论的互相关分析方法,对黄河内蒙古段冰情信息时间序列进行分析,筛选出了冰情信息的预报因子,建立了冰情预报的自适应BP神经网络模型。预报结果表明:流凌日期为乙等预报方案,封河日期为甲等预报方案,开河日期为丙等预报方案。     

基于BP-DEMATEL算法的冰情预报因子敏感性分析

冰情发展受到水文、气象、水力、河道条件和人类活动等多因子相互作用的影响,获得各影响因子的权重关系是进一步明晰冰情发展演变规律和提高预报精度的基础。本研究提出了基于BP-DEMATEL算法的冰情预报因子敏感性分析模型,应用于黄河内蒙古河段巴彦高勒水文站流凌、封河及开河冰情影响因子的分析中,得到影响冰情演变各因子的权重和不同因子之间的相互耦合关系,明确了冰情预报中关键的影响因子。采用不同权重的因子开展流凌、封河和开河的预报,结果显示利用权重值大、相关性强的预报因子开展冰情预报的预报值与实测值吻合较好。因此本研究提出的BP-DEMATEL模型开展冰情预报因子敏感性分析能够得到合理的权重值。     

基于XAJ-DCH模型的五强溪库区洪水预报研究

由于沅水水系五强溪水库流域面积大，流量控制站少，且洪水进入库区后，洪水波的传播方式变化较大，因此五强溪水库近坝区的洪水预报难度大。为提高五强溪库区洪水预报精度，采用XAJ-DCH模型(Xin′anjiang Digital Channel Model)对近坝区2016～2020年间13场洪水进行模拟，模型河道汇流分别采用了非线性水库法和马斯京根法，根据两种汇流方法的特点制定了两种不同的洪水预报方案。模拟结果表明：XAJ-DCH模型中两种河道演算方法均表现良好且简单实用，13场洪水的确定性系数基本位于0.7以上。非线性水库方法相比于马斯京根法考虑了河段断面情况以及水力特性，能够体现洪水运动的时空变化，且只需要率定河道糙率，其他参数如河道坡降、河宽以及河段长均可根据数字高程模型进行估计；马斯京根法需要率定4个河道参数，但马斯京根法模拟结果相比于非线性水库方法稍好。研究成果可为科学有效开展库区洪水预报、提高预报精度提供参考。     

变糙率水力学模型在长江上游洪水预报中的应用初探

针对常糙率水力学模型在实际洪水预报中存在的局限性,提出了变糙率水力学模型。以嘉陵江某典型河段为例,对常糙率和变糙率两种水力学模型在洪水预报中的应用进行了模拟计算与分析比较。结果表明,变糙率模型的参数取值更为合理,对长江上游水文预报、河道防洪等具有较大的参考意义与实用价值。     

黄河流域的水文预报方案

三十多年来根据防洪、防凌的需要,结合洪水、冰情不同来源地区和不同河段特点,逐步研制建立了一套基本能满足黄河防汛需要的系统的水文预报方案,共167个。本文分别阐述了洪水预报与冰情预报方案的基本特点,并提出了必须针对黄河特点开展实验研究,建立气象水文相结合的预报系统的发展方向,以进一步满足黄河防洪防凌的需要。     

百色水利枢纽洪水预报方案研究

百色水利枢纽位于珠江流域西江水系最大支流郁江干流右江的上游河段，库区中小型水电站众多，对百色水利枢纽入库洪水预报影响较大。通过对流域的下垫面条件进行分析，设置了合理的预报断面，选用新安江模型进行洪水预报，采用马斯京根法进行河道演算，通过调洪演算模型模拟水电站调节对洪水预报过程的影响，并配置了实时校正模型对预报流量进行校正。根据各断面的水雨情资料，采用粒子群算法对预报模型参数进行了率定，分析了各预报断面的合格率及影响洪水预报精度的原因。     

基于GASS-BPEE交叉训练算法的河道冰情预报组合模型

在文章的河道冰情预报的组合模型中,首先在成因分析的基础上,采用逐步回归算法对预报因子进行有效的筛选,然后采用GASS-BPEE交叉训练算法对冰情要素进行预报.利用该组合模型对凌汛灾害多发的松花江依兰、佳木斯江段开河日期进行了预报,结果表明所建立的河道冰情预报组合模型结构简单、预报精度较高,具有实用价值.     

融冰洪水演进的马斯京根模型

为解决参数率定过程复杂的问题,将河段内的融冰产生的流量视为河段下断面出流的一部分,构建出适用于文开河融冰时期洪水演进的马斯京根模型,并将优化算法应用到模型参数率定的过程中。以黄河宁蒙河段为例,采用试错法、非线性规划法和智能算法中的遗传算法这3种方法对所构建的模型参数进行率定。模拟结果表明:3种方法所模拟的出流过程线均合格;整体上,非线性规划法模拟的精度最高,其洪水的确定性系数D_c为0.980,过程平均相对误差RE为4.840%;而试错法模拟的洪峰流量更为准确,且冰期模拟精度高于无冰期。本研究为融冰洪水演进的模拟提供了一种新方法。     

线性模拟蒸散发系数在莲花水电站水情预报中的应用

在采用新安江三水源模型预报莲花水情参数率定分析中， 根据特定的区间植被情况及其影响流域蒸散发的主要因素， 首次采用线性模拟的蒸散发系数来进行流域蒸散发的计算， 取得了好的效果， 使得预报方案的精度得到明显提高。     

黄河内蒙古段开河日期预报模型及应用

对黄河内蒙古段的冰情特点进行分析,选用1970—1971年度至2007—2008年度共38个冬季的冰情资料,提取合适的预报因子,分别采用人工神经网络模型和多元线性回归模型,对黄河内蒙古段的开河日期进行预报。结果表明,神经网络模型和多元线性回归模型预报样本合格率分别为86.7%和80.0%,神经网络模型的预报精度高于多元线性回归模型,更适用于黄河内蒙古段开河日期预报。     

明渠冰情预报的数学模型

本文根据寒冷地区输水渠道的冰情建立了冰情预报数学模型，这个模型由一维非恒定流水力学模型和一维热力学模型组成，可以预测渠道的水流特性，水温沿程分布，冰花流量，冰盖形成，冰盖下冰花的传输和堆积，冰盖的热力学增厚和融化，为保证渠道正常运行提供依据。     

Research on Combination Forecast Mode of Conceptual Hydrological Model

The calibration and selection of conceptual hydrological model parameters is an important but complex task in runoff forecasting. In order to solve the calibration of conceptual hydrological model parameters, a multi-objective cultural self-adaptive electromagnetism-like mechanism algorithm (MOCSEM) is proposed in this paper. The multi-objective parameter calibration method of runoff forecasting avoids the “averaging effect” and considers both large and small runoffs hydrological features. In this paper, the self-identifying parameter combination forecasting method (SPCFM), a universality combination forecast model, is developed innovatively to improve forecasting precision by using the extreme parameters of Pareto optimal solutions. Finally, MOCSEM is combined with SPCFM to calibrate the parameters of forecasting model and forecast runoff of Leaf River. The results indicate that the proposed methods improve forecast accuracy and provide an effective approach to runoff forecast.     

基于BP神经网络的黑龙江漠河段冰坝预测

黑龙江干流上游在开江流凌期经常出现冰坝,并产生凌汛灾害。为预测黑龙江漠河段的开江日期和冰坝发生情况,利用黑龙江漠河段1960—2010年的水文气象数据建立基于BP神经网络的冰坝预测模型,预测该河段2011—2015年的冰坝发生情况及开江日期,并和实际情况进行比较。研究结果表明:该模型的预测精度较高;通过对27年的气温转正日期和开江日期的分析发现,二者的日期均趋于稳定,且在气温转正后的15 d左右黑龙江漠河段会顺利进入开江阶段;预测2011—2015年开江日期的最大误差为3 d,根据水文情报预报规范,此次预测为甲等预测方案且预测结果均合格。     

基于分形理论的黄河内蒙古段河势演变特征及其与凌汛灾害关联研究

寒区河道凌汛灾害河势“弯道效应”的量化评估十分重要。基于分形理论提出河道横断面-纵剖面-平面多维度河势分形维数计算方法及其物理机制，并探讨黄河内蒙古段不同维度河势演变分形特征及其与凌汛灾害的关联关系。结果表明，黄河内蒙古段不同维度河势均具有多尺度自相似分形特征，且具有多年记忆周期的长程相关性；冰坝（严重性冰塞）发生频次与河道主槽弯曲分形维数呈正相关指数型函数关系，与河相系数、深泓点高程和河段平均底坡分形维数负相关，与水深-面积分形维数正相关，总体表明冰坝灾害更易发生于主槽偏移摆动大、蜿蜒曲折、河湾发育程度高的宽浅型弯曲河道，研究成果可为凌汛期冰塞冰坝灾害易发河段诊断及预测提供重要理论依据。     

飞来峡水利枢纽洪水预报模型研究

飞来峡水库的洪水预报和调度在北江流域的江河水库联合调度中十分重要，因此研究其洪水预报模型具有重要的意义。该模型设计分为上游干流及支流的流域降雨径流模型、区间的降雨径流模型和一维干流河网洪水演算动力学模型，其参数率定达到《水文情报预报规范》的甲级标准。     

潜流式人工湿地的数值模拟与参数率定

摘要：本文以沈阳辉山明渠河口潜流式湿地为例，探讨了利用数值模拟预测湿地运行效果以及参数率定的方法。采用多孔介质的水流与溶质运移耦合模型，通过对湿地模型的概化与处理，利用FEFLOW软件针对潜流基质层水流和溶质扩散进行了数值模拟，通过敏感度分析确定基质层的孔隙度、渗透系数、弥散系数和吸附降解系数为影响污水处理效果的敏感参数，并通过参数率定对所建立的湿地模型进行了模拟预测，结果证明所构建的湿地模型的预测值与观测值拟合程度较好，从而为潜流式人工湿地设计中运行效果预测及参数设定提供了一种新的有效方法。