人工智能在洪水预报中的应用

洪水预报对防洪减灾,拦洪储存水资源等具有重要意义。对用遗传算法（GA）来改进神经网络的算法进行了分析,建立了用GA动态寻求权重的前馈网络模型（Ⅰ）和用GA优化初始权重的前馈网络模型（简称模型Ⅱ）。借助于Matlab中的神经网络包和遗传算法包,编制了改进模型的计算机程序,对湖北省黄龙滩水库14场洪峰和洪水总量进行了模拟,用另外5场洪水检验了改进的模型,并与传统的前馈神经网络模型进行了比较。结果表明：用模型Ⅰ对洪峰流量的检验效果明显优于模型Ⅱ和传统的前馈神经网络模型;模型Ⅱ对中低流量及洪水总量的检验效果相对较好。因此,本次改进的模型可以用于洪水预报：     

分布式水文模型在半干旱地区洪水预报中的应用

分布式水文模型以其考虑流域的水文过程和地理要素的时空差异对流域水文过程和水文效应的影响为优势,目前已经成为国内外水文学研究的热门课题。我国最近几年开展了大量分布式水文模型研究,但是实际应用到流域进行洪水预报的还不太多,该文对分布式水文模型应用于半干旱地区洪水预报的研究成果进行了阐述,对于半干旱地区洪水预报的研究具有一定的意义。     

分布式水文模型在洪水预报中的应用研究综述

在回顾洪水预报技术的发展及分布式水文模型在洪水预报中的应用情况的基础上,针对洪水预报存在的问题,指出了其改进方向：①明确模型的物理参数;②推广模型预评估机制;③正确使用预报校正方法;④加强水文过程机理研究;⑤研究无资料、少资料地区的预报方法;⑥针对不同流域的不同特点,研制开发新模型;⑦积极探索新方法、新理论。     

基于GIS的分布式托普卡匹水文模型在洪水预报中的应用

本文对托普卡匹(TOPKAPI)水文模型进行了改进，增加了植物截留、降水下渗、土壤水深层渗漏、地下径流等计算模块，并对壤中流计算模块作了相应的调整，将TOPKAPI模型改进成一个较完整的分布式流域水文模型。该改进后的TOPKAPI模型应用于面积约为1万km2的息县以上淮河流域1998年、2002年和2003年汛期洪水的模拟，模型确定性系数均在0.84以上，模拟成果令人满意。该模型可应用于洪水预报、土地利用和环境影响评价、洪水极值分析、无资料地区水文模拟计算等。     

萨克拉门托水文模型在天生桥洪水预报的应用

南盘江天生桥一级电站坝址以上流域位于云贵高原的东南斜坡，高原、丘陵、盆地错综其间，流域面积５０１３９，流域内岩溶较发育，洪水受溶洞、暗河的调蓄影响较严重，暴雨呈多中心分布，雨强分布不均，洪水过程以复峰矮胖型居多。因此，选用具有超渗和蓄满产流特性的萨克拉门托水文模型来建立天生桥一级电站入库洪水预报数学模型，比选用其它水文模型来进行洪水预报的效果更佳。     

水文模型在洪水预警与管理中的应用与改进

本文旨在探讨水文模型在洪水预警与管理中的应用与改进,通过介绍洪水预警与管理的重要性,以及当前水文模型在该领域的应用情况,提出模型应用过程中数据精度及可靠性问题,并提供相应的解决方案,可以为水文模型在洪水预警与管理中的应用提供一些借鉴和参考。     

SAWH模型及其在洪水预报中的应用

针对流域水文模拟中存在的方程适用尺度和模型应用尺度不匹配问题建立了SAWH模型,对美国Baron Fork河流域1996—2000年的6次洪水过程模拟结果表明:对于洪峰流量差别很大、峰型也不同的洪水过程,SAWH模拟得到的流量过程线与观测值均十分吻合,表明模型在洪水预报中具有很高的精度;参数敏感性分析表明,植被蒸发系数对洪水过程的影响很小,饱和导水率和洼地调蓄能力对洪峰和洪量均有明显的影响,而河道糙率主要影响洪峰峰型。     

预报模型的组合及其在韩江流域洪水预报中的应用

简要介绍了几种预报模型原理，结合韩江流域现有水文站点的分布特点及预报需要对预报模型进行组合，并用水文资料率定参数和检验，据此分析论证了其在洪水预报中的应用和作用。     

新安江水文模型在水文预报中的应用

以海南省万泉河流域为研究对象,在新安江水文模型的基础上,通过完善模型结构、优化参数率定等,开展了对模型的改进和实证研究,并对相关结果进行了分析.在万泉河流域1990～2000年加积站和加报站的水量平衡研究中,模拟结果比较符合实测值,证明模型对万泉河流域具有较强的适用性,在流域水资源管理中具有较好的应用前景.     

门限人工神经网络模型及其在洪水预报中的应用

结合门限自回归模型与人工神经网络模型的建模思想，首次提出这两种方法的耦合模型，即门限人工神经网络模型，新模型的实质是一种分段非线性化的处理方法，是对现有门限模型分段线性化的很好改进。实例计算结果说明，新模型在洪水的预报中是有效的，在各种非线性时序动态预测中具有普遍意义和广泛的实用价值。     

数字流域水文模型在柘溪水电站洪水预报中的应用

将数字高程模型（DEM）生成的数字高程流域水系模型（DEDNM）与新安江水文模型相结合构建数字流域水文模型，并将该模型应用于柘溪水电站的6个子流域进行产、汇流计算，所得子流域出口的径流过程与实际洪水过程进行拟合，制作洪水预报方案。结合流域现有遥测信息和实时校正技术编制了实时洪水预报系统。实时预报系统通过近1年的试运行表明该方案得到了成功应用，预报精度达到甲级标准。试运行期间依据该系统预报调度对大洪水进行了有效的错峰削峰，充分显示了水库的巨大防洪效益；洪水后期的拦蓄洪尾也为水库后期的保水抗旱提供了有力保障，增加了发电效益。     

基于人工智能技术的洪水预报调度模型关键技术与应用

文章基于人工智能技术中的神经网络算法构建适宜本地区的洪水预报模型,利用遗传算法进行资源优化配置,科学合理开发水库预报调度系统,以完成流域内雨量、水位、流量等水文、气象参数的实时收集、处理和联机预报,实现防洪排涝、发电、航运、灌溉等优化调度。     

垂向混合模型在湫水河洪水预报预警中的应用

针对半干旱半湿润地区的产汇流特点,采用垂向混合模型进行了洪水模拟与预报研究;面向洪水等级预警需求,提出了洪水等级与相对误差相结合的洪峰预报精度等级评价标准,并结合置信区间洪峰包含比这一评估指标,构建了洪水预报预警可靠性的综合评价方法。以黄河中游湫水河流域为例,选取流域出口林家坪水文站1980—2012年间洪峰大于300 m3/s的20场洪水进行模型率定与验证。结果表明:洪峰预报精度等级评价合格率在70%以上,可靠度为95%,优于新安江模型或陕北模型,在一定程度上能够满足当地洪水预报预警需求。     

VSAT卫星通信在柳州市洪水预警预报中的应用

介绍了柳州市洪水预警预报系统的组成及功能，并通过１ 个多月的系统试运行中的几场降雨资料，分析了ＶＳＡＴ 卫星通信中出现的雨衰现象，包括测雨站和中继站的雨衰影响，提出了在测站增加固态存储器，中继站采用１－８ ｍ 天线，卫星中继站与超短波中继站同时转发非卫星遥测站的数据互为备份等措施，短时间的个别雨衰不影响系统的性能。     

坦克模型在水文预报中的应用

六十年代初,日本的营原正已提出了蓄水容器模型(又称坦克模型TANK MODEL)的洪水预报方法,在日本发展得比较快,在世界上一些国家也得到应用.1975年世界气象组织WMO发表了一份关于各种流域模型验证比较的文献,共选取全世界有代表性的十个模型,对六个流域的资料进行调试验证,其中包括坦克模型,结果表明:各种模型各有优缺点,效果相差不大.坦克模型经国外使用,普遍认为适应性比较好,在各种流域上都能得出较好的结果.我国于八十年代初,亦开始应用该模型,由于模型结构简单,计算方便,效果较好,也得到比较广泛的应用.我们从1980年开始,对西枝江等几个流域,用坦克模型做了一些分析工作,现将情况介绍如下.     

新安江模型在洪水预报中的应用

本文通过在计算机上利用新安江模型进行洪水预报作业，具体介绍该模型建模的过程。     

洪水预报模型在清河水库预报中的应用

将新安江模型、垂向混合产流模型和萨克拉门托模型,根据清河水库的流域特征加以应用,建立其洪水预报模型,并根据3个模型的不同点,对其产流进行计算。分析了模型模拟结果中出现的问题,相应的提出改进意见。根据结果表明,混合产流模型较新安江模型和萨克拉门托模型,在北方冻土地区的应用中稍具一定的适应性、成熟性和有效性。     

安徽省‘98长江大洪水中的水文预报

在１９９８年长江大洪水期间，及时、准确的水 文预报为领导部门指挥调度和抗洪抢险提供了科学的决策依据，取得了巨大的经济效益和社会效益。本文简述了水文预报在１９９８年抗洪抢除中的作用，指出了水文预报中存在的问题和今后解决的办法。