基于新安江模型的台风期间福州山区水库入库洪水预报

为对台风期间福州市区的洪涝灾害进行及时预警,采用新安江模型,建立了一套适用于台风期的福州市山区水库的入库洪水预报模型。由于水库资料较难获取,采用赤桥站的降雨径流资料对新安江模型参数进行了率定及验证,并将率定后的参数移植到各个水库进行验证。采用赤桥流域2007-2015年6场台风引发的洪水进行了率定模拟计算,采用2016年的2场台风引发的洪水进行验证模拟计算,将得到的参数移植到各水库子流域,运用八一水库及登云水库的降雨资料及由水库水位和水库泄流过程资料反推得到的同时段的入库流量资料,对新安江模型进行验证。结果表明:新安江模型在赤桥流域具有适用性,且对于雨型单一的降雨模拟效果良好。将赤桥流域率定得到的新安江模型参数移植到其他水库流域进行水库入库洪水预报的方法具有一定的可行性,可收集充分的资料进一步进行验证。     

白水峪水库入库洪水预报模型及应用

介绍了白水峪水库产流、汇流计算模型,计算采用汇流单位线的模糊综合决策方法,并对洪水预报误差进行了综合评判。     

AR模型在宝珠寺水库实时洪水预报校正中的应用

人类活动改变了流域下垫面,对洪水预报精度产生极大的影响,引进实时校正模型以提高洪水预报精度。根据宝珠寺水库的自然地理和水文气象特性,宝珠寺水库实时洪水预报采用新安江模型,实时校正模型采用时间序列AR模型。利用10年历史降雨径流资料,对新安江和实时校正模型的参数进行率定,并利用近年的2次洪水对模型进行检验,检验结果表明实时校正能明显地提高洪水预报的精度。     

水库洪水实时优化校正预报模型的探究与应用

以经典流域水文模型——新安江模型为基础,耦合SCE-UA全局自动优化算法和AR自回归误差校正模型构建出适用于水库流域的洪水实时优化校正预报模型。根据实测的降雨径流过程对水文模型参数和流域状态变量参数进行全局优化实时校正计算,并依据预报降雨对未来一定时期内水库洪水过程进行高精度预报。选取亭下水库流域为实验对象,对亭下水库流域洪水分别进行初步预报和实时优化校正预报,两种预报结果比较分析显示,实时优化校正预报结果能更好地模拟实测洪水过程,其预报精度更高。     

新安江模型在东江水库洪水预报中的应用

在分析东江流域具体特点的基础上,以新安江三水源模型来预报东江水库入库流量,结果表明该方案在研究区域得到了成功的应用。     

枫树坝水库实时洪水预报模型

该文结合枫树坝水库流域的水文气象特征及水库防汛调度的需要,将概念性模型与统计模型相结合,建立了实时洪水预报模型。模型软件与水情自动测报系统装配于1992年投入应用后,由于能准确、及时地提供水、雨情信息,水库在防洪、发电、航运等方面较充分地发挥了综合利用效能、取得了较好的社会和经济效益。     

枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究

基于枫树坝水库洪水预报误差信息，探讨了多种洪水实地预报校正模型与计算方法，实际洪水模拟计算表明，AR（2）模型的自适应实时校正方法和卡尔曼滤波方法的预报校正效果较好。     

枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究

枫树坝水库降雨径流概念性模型的建立及其自动采集系统的完善，为枫树坝水库洪水实时预报校正研究提供了前提条件。概念性水文模型考虑因素尽管样全面，但汇流经验单位线计算流量过程精度有待提高。基于洪水预报误差信息，对一价自回归模型自适应递推、二阶自回归自适应递推和卡尔曼滤波校正方法进行研究分析。实际洪水与模拟计算结果对比分析表明，二阶自加归递推和卡尔曼滤波校正计算方法提高了洪水预报精度。     

枫树坝水库洪水实时预报校正方法研究

枫树坝水库降雨径流概念性模型的建立及其自动采集系统的完善,为枫树坝水库洪水实时预报校正研究提供了前提条件.概念性水文模型考虑因素尽管较全面,但汇流经验单位线计算流量过程精度有待提高.基于洪水预报误差信息,对一阶自回归模型自适应递推、二阶自回归自适应递推和卡尔曼滤波校正方法进行研究分析.实际洪水与模拟计算结果对比分析表明,二阶自回归递推和卡尔曼滤波校正计算方法提高了洪水预报精度.     

网格新安江模型在于桥水库洪水预报中的应用

根据于桥水库流域的地理概况和水文气象特性,利用网格新安江模型GRID-XAJ对流域历史资料进行降雨径流模拟及参数率定,研制洪水预报方案。从模拟结果上看,网格新安江模型能有效反映流域下垫面变化及降水空间分布的离散对降水径流的影响。     

水府庙水库入库洪水预报与应用

根据水府庙水库流域的水文特征，利用ＡＰＩ模型，新安江模型对水府庙水库入库洪水预报进行研究。     

水库洪水预报实时校正方法的选择与确定

针对水库入库洪水过程预报中的偏差问题,应用现代随机系统理论,将现代系统理论中的实时校正技术与建立的水库洪水预报概念性水文模型相结合,探讨建立适应水库总体洪水预报方案的预报误差实时校正模型,为进一步提高水库洪水预报精度、指导水库进行科学的防洪决策提供可靠的依据.本文以枫树坝水库洪水预报实时校正方法的选择为例作一简要介绍.     

实时校正技术在周公宅水库洪水预报中的应用

简述反馈模拟与自回归模型2种实时校正模型,并对"海葵"和"菲特"2场台风中周公宅水库的洪水预报进行校正,对校正结果进行分析比较。结果表明,本模型可有效提高周公宅水库洪水预报的精度。     

洪水预报实时校正技术研究进展

回顾国内外洪水预报实时校正的产生背景,评述其理论与方法的发展历程。在此基础上,将实时校正方法归纳为终端误差校正和过程误差校正两类,并梳理出各自的典型校正方法以及联合校正方法,概述不同方法的研究成果及进展。重点介绍其中的反馈模拟技术、误差自回归算法(AR)、递推最小二乘算法(RLS)、卡尔曼滤波技术(KF)和动态系统响应曲线算法(DSRC)等5种代表性的实时校正技术,阐述其计算过程,并分析其特点与适用性。对洪水预报实时校正的未来发展方向及研究热点进行了展望。     

洪水过程预报残差比例法实时校正模型

文章以洪水涨洪过程预报的残差信息为导向，建立了涨洪过程预报的校正模型。该模型不但适用于洪水过程也适用于其它(如枯季径流、地下水、水质等)平稳过程预报的实时校正。     

新安江模型在呼伦贝尔根河流域洪水实时预报中的应用

文章通过呼伦贝尔市大兴安岭两侧的海拉尔河坝后水文站、雅鲁河扎兰屯水文站对该模型进行检验,测试该模型在大兴安岭两侧河流实时洪水预报的适用性。     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。     

基于NAM模型的白龟山水库入库洪水预报方案研究

白龟山水库是沙河漯河以上库容最大的水库,在沙河防洪体系中处于"上压、下控、左右挤"的关键部位,位置极为重要,在调节洪水中起着承上启下的重要作用。为充分发挥水库防洪作用,采用国外知名的流域水文模型-NAM模型开展了白龟山水库洪水预报研究,建立了洪水预报模型,用3场实测入库洪水有关数据率定了模型参数,并对参数进行了人工微调,应用该模型对10场实测入库洪水进行了模拟,模型预测的洪峰误差平均为-9.00%,预报精度较高,具有一定的实践意义。     

安康水库入库洪水预报误差分布形式

为进一步探讨水库预报入库洪水误差可能服从的概率分布形式,在分析预报入库洪水、实测入库洪水和实际入库洪水之间关系的基础上,采用入库洪水误差的不同定义方式分别生成预报入库洪水误差序列,进而对误差序列的分布类型进行了假设检验和论证。以安康水库为例,分别对正态分布、对数正态分布、Gamma分布等十余种洪水预报误差可能服从的概率分布类型进行验证,结果表明:安康水库入库洪水预报误差序列符合Logistic分布规律,而不符合正态分布、皮尔逊Ⅲ型分布等其他类型分布。同目前广泛采用的正态分布相比,对于一些水库,采用Logistic分布类型可能会更好地表达其入库流量预报误差的概率特性。