BMA方法在黄河龙门站含沙量过程 预报中的应用研究

以黄河流域吴堡站到龙门站为研究区域,建立龙门站含沙量过程的线性动态和BP神经网络两种统计模型,并结合BMA方法给出两种模型的综合预报结果。结果表明,在线性动态模型和BP神经网络模型的基础上,采用BMA方法进行含沙量预报模型的合成预报不仅可以提高预报精度,而且可以提供概率预报值。     

黄河中游龙门站洪水最大含沙量预报方案的建立及应用研究

选用黄河中游龙门站1956～2003年洪峰流量在起报标准5 000 m3/s以上的洪水85场,以吴堡含沙量、输入站合成含沙量、Qmα龙ρβ吴和Qmα龙ρβ合为自变量,区分洪水不同来源,建立并优选出龙门站基于统计途径的最大含沙量预报方案.方案在"03.7"山陕区间洪水中进行了应用,实测值为127 kg/m3,预报值为140 ks/m3,其结果合格.     

基于误差修正的BP神经网络含沙量预报模型

以黄河龙门—潼关河段作为研究区域,在分析区间来沙来水对含沙量影响的基础上,建立了基于BP神经网络的潼关站含沙量过程预报模型。同时,为提高预报模型的预报精度,利用误差序列建立了相应的误差自回归模型对预报结果进行校正。校正前后泥沙过程的对比分析表明,校正后的泥沙过程预报精度有较显著的提高,5场验证泥沙场次的平均确定性系数由校正前的0.35提高到校正后的0.76。     

黄河下游夹河滩站洪水最大含沙量预报研究

黄河下游花园口至夹河滩河段,区间加水加沙很少,夹河滩洪水含沙量的大小,主要受上游来水含沙量、来沙系数和本站洪峰流量的影响.本文采用相关分析和人工神经网络模型建立了夹河滩洪水最大含沙量预报方案和模型.运用该方案和模型对"04·8"洪水夹河滩最大含沙量进行了试预报,预报值为250kg/m3,比实测值270kg/m3偏小7.%.这是黄河下游首次发布洪水最大含沙量试预报,拉开了黄河下游洪水含沙量预报的序幕.     

三峡入库站含沙量预报方法初探与试预报

为满足三峡水库实时调度和管理需求,针对较小含沙量的预报,初步建立了以上下游站含沙量关系模型为基础、结合短期水雨情预报的三峡入库站含沙量预报体系和方法;提出了含沙量预报精度评价指标;介绍了2012年汛期泥沙试预报情况和预报精度评价结果。评价结果表明,含沙量预报与实际值较贴近,说明建立的预报体系和方法具有较好的可行性和时效性,预报精度满足三峡水库泥沙调度要求。     

黄河洪水最大含沙量预报方法研究取得初步成果

按照黄委的要求，日前，黄委水文局研究院进行了黄河中下游干流主要水文站洪水最大含沙量预报方法研究，并取得初步成果。黄河含沙量预报技术难度大，在黄河上尚属空白。随着黄河治理开发的深入，特别是小浪底水库调度运用、下游防洪以及洪水资源化等的需要，开展黄河中下游干流主要站洪水含沙量预报愈显迫切和重要。黄河泥沙预报的内容很多，     

黄河小北干流近期河床演变成因分析

针对近期小北干流河段淤积加重和水沙恶化的情况,以1974年三门峡水库蓄清排浑运用以来为重点,对河段冲淤变化特点和影响因素进行了分析,认为:龙门站平均含沙量、平均流量是近期小北干流冲淤变化的主要影响因素;当汛期平均含沙量大于13 kg/m3、来沙系数大于0.13 kg·s/m6时河段淤积,且淤积量随含沙量的增加而增大;河段冲淤量与流量的相关性呈上弱下强趋势,与含沙量的相关性呈上强下弱趋势;要改变小北干流河段的淤积状况,就必须降低龙门站含沙量;要使潼关附近河段发生冲刷,就必须增大干流流量.     

含沙量预报方法探讨

黄河的泥沙问题一直都是黄河治理的重点。进行含沙量预报将为一些治理黄河的措施提供技术支持。由于影响黄河含沙量的因素众多,预报技术难度大,至今没有可用的预报方案,可以说这在黄河上乃至其它河流都是空白。本文就现有的预报方法(输沙单位线法、响应函数法、神经网络法、水力学法),分析其影响因素和优缺点。就今后含沙量预报方法应努力的方向给出建议。     

基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用

泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提，而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术，进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型，并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明：Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建，基于该技术建立的预见期为1～3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好；预见期为1～2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报；寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响，而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。     

小浪底至花园口区间含沙量人工神经网络预报方法研究

本文对小浪底至花园口区间含沙量过程的人工神经网络预报方法进行了研究，主要内容有人工神经网络预报的基本原理、改进方法、人工神经网络模型的建立、样本数据的组织、网络的训练，以及对历史数据的验证等，并对预报结果进行了评定和系统分析，讨论了进一步的改进措施，该研究为含沙量过程预报探索了新的理论和方法。     

黄河龙门水文站实用水文预报方案改进及应用

依据最新河道条件及延长后的洪水资料序列对龙门水文站3个实用水文预报方案进行重新定线,使图表方案动态化,将传统的预报技术转变为可以进行自动作业预报的预报系统。结合吴堡—龙门区间1981—2018年23场典型洪水对比预报方案修订前后的模拟精度,并与黄河洪水预报系统中马斯京根演算法模拟结果进行比较。结果表明:修订后的预报方案对洪峰流量的模拟精度较修订前有明显改善,马斯京根演算法模拟结果精度稍高于实用水文预报方案,但实用水文预报方案对以吴堡来水为主的洪水模拟精度较高,而龙门水文站较大洪水主要来自吴堡以上。建议作业预报时几种预报方案联合运用,进一步提高龙门站洪水预报精度。     

基于PSO-BP模型的黄河兰州站含沙量预测

为了提高BP模型对含沙量预报的精度,采用PSO算法优化了BP神经网络的权值和阈值参数,并用黄河兰州站的含沙量资料进行了验证。结果表明:该方法能克服传统BP模型易陷入局部收敛的缺点,提出的PSO-BP模型能够提高含沙量预测的准确度。     

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。     

“揭河底”冲刷期龙门—潼关河段的水沙响应

在分析黄河龙门站、潼关站历年高含沙洪水的基础上,建立了"揭河底"冲刷期潼关站汛期水沙量、洪峰期3 d水沙量、洪峰、沙峰以及洪峰时段泥沙粒径等与龙门站的响应关系。结果表明:龙门—潼关汛期水量响应关系较好,汛期沙量出现明显衰减,高含沙洪水的沙量减幅大于一般含沙量洪水的;潼关站洪峰期3 d水、沙量均小于龙门站的,"揭河底"洪水的3 d水沙量大于没有发生"揭河底"洪水的;对于一场高含沙洪水过程,流量和含沙量沿程均会衰减,发生长距离"揭河底"冲刷洪水的减幅要小于没有发生"揭河底"冲刷洪水的;近年来发生的局部"揭河底"冲刷洪水含沙量的沿程减幅明显增大,潼关站洪峰期泥沙的中值粒径多小于龙门站的,而发生长距离"揭河底"冲刷的洪水泥沙粒径细化程度较低,这对三门峡库区和黄河下游河道的冲淤非常不利。     

黄河中游吴堡—龙门段河道洪水概化预报研究

将洪水过程模式概化与支持向量回归机相结合,提出了一种逐时段更新的河道洪水概化预报方法。以黄河中游吴堡—龙门段河道洪水预报为例,根据龙门站1980—2000年28场洪水过程资料概化出典型洪水模式,采用支持向量回归机算法构建洪峰流量与洪水历时的预报模型,根据逐时段洪峰流量/洪水历时的预报结果,对概化的典型洪水模式进行缩放,实现了龙门站洪水过程主要特征的概化预报。对2001—2006年5场洪水的预报检验结果表明:随着逐时段资料的更新,该方法的预报精度逐步提升,且涨水阶段的预报结果已能较好地展示整场洪水过程的发展趋势。     

坡面侵蚀中径流含沙量测量方法研究与展望

土壤侵蚀中的径流含沙量是衡量坡地水土流失的重要参数之一，只有合理测量坡地径流中的含沙量才能为水土保持提供有利的依据，同时为验证土壤侵蚀预报模型提供基本参数。本文从测量原理出发，对含沙量各种测量方法的适用环境、测量精度及其局限性进行了比较全面的分析，重点研究了坡面径流含沙量的测量方法。研究结果表明目前测量含沙量的方法在坡面侵蚀动态水流含沙量的测量中存在只能静态测量的问题。目前电解质脉冲法在测量坡面薄层水流流速中做出了有益的探索，研究发现水流速度、泥沙的弥散系数与含沙量之间存在着相关关系，用此方法测量含沙量将有可能实现含沙量的动态测量。     

黄河禹门口提水枢纽工程复合型沉沙池的布置与模型试验

一、基本情况黄河禹门口提水工程是工业用水与农田灌溉的综合型供水工程。据黄河龙门水文站40多年泥沙实测资料分析,禹门口处多年平均含沙量为33kg/m~3,汛期瞬时最大含沙量为933kg/m~3,泥沙最大日平均含沙量为135kg/m~3,平沙年日平均含沙量超过50kg/m~3的时间约为60d,其中50～150kg/m~3的时间约45d,汛期     

潼关高含沙洪水特性分析

潼关1961—2011年最大含沙量大于200 kg/m3的高含沙洪水共95场,其中58场洪峰流量为2 000~6 000m3/s,76场水量为1亿~16亿m3,68场沙量为1亿~2亿t。2000年以来潼关高含沙洪水场次减少,洪峰流量减小,水量和沙量明显减小。潼关高含沙洪水71.6%场次以龙门来水为主,9.5%场次以渭河来水为主,18.9%场次两者共同来水;龙门来沙为主的场次占40.0%,华县来沙为主的占37.9%,两者共同来沙的占22.1%。潼关高含沙洪水悬移质中数粒径一般为0.01~0.04 mm,中数粒径随含沙量增大而增大,中沙、粗沙和细沙含沙量随总含沙量的增大而增大。     

三峡水库泥沙作业预报方案研究

为满足三峡水库实时调度需求,提出了以一维水沙数学模型为基础,结合短期水雨情预报和水库调度信息的三峡水库泥沙作业预报方案.水库泥沙作业预报以水库进口控制站水文、泥沙预测资料为依据,制定了详细的作业预报流程,并指出了预报过程中应注意初值选择等问题.此外,还运用2011年汛期预报试验进行了应用分析.研究表明,与传统水库泥沙淤积预测相比,水库泥沙作业预报更具针对性、时效性和适用性,且预报模型精度高,可为下一阶段进行进口含沙量预报方法的理论创新提供依据.     

2012年汛期黄河水情分析

介绍了2012年汛期的黄河雨情、水情概况,分析了兰州站、龙门站、潼关站4次编号洪水的雨情、洪水来源及组成情况,结果表明:同量级降雨条件下,2012年的产流量和产沙量偏低;无控制区来水对洪峰和洪量的贡献加大.建议:①建立可视化的洪水预报调度耦合交互平台;②加强黄河中游地区变化条件下的雨洪、雨沙关系研究,修订已有的预报方案;③加快河口镇—龙门区间、龙门—三门峡区间暴雨洪水预警预报系统建设.