斑竹水电厂水情自动测报系统洪水预报模型研制

本文基于新安江三水源模型，研制了福建斑竹水电厂的洪水预报方案。根据１９７２年～１９８２年约１０年间的历史水文资料率定了模型参数，并采用自回归实时校正的方法对预报模型进行校正，由此建立了水情自动测报系统洪水预报软件，经实际洪水预测检验，精度达到甲级预报标准。     

密云水库洪水预报模型及预报成果分析

密云水库作为华北地区最大的水库,具有防洪、供水等功能,是确保首都防洪安全和供水安全的重要水利工程。准确预报密云水库洪水对于优化水库调度、确保首都防洪安全具有重要意义。介绍了密云水库水文预报的发展历程及各种预报方案的应用情况,重点介绍了分布式水文模型EasyDHM在洪水预报过程中的使用情况。预报成果分析表明,现有的分布式水文预报模型能更好提升密云水库的洪水预报精度。     

API模型在中小河流预报方案编制中的应用

四川省共在325条河流上新建水文、位站和雨量站,中小河流域水文站网建设基本完成,从而更好的掌握整个流域水文情况。针对防洪减灾要求,在这些水文、位站建立流域体系预报非常必要。建立流域体系预报需从中小河流水文、位站开始进行预报演算,从中小河流预报演算到大江大河,形成流域体系预报,因此必须在中小河流建立预报方案。以典型暴雨区荥经河为例,通过在荥经河荥经水文站建立预报方案,运用荥经河流域已有资料(无资料项目借用相似流域资料),采用API模型对洪水进行预报演算,取得良好效果。因此在中小河流预报方案编制过程中可以加以推广使用。     

新安江三水源模型在牛栏江红石岩堰塞湖应急排险中的应用

采用新安江三水源模型配合其他模型构建的红石岩堰塞湖应急排险阶段水文预报方案,经作业预报表明,除入湖水量为丙级预报精度外,其余5个预报项目精度均达到乙级以上,半数项目精度达到甲级,表明该模型在红石岩堰塞湖的适应性较好。进一步验证了该模型在西南地区特别是云贵高原北部湿润地区的实用性,以及作为在突发事件中应急排险阶段水文预报方案建立及运用的可行性。     

水电厂气象水文综合预报调度模型的建立与应用

水电厂气象水文综合预报调度模型整合了降雨预报方案、中长期水文预报方案:洪水预报方案、水库优化调度方案等现有模型系统.降雨数值预报接入水库预报调度系统后,延长了来水预报预见期,结合文中研究的优化调度模型,使水电厂能够提前调整发电计划、调度方案,增加了水电厂的发电效益和水库的防洪减灾社会效益.     

猫街水文站洪水预报模型研究

针对猫街水文站采用物理模型进行洪水预报时过程复杂、适用性和快捷性较差等问题，笔者选取BP神经网络模型作为预报模型进行洪水预报研究，选取2013—2018年猫街水文站共计6年主汛期逐日水文观测资料作为训练样本，2019—2021年共3年主汛期资料作为测试样本。研究结果表明，在现有数据条件下，除部分特殊年份外，采用BP神经网络模型进行洪水预报的精度较高，整体预报精度较好，对实际预报作业有一定的指导意义。同时，BP神经网络预报模型具有误差修正功能，随着模型学习训练期的延长、预报次数增加，预报精度还会相应提高，未来可运用到实际预报作业当中。     

基于贝叶斯理论的水文多模型预报

水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。     

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。     

潘家口水库枯水期月径流预报

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上，用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文气象方法是先挑选出与预报对象关系最好的气象因子作为预报因子，据此建立预报模型和预报集成模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型和多元递推模型。用实测资料对预报模型进行了验证，结果表明：预报精度令人满意。     

受水库下泄流量影响的洪水预报方案应用研究

自2009年以来,安徽省针对某些中小流域洪水情报预报工作空白这一现状,该省开始了中小流域洪水预报方案构架工作。在该项洪水预报方案构建过程中,主要依托与新安江模型原理,结合下垫面各种不同的水文要素采取具体的构架模式;其中,针对流域水文预报节点以上建设有水库控制的较普遍的现象,运用马斯京根法及新安江模型原理,提出将水库作为独立单元分区构架洪水预报模型的构架思路,这种构架模型经过历史洪水模拟和2016年～2018年三年的洪水预报实践验证,取得了较好的预报效果;相关水文预报因子满足水文情报预报规范要求,并取得了较好的社会影响,也为其他同类型区域洪水预报构架提供了重要的参考途径。     

流域情景驱动的通用混合型水文模型研究

为弥补传统水文模型在通用性、灵活性、智能性、易用性等方面存在的不足，提出了流域情景驱动的通用混合型水文模型。该模型的通用水文预报模型产品库可对外提供标准化服务接口，形成可灵活配置的模型后台。模型通用平台系统由数据层、平台层、应用层、用户层组成；模型主要功能包含模型选择、数据输入、模型搭建、模型率定、方案管理、模型应用。选取汉江流域的安康-白河区间作为案例研究区域，结果表明该模型具有良好的适应性。     

新安江模型和改进BP神经网络模型在闽江水文预报中的应用

精确的水文预报是防洪减灾中重要的非工程措施,水文模型是开展水文预报最有力的工具。采用LM算法改进了的BP神经网络水文预报模型,以闽江富屯溪流域为例,进行了BP模型和新安江模型在日流量模拟预报中的应用比较。结果表明:两个模型总体均达到水文预报的精度要求,水文预报合格率可达到90%以上;新安江模型在丰水年模拟效果较好,相比而言,BP神经网络模型的模拟精度更高一些;两个模型均可用于闽江流域的水文预报研究。     

水文模型进展及展望

水文模型是目前洪水预报的主要方法和途径。对水文模型的概念、分类以及进展情况进行了较为全面和系统的阐述，并对水文模型的发展前景进行了展望，可使读者对水文模型的进展和目前研究状况有一个较为全面的了解。     

分布式流域水文模型在武烈河流域的应用

以河北省北部滦河流域承德水文站控制断面以上的武烈河流域为研究对象,基于中国洪水预报系统,利用分布式流域水文模型,构建承德水文站的洪水预报方案。通过方案的应用分析表明,分布式流域水文模型可以较好地体现流域特性的空间分布不均匀性,并尽可能真实地模拟流域产流过程,从而提高预报方案的精度。     

基于多重演化模式重构的水文预报模型及应用

因长期受人类活动、气候变化等多重因素作用,水文时间序列表现出多时间尺度、多频率、动态变化、自记忆性等复杂性特征,增加了水文预报结果的不确定性。本文将经验模态分解模型,核主成分分析模型和支持向量机模型耦合,建立了针对复杂性水文时间序列的预报模型,并采用NASH效率系数、自相关系数、相对误差作为模拟预测精度及参数率定的多目标判断标准。模型应用于黄河花园口水文站径流序列的长期水文预报中,结果表明:模型预报时段长,具有较好的预测准确性和实践应用价值。该模型为多重因素作用的复杂性水文时间序列预报提供了一种方法。     

水文时间序列AR(P)模型阶数的识别

介绍水文时间序列AR(P)模型的建立及其在中长期水文预报中的应用，并对确定模型阶数P的方法进行了总结和分析，力求进一步提高中长期预报的精度。     

中小河流洪水预警预报方法与应用

中小河流预警预报模型方法是中小河流监测预警预报体系建设中的重要内容,本文将其分为集总式水文模型、分布式水文模型、其他经验方法 3种类型进行探讨后指出,集总式水文模型和其他经验方法在目前中小河流预警预报实时作业中仍然占有重要位置,分布式水文模型具有应用潜力,但目前还没有大规模用于洪水预报业务;而后结合典型实例分析了中小河流预警预报方法应用与方案编制过程中资料收集、预报模型选择、参数率定、精度评定等关键环节的主要内容,最后提出中小河流预警预报方案要根据流域能够获得的雨量、水文、下垫面、洪水特性、相似流域预报方案等资料情况综合考虑选择具体方法。     

分布式水文模型结合气象预报方法初步探讨

为了尽量消除因流域空间非均一性引起的水文模拟不确定性,采用基于GBHM分布式水文模型以及具有明确物理意义的模型参数,利用三峡区间2011年5~6月期间的气象预报信息,探讨该区域实时洪水预报方法,以及不同预见期的洪水预报精度。结果表明,分布式水文模型与气象预报数据结合,能够较好地模拟该区间的洪水过程。该方法在一定预见期内能够对实时洪水过程进行预报,预报精度很大程度上取决于降水预报的准确性。     

线性动态系统模型在实时洪水预报中的应用

应用一般的线性动态系统模型理论，并结合衰减记忆最小二乘递推识别的实时校正技术，建立了鄱阳湖吴城站水位过程的实时预报方案。模型结构采用AIC准则法和逐步回归筛选法综合确定，模型参数采用最小二乘法估计。应用结果表明，该预报模型适用于湖泊水位这类缓变型水文变量的预报，可以用于实时作业预报。     

模糊神经网络水文预报模型在洺河流域的应用

本文选取雨强距离指数(IPD)及其他有关参数等作为自适应神经模糊推理系统(ANFIS)水文预报模型的输入,提出雨强距离指数的定义及其目的和意义。为剖析雨强距离指数在水文预报模型中的应用,分别建立不包含雨强距离指数的模型A与包含该指数的模型B进行对比评价。结果表明,将雨强距离指数作为ANFIS水文预报模型的输入能够提高模型的预报精度。