尼尔基水库枯季径流预报方法分析

利用尼尔基水库52 a径流资料,分析了前后期径流（流量）相关法在尼尔基水库枯季径流预报中的适用情况,认为10月31日平均流量与11月至次年3月的径流量相关性较好,可用于尼尔基水库枯水期径流预报。     

黄河三门峡水库入库非汛期径流总量预报方法及其应用

三门峡水库入库非汛期径流总量预报是黄河水量年度分配和三门峡，小浪底两水库防凌和水量调度的重要依据。在分析黄河三门峡水库入库非汛期径流变化特点和影响因素的基础上，建立了龙门，华县，潼关等站非汛期径流总量预报模型，并将预报模型应用于近几年的实际作用预报。     

逐步回归分析在尼尔基水库24h入库预报上的应用

通过逐步回归分析,对尼尔基水库24 h入库跟踪预报进行建模,提炼出对建模精度有显著贡献的涨差因子,淘汰影响回归方程不显著的因子,最后进行参数率定,确定尼尔基水库24 h入库预报模型。     

三峡水库入库径流预报对年发电量的影响

根据入库径流预报资料对三峡水库进行中期优化调度.研究入库径流预报的质量对年发电量的影响.从总体上看,预报精度越高,年发电量越大.在3～7 d的时域内,预见期越长,年发电量越大.     

基于神经网络的水库枯水季入库径流预报研究

枯水季入库径流预报是水库合理调度及保证供水安全的重要前提,BP神经网络由于其具有的高维性、自适应、自组织、自学习等优良特性,在径流预报中被广泛应用。文中以小南海水库为例,应用人工神经网络进行枯水季的入库径流预报,结果表明,预报结果误差小,精度满足要求。     

三峡水库入库流量中期预报水文模型研究与应用

准确、及时的水文气象预报是水库优化调度的基础。三峡水库建成后,库区水文水力学特性发生了明显变化。长江委水文局预报中心在原来长江上游中期预报基础上不断改进与创新,设计了基于多种模式数值预报的长江上游分区中期面雨量预报模型,在三峡水库入库流量预报方案中引进了MIKE11水力学预报模型。基于长江委水文局2010～2017年发布的分区面雨量预报和三峡水库中期入库流量预报成果,分析了面雨量和三峡入库流量预报精度以及预报误差出现的可能原因,并对未来中期水文气象预报发展趋势进行了展望。     

尼尔基水库中长期水文预报

文章对波浪理论、周期理论和前兆理论进行了介绍,并在其3个理论的指导下研究出不同的预报方法,进行水文中长期预报.     

基于海洋表面温度的龙羊峡入库径流中长期预报

将基于海洋表面温度的多极耦合中长期预报方法引入黄河上游地区,构建了基于海温的黄河上游龙羊峡水库入库径流中长期预报模型,找到了与该地区径流相关度较高的影响因子.实例应用结果表明,所建模型显著降低了预报误差(2018年4—6月预报误差由-21％降至-2.5％),验证了所建模型的合理性、新技术引入的有效性和预报效果的稳定性.     

基于支持向量机的中长期入库径流预报

采用基于支持向量机的预测模型对水库中长期入库径流进行预报,建立径流预报的SVM模型。预报因子的优劣决定着预测精度的高低。为了提高预报精度,尝试采用模糊优选法对预报因子进行优选。将所建模型应用于新疆雅马渡站的径流预测中,并与没有进行预报因子优选的SVM模型进行比较。结果表明,进行预报因子优化后的SVM模型明显提高了径流的预报精度,具有更好的应用价值。     

降雨径流模型在故县水库入库预报中的应用研究

根据故县水库入库控制站卢氏站及以上地区的水文资料,采用超渗产流与蓄满产流相结合的产流模式、纳希瞬时单位线单元汇流模型以及马斯京根多河段连续流量演算的河道汇流模型,研究探讨故县水库入库流量及水量的预报方法,并利用该模型在2011年9月洛河上游秋汛洪水期间进行了作业预报,取得了满意的结果,可作为故县水库调度的决策依据之一。     

尼尔基水库中长期径流预测分析及影响因子研究

本文根据嫩江尼尔基水库逐月入库流量与提前1～5年的88项大气环流指数、26项海温指数、16项遥相关指数的相关关系，挑选出相关性较高的气象因子作为关键影响因子，利用逐步回归方法建立逐月入库流量预报模型。结果表明，影响尼尔基水库逐月入库流量的气象因子主要有北非副高脊线位置指数、极涡指数等，基于气象因子建立的逐步回归模型在尼尔基水库逐月入库流量的预报中具有较好的适用性，可为尼尔基水库水资源调度提供依据。     

长江上游地区枯期径流特征及其长期预报

枯期长期水文预报一直以来都是长期预报中的薄弱环节,对怎样建立枯水期径流预报方案和提高枯期预报精度为当前一重要课题.以现有资料对枯水期长江上游地区来水的组成进行了分析,找出了上游地区枯期径流补给的主要地域和水系.对影响枯期径流的各种因素进行了灰色关联分析,确定了影响枯期径流演变的主导因素.在此基础上提出了两种预报方案,并对两种方案进行了试报检验,结果表明方案可行.     

密云水库入库径流的变化趋势研究

基于1960—2009年密云水库上游降水量和入库径流量数据,分析了密云水库上游流域降水量与年入库径流量关系(降水-入库径流量)的变化规律,该规律明显表现为1980年前和1980年后两个时段。综合两个时段在低水平和高水平降水下的入库径流规律,建立了在现有环境条件下密云水库入库径流随降水量变化的简易实用模型。利用该模型在一定程度上可根据上游降水量判断密云水库在现状环境条件下未来年入库径流量,为政府水资源利用决策提供重要的理论和技术支撑。     

尼尔基水库上游三站作为入库站可行性分析

本文从尼尔基水库控制流域的水文自然特征,及嫩江干流库漠屯站、右岸支流柳加屯站和左岸支流科后站的分布情况出发,以完成的尼尔基水库短期入库洪水预报方案为基础,提出以库漠屯、柳加屯和科后水文站三站作为尼尔基水库入库站的设想,解决目前尼尔基水库没,有入库站的问题,通过对基础水文资料的分析以及实际调度运用,基本证明该设想的可行性,为进一步研究尼尔基水库入库洪水控制提供一种思路。     

尼尔基水库短期洪水预报方法初探

文章从系统论的角度出发,提出涨差因子逐步回归分析方法,并对尼尔基水库24小时入库跟踪预报进行建模。只使用提高建模精度有显著贡献的因子,淘汰影响回归方程不显著的因子,再进行参数率定,明显地提高了模型的拟合精度。结果表明：应用涨差因子逐步回归分析方法对尼尔基水库24h入库跟踪预报的结果令人满意,并可考虑作为推求尼尔基入库流量的新途径。     

尼尔基水库径流演变规律的DFA分析

尼尔基水库作为多年调节水库,为了妥善处理实际调度运行过程中,防洪调度和兴利调度之间的矛盾,充分发挥水库的社会效益和经济效益,需要对水库径流的演变规律进行分析。本文运用DFA分析方法,计算出径流序列的Hurst指数值,通过对比分析,有效判别出径流长期的演变趋势,为水库长期合理调度提供了理论参考,对水库调度具有十分重要的指导意义。     

基于数值天气预报模式的流域中期径流预报

研究耦合天气预报模式的径流预报对提高预报预见期及流域防洪减灾具有重要意义。以金溪池潭水库流域为例,通过尺度转换和气象要素联结实现GEM和GFS两种数值天气模式与新安江模型的单向耦合,进行流域水文模拟以及中期径流预报。日径流过程和次洪过程模拟结果发现耦合数值天气预报模式的流域中期径流预报能够较好地预估一段时间内的径流总量,而对洪峰以及洪水过程预报能力稍有不足。预报误差来源有水文模型误差和降水预报误差两种,且降水预报的误差在水文模型中会有放大的效应,这增加了中期径流预报的不确定性。     

基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型

为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水库为例,应用IGMM-Copula模型对预见时刻为6 h、12 h、18 h、24 h的径流预报误差进行随机模拟。结果表明,IGMM-Copula所得拟合曲线的图形效果及适用性检验结果均优于GMM-Copula模型,且其模拟预报误差的统计参数更贴近于实测预报误差,验证了其合理性与可行性,为入库径流过程预报误差的估计与模拟提供了一种更为精确有效的方法。     

尼尔基水库洪水预报方案分析及应用研究

尼尔基水库作为嫩江乃至松花江流域防洪体系的重要组成部分,承担水库上下游(齐齐哈尔控制断面)防洪任务.利用水库以上流域预报来水进行防洪调度,确保水库正常运行和上下游防洪安全,是水库防洪调度运行期间的重要任务.对尼尔基水库现有的洪水预报方案进行了分析,对各方案的预报精度和预见期等进行了综合评价,并根据评价结果给出了实时防洪...     

BP神经网络在水库枯水季入库径流预报中的应用

枯水季入库径流预报是水库合理调度的重要前提.BP神经网络由于具有高维性、自适应、自组织、自学习等优点,被广泛应用于径流预报中.选取河南省安阳市彰武水库作为研究对象进行枯水季入库径流预报,构造了BP网络模型Ⅰ和BP网络模型Ⅱ,将1970—2004年共35 a径流系列样本数据代入BP网络模型Ⅰ进行归一化处理后用于预报水库径...