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。     

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。     

长江上游水库入库流量的中长期预报EI北大核心CSCD

为分析数理统计模型与机器学习模型在中长期径流预报中的特点与适用性,挑选逐步回归与随机森林两种方法构建入库流量中长期预报模型,以气象因子的物理机制为基础,结合单相关系数及随机森林重要性分析识别关键气象因子并输入模型。利用长江上游乌东德、瀑布沟两个水库1959—1998年的入库流量训练了模型,并且预测了两个水库1999—2014年的入库流量。结果表明:两种模型的训练效果良好,稳定性强,随机森林的预测结果比逐步回归的精度高,但精度的差距较小;随机森林能减少预测因子值的异常变化带来的拟合误差,但过拟合问题更为明显。     

基于气象因子的逐步回归分析技术在水文长期预报中的应用

将嫩江富拉尔基水文站自1983年以来的流量年极大值系列资料作为预报对象,气象130项指数作为预报因子,采用逐步回归分析技术建立预测模型进行试报和检验,并对成果进行了分析论证。结果表明,逐步回归分析技术建立的预测模型具有较好的历史拟合及预测效果,具有一定的可信度。     

尼尔基水库非枯季节中期入库径流预报研究

尼尔基水库非枯季节中期入库径流预报对枢纽的兴利调度特别是发电调度意义重大,但径流预报影响因素复杂,目前可用于作业预报的入库径流预报方法一直比较匮乏。本文首先对旬入库径流的影响因子进行筛选,采用多元门限回归和投影寻踪模型对尼尔基水库非枯季节中期入库径流进行预报。预报结果表明:除4月中旬预报合格率低于70%外,其他各旬预报精度均较高;确定性系数除4月上、中旬为低于0.7外,其他各旬均达0.7甚至0.8以上。模型模拟预测值与实测值有较好的一致性,预报精度较高。     

回归方法预测碧流河水库以上年平均降水量

文中利用1977—2007年碧流河水库以上流域年平均降水量和74项气象因子建立多元线性回归、逐步回归、后向逐步剔除回归模型,对2008—2011年降水量进行预报以检验效果.通过相关分析挑选大气环流因子,并分析其对流域降水量的影响.     

多元线性回归与逐步回归在洪水预报中的应用——以南汀河中长期洪水预报为例

根据云南南汀河上的姑老河水文站长达41 a(1960～2000年)汛期(5～11月)实测月最大流量资料以及49 a(1951～1999年)来对27项气象因子(大气环流、太阳活动、下垫面因素等)的监测资料,通过建立姑老河站月最大流量与气象因子之间的多元线性回归模型和逐步回归模型,对年内最大流量及出现时间进行拟合。拟合结果表明,多元线性回归模型拟合的效果优于逐步回归模型。下一步,需采用耦合途径将不同预报方法结合起来,并进行实时校正,以进一步提高预测精度。     

最优模糊聚类模式在年径流长期预报中的应用

该文基于长期水文现象是一个具有典型的模糊性的系统的基本思想,将成因分析、统计分析方法与模糊集分析法相结合,挑选出影响年平均入库流量的前期大气环流、海洋等影响因子,经过对流量的模糊聚类分析,将前期影响因子状态分类,建立年入库平均流量与前期因子状态之间的模糊关系,并以深圳某水库为例进行入库流量的预报,结果表明所建模型合理,预报精度较高.     

基于支持向量回归机的长期径流预报 及不确定性分析

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30%以内,非汛期、年总量平均相对误差在20%以内,均优于随机森林和多元线性回归模型。将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息。     

丹江口水库流域月尺度降雨与径流预报研究

以汉江上游丹江口水库流域为研究区域,通过降雨-气象遥相关分析从74项大气环流因子中筛选出预报因子,建立月降雨量与预报因子间的多元线性回归模型,根据大气环流因子对月降雨量进行预报,并构建研究区域的SWAT模型,以预报的月降雨量作为模型输入,实现月径流量的预报。以2012年逐月降雨及径流为例,模型对降雨和径流预报的合格率均约为83%,预报效果较好。研究表明,根据降雨量-大气环流因子的统计相关关系预报月降雨,并结合水文模型进行径流预报,对研究区域具有一定的适用性。     

中长期水文预报方法的探讨

介绍了中长期水文预报的模型、方法及其在江西部分河流的实践应用.预报模型是根据地理气候特征及水文变化规律,挑选出与预报对象相关密切的气象、水文因子作为预报因子,再采用统计及经验方法建立的.实例研究表明,逐步回归模型、冬季降雨相似在预报对象的定量分析上较为实用.     

天生桥一级水电站月平均入库流量逐月滚动预测模型

由于江河流域的月平均流量变化与月尺度的短期气候变化密切相关，因此天生桥一级水电站参照月尺度的短期气候变化的逐月滚动预测模型建立了江河流域的月平均流量逐月滚动预测模型，并用该模型对天生桥一级水电站2001年1月以后的逐月平均入库流量和瞬时最大入库流量进行了预测。     

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。     

丹江口水库来水情势分析与径流预测

基于丹江口水库1956—2016年逐月平均流量资料,采用数理统计手段分析丹江口水库年径流量的周期性和趋势性;从百项气候系统指数集和太阳黑子数中筛选出预测因子,构建月平均流量与预测因子间的多元线性回归模型和随机森林模型,实现丹江口水库月径流预测。结果表明,丹江口水库年径流量呈显著的减小趋势,并伴随有6～8 a、18～21 a两类尺度的周期振荡特性;以2017年逐月平均流量为例,随机森林模型和多元线性回归模型的预报合格率分别为83.3%、75.0%,预报精度均较好,且随机森林模型的预测精度优于多元线性回归模型,可用于丹江口水库月径流预测。     

74项环流指数在水文长期预报中的应用

大气环流与径流序列在物理成因上有着比较密切的关系.如何认识气象因子与年最大流量的关系是水文预报工作中经常遇到的难题.本文利用74项环流指数与牡丹江站年最大流量相关,选取预报因子,进行多元回归计算,在保证预测准确率的前提下,尽可能较早的做出长期预报结论.     

组合预报在乌江渡水文预报中的应用

利用1951-2006年乌江渡月径流量和74项气象因子建立逐步回归、时间序列、周期均值叠加、多元线性回归、岭回归模型,对2007年和2008年月径流量进行预报以检验效果。按要求将各水文模型进行加权组合预报,共五种组合均提高了拟合、预报结果的精度和稳定性。     

流域有众多小水电站的锦江水库降雨径流预报

根据降雨径流相关原理,结合锦江水库流域地理环境、水文、气象、上游小型水电站众多特点,将该流域划分为8个单元区,并在各单元区建立一个虚拟水库,代替众多小水电站调节水量的水库降雨径流预报模型,应用于锦江水库水文预报系统。2008年至今共6年的入库流量短期预报实践证明,该模型预报精度高,在水库防洪发电、水库调度应用中效果优良。     

基于Copula熵-随机森林的中长期径流预报研究

预测因子作为中长期预报模型的输入项,是影响预报结果精度的关键要素。为进一步提高预报精度,提出了一种Copula熵与随机森林模型相结合的中长期径流预报方法。该方法首先采用Copula熵指标对预测因子进行筛选,然后将选取的预测因子作为输入项,导入随机森林模型中对月径流进行相应预测。将该方法应用于汉江流域丹江口水库的逐月入库径流预报中,并与相关系数筛选法进行对比。结果表明:基于Copula熵指标筛选出的预测因子对应的模拟结果具有更高的精度,尤其对于汛期而言,其模拟值与实测值的拟合优度显著优于比选方法,说明其筛选出的预测因子具有更好的合理性。     

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。     

基于降水分布的相应流量法在水库洪水预报中的应用

相应流量法是在河道上下游断面进行洪水预报的一种常用方法,根据河道洪水波运动原理,分析洪水波上任一位相流量沿河道传播过程中在流量值与传播速度上的变化规律。文章根据区间入库控制站的流量与水库坝址区间入库流量建立相关关系,并对降水分布对相关系统的影响进行分析,提出基于降水分布的相应流量法在水库洪水预报中的应用,实现快速、便捷预报水库入库洪峰流量,预报精度较高,可为水库实时调度提供参数依据。