新安江模型在富水水库流域洪水预报中的应用

基于富水水库流域特性,采用新安江三水源模型建立了富水水库流域洪水预报模型和方案,论证了产流方式,分析了水库流域洪水预报特殊性,并率定了模型参数.实例结果表明,该模型预报效果较好、精度高、合理可行,可供借鉴.     

新安江模型在董铺水库洪水预报中的应用研究

针对大中型水库的水位观测资料较丰富,库区存在着难以观测的直接入库径流及主要入库河道径流观测资料缺乏的现状,以安徽省合肥市董铺水库流域为例,将水库流域划分为陆面和水面两部分,水面按直接产流计算,通过水库水位和水库泄水、用水资料反推入库径流过程,采用实码加速遗传算法对日模型和次洪模型的参数进行率定,构建了基于三水源新安江模型的董铺水库洪水预报模型。对董铺水库坝址以上所控制流域进行了模拟计算,日模型率定期14年中,径流深合格率为92.9%,确定性系数为0.94;日模型验证期18年中,径流深合格率为100%,确定性系数为0.93;次洪模型率定期34场洪水中,径流深合格率为88.2%;次洪模型验证期26场洪水中,径流深合格率为92.3%;60场洪水时水库水位推算合格率90%;方案整体预报精度达到甲级。研究结果表明考虑大中型水库流域产汇流特点和水文观测资料的现状,将水库流域的产流分为陆面和水库水面两部分,反推入库径流过程,基于三水源新安江模型进行大中型水库的洪水预报是可行的,其预报精度达到水库洪水调度的要求。     

组合预报方法在洪水预报模型中的应用

针对流域水文模型预报中的不确定性问题,采用简单平均、最优线性组合、最优非线性组合三类4种组合方法构建了新安江模型、垂向混合产流模型和Tank模型相结合而组成的组合预报模型,以日照水库和东张水库入库洪水的各种实测特征值作为评价各种组合预报模型计算结果精度的指标,进而优选出相对稳定且精度较高的2种组合预报方法。与新安江模型相比,该组合预报方法在降低水文预报不确定的同时,有效提高了洪水预报精度。     

BFS在洪水预报中的应用研究

采用贝叶斯预报系统(BFS)水文不确定性处理器(HUP)对水文预报不确定性进行分析,实现概率洪水预报。以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。以南一水库流域为例,将BFS后验概率分布均值与新安江模型预报进行对比,结果表明BFS可提高预报精度。     

数据化模型模块技术在洪水预报建模中的应用

针对洪水预报模型的传统开发模式中存在重复开发、模型应用不灵活、扩展性差等问题,依据洪水预报模型的结构与逻辑特性,将模型拆分为多个相对独立的模块,并运用数据化模型模块技术对这些模块进行封装,形成洪水预报模型组件库;利用洪水预报模型组件库搭建洪水预报模型,将其应用于嵊州流域预报中。嵊州流域的应用实践表明,采用数据化模型模块技术搭建的洪水预报模型具有代码重用率高、移植性强、可扩展性好、易于维护等优点,同时为洪水多模型集合预报提供了便利,丰富了洪水预报结果。     

分布式水文模型在洪水预报中的对比研究

为提高洪水作业预报精度和及时程度,采用以GIS为基础的LL-Ⅱ分布式水文模型,选用增江流域应用较好的新安江水文模型进行洪水预报对比研究。结果表明,LL-Ⅱ分布式水文模型的模拟效果更好。     

基于参数分解法的无资料流域洪水预报研究

针对目前无资料流域洪水预报方法存在的不足,提出了参数分解法,即利用武江流域控制站犁市水文站1980~1996年43场降雨径流资料作为模型参数率定资料,分别率定武江流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并以1997~2004年16场降雨径流资料进行检验,在模拟和检验达到较好的结果后,再利用参数分解法推求武江流域内田头水子流域大、中洪水的新安江洪水预报模型参数,并利用田头水59场降雨洪水实测资料对模型进行验证。结果表明,利用该方法建立的田头水子流域洪水预报模型预报大、中洪水的验证精度均达到乙级以上标准。     

HSPF模型在渌水流域洪水预报中的应用

近年来,流域暴雨洪水灾害事件频发,准确、可靠的洪水预报是有效预防和抵御山洪灾害的重要措施。以渌水流域为研究区域,构建HSPF半分布式模型,选取流域2013～2020年洪水资料中代表性较好的场次洪水完成模型参数的率定和验证,并采用确定性系数、相对误差等指标进行洪水模拟精度评价。结果表明,该模型在渌水流域场次洪水模拟中表现良好,15场洪水模拟的峰现时间、洪峰流量合格率分别为100.0%、80.0%,洪量及径流深的模拟合格率均为93.3%,确定性系数均值为0.80,总体预报精度达到乙级,说明构建的HSPF洪水预报模型在渌水流域具有较好的适用性,可为该地区的洪水预报提供依据。     

基于BP神经网络的大伙房水库洪水预报

鉴于大伙房水库洪水预报模型为集总式模型,其参数不仅需要优选法选定或人工试错法确定,还需要实时校正,因此根据大伙房流域特点提出了一种半分布式BP神经网络洪水预报模型,实现了模型中参数的自动率定,且由于其半分布式的特点还规避了原集总式模型的部分劣势。即采用DEM和ArcGIS根据水文站及自然流域分水线划分流域,创建BP神经网络,然后应用于各子流域断面及入库断面,预报其流量值,并在每个网络中均运用逐步回归分析法对输入层数据进行筛选,以得到影响最显著因子。将所建模型应用于大伙房水库,预报精度较好,可用于大伙房水库的正式预报。     

考虑人类活动影响的改进新安江模型水文预报

为定量描述小水库和小塘坝等人造水利工程对流域产汇流过程的影响,以白山流域为例,引入自由虚拟水库的概念,建立了改进的三水源新安江模型,并应用于八场洪水的预报模拟,对原始和改进的新安江模型的模拟结果进行对比分析。结果表明,小水库和小塘坝对洪峰流量具有滞后作用,改进的新安江模型对白山流域产汇流的模拟较原始三水源新安江模型效果好。     

改进的TOMODEL模型在门楼水库洪水预报中的应用

烟台市门楼水库流域内大量中小型水库改变了流域原始的产汇流机制,增加了水文预报的难度。对此,在改进的TOMODEL流域模型的基础上,结合流域前期降雨、蒸发及小水库群空间分布、兴利库容、集水面积等资料,考虑小型水库对流域产汇流的影响,拟定洪水预报方案。应用结果表明,小水库群对门楼水库流域径流的拦蓄作用明显;改进后的TOMODEL模型有效提高了门楼水库洪水预报精度,为该水库的防洪调度提供了依据和技术支撑。     

新安江模型在浙江白水坑水库的适用性研究

为探究新安江模型在白水坑水库的适用性,选用白水坑水库区域的日模型和次洪模型资料对模型参数进行率定,并用率定好的参数对模型模拟结果进行检验和误差分析。结果表明,新安江模型在白水坑水库的模拟精度较高,在白水坑水库流域适用性很好,可为新安江模型在白水坑水库地区的洪水预报应用提供依据。     

多源降水信息在海河流域洪水预报中的应用

将气象数值预报降水格点信息、雷达反演降水信息插值到实测雨量站点中,分别通过覆盖、插补方式将插值的雨量信息统一整合到标准的实时水雨情库中,从而实现与该站点实测信息的融合,从降雨数据层面实现了测站的历史、实时、未来降水信息的统一。在此基础上,利用现有水文预报系统进行多源降水信息支持下的洪水预报,在确保一定精度的前提下,延长了洪水预报的预见期。将该方法应用于2012年海河流域洪水预报和防洪调度中,取得了较好的效果。     

遗传门限回归模型在河道洪水预报中的应用

提出了基于遗传算法的一套操作简便、通用的ＴＲ建模方案,并成功地将ＴＲ模型用于相应流量法去预测洪水,实例计算的结果说明其可行性和有效性。     

松涛水库入库洪水预报流溪河模型研究

为准确、可靠地预报松涛水库入库洪水,基于流域降雨量和下垫面物理特性,探讨了分布式水文模型流溪河模型在松涛水库入库洪水预报中的适用性.结果 表明,流溪河模型在松涛水库流域对场次洪水有较好的模拟效果,34场洪水模拟的确定性系数均值达0.869,洪峰误差均值为0.1.以洪峰流量的20％作为许可误差,松涛水库预报方案合格率为7...     

考虑中小水库/塘坝影响的洪水预报研究

为提高水利工程密度较高流域的洪水预报精度,对资料匮乏地区的中小水库/塘坝,基于聚合虚拟思想,提出了一种虚拟水库拦蓄量计算方法,并与新安江模型进行耦合,构建考虑中小水库/塘坝影响的洪水预报方法,并在淮河息县和王家坝站点进行了验证。结果表明,考虑中小水库/塘坝的拦蓄作用,可显著提高模拟精度,尤其可有效改善中低洪水的模拟效果,确保了同一流域在同一参数体系下不同量级洪水模拟效果均较优。     

基于新安江模型的考虑超渗产流及塘坝调蓄的洪水过程模拟

针对山丘区众多小型水库、塘坝的兴利库容大小不一致,先蓄满的水库塘坝率先溢流,全部水库塘坝蓄满后全部溢流的现象,提出了一种改进模型,即在新安江模型中嵌入超渗产流和塘坝调蓄模块,建立了同时考虑超渗产流和塘坝调蓄影响的流域水文模型,选用大汶河黄前水库流域大水年份实测水文资料进行率定和验证,并与未考虑超渗产流影响和塘坝调蓄影响的计算结果进行了对比分析。结果表明,当不考虑超渗产流影响时,模拟的洪峰偏低;当不考虑塘坝调蓄影响时,模拟的洪峰偏高、峰现时间提前。可见在新安江模型中同时考虑超渗产流和塘坝调蓄的作用能有效提高半湿润区流域洪水过程模拟的精度。