非参数解集模型及其在水文随机模拟中的应用

解集模型是水文随机模拟的重要工具之一，它能保持总量与分量、分量与分量在时间尺度或空间尺度上的方差、协方差结构和其它统计特性。传统解集模型是对序列相依结构和概率密度函数形式作某种假定后用参数来描述的，因而有其自身的缺陷。文献［１］提出的非参数解集模型就避开了上述假定，克服了传统解集模型的不足。本文介绍非参数解集模型并应用于金沙江流域屏山站月径流随机解集。研究结果表明该模型适合于水文随机模拟。     

非参数解集模型在月径流随机模拟中的应用

针对参数解集模型难以反映真实水文系统的非线性、多峰形态以及边际特性的问题,采用基于核密度估计理论构造的非参数解集模型对刘家河站月径流进行了随机模拟。结果表明,非参数解集模型用于陕北地区刘家河站的月径流随机模拟是可行的。     

泥沙交换的随机模式

本文运用时间连续、状态离散的Markov过程作为描述水流底部泥沙交换过程的随机模式.在合理给出泥沙单步运动转移概率基础上,从理论上导出泥沙单次运动的等待时间分布,进而获得任意长时间内各种运动状态泥沙之间相互交换的转移规律.对平稳分布的分析表明,本模式描述泥沙交换过程比之时间离散Markov链更具一般性.文章还就随机模式在理论阐述河流自动调整作用机理、建立绝对悬沙浓度沿垂线分布公式和推移质输沙率公式、以及确定河口环境中沉积物的输移方式等方面的应用问题作了初步探讨.     

雨水径流截集试验与集水量计算模式的分析研究

通过雨水径流截集试验研究，初步明确了四种防渗处理集流下垫面的单位面积造价、适用范围条件及其集流效率与降水特性、集流面坡度以及防渗材料种类的定性定量关系。分析研究结果：集水量计算模式的一般形式Ｐ０ｉ＝Ｅｉ·Ｐｉ；各时段内的实际总集水量Ｑｉ＝ａ·∑ｎｉ＝１Ｐ０ｉ。建议在今后应继续试验发掘出集流效率高、价格低廉且处理方便的材料、方法或处理措施，弄清其集水特征，以便建立形式多样、更为经济有效的人工集流场，最大限度截集天然降水。     

作物灌溉随机模拟技术研究

作物灌溉随机模拟技术包括作物需水量的随机模拟与预报研究、作物灌溉的随机方法研究等内容。国内外作物需水量的随机模拟与预报研究模型有：自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归模型(AR)、倍加模型、传递函数噪声模型(TFN)、线性分解模型等；作物灌溉的随机方法研究有：解析法、随机模拟法等。随机模拟方法具有较强的普适性，是今后作物灌溉随机方法重点研究的课题。     

莒县农村集中联村供水模式研究

山东省日照市莒县按照建设社会主义新农村的要求,着眼于改善农村饮用水条件,构建新农村供水保障体系,建立健全用水户全程参与项目建设及运行管理机制．积极探索出了农村集中供水模式,在全县建立了12处集中联片供水工程,使312个村庄、21．46万人吃上安全、卫生、     

水电集控运行模式研究

通过对水电集控的四种现状模式进行分析,再结合水电生产管理关键业务和精益管理理论,提出两种水电集控的精益化管理模式,实现“远程集控、远程运维,无人值班、少人值守”目标,保证水电站群集约、安全、高效、稳定、经济运行,为后续水电集控建设运营提供参考。     

流域水电集控运行模式有关问题探讨

水电集控运行是国外成熟的模式,国内近年来也在积极探索,并积累了一定的设计、建设和运行经验,文章就集控建设过程中遇到的有关问题进行探讨,一己之见,以期抛砖引玉。     

DARMA模型在中国日降水量随机模拟中的适用性研究

为提高日降水量随机模拟精度,研究了DARMA模型模拟中国日降水量的普适性。采用中国大陆811个气象站点的日降水系列,建立DARMA(1,1)模型以模拟日降水事件的发生,进行自相关系数、干湿游程概率分布检验,根据Gamma函数随机生成不同湿游程序列日降水量,与DAR(1)模型对比。研究结果表明：中国超过50%的降水为2日及以上的多日降水事件,自相关系数衰减缓慢,符合DARMA模型特征;模拟产生的干湿游程概率分布精度优于DAR模型,优势随着降水量增加更显著,模拟序列统计特征值除均值外均优于DAR模型。DARMA模型适用于中国大陆地区日降水量的随机模拟,是一种可行的日降水量随机模拟模型。     

小波分析及其在日流量过程随机模拟中的应用

小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂时间序列分解成频率不相同的子序列。基于小波分解和重构思想，本文以屏山站为例尝试将日流量过程分解成不同尺度下的小波系数(细节)和尺度系数(背景)，对分解所得的系数按实测资料显示的主周期(年)进行随机重构，从而获得各种各样的日流量过程线。当小波函数和尺度函数或滤波器确定后，分解和重构过程不需估算参数，也不必进行前期分析和任何假定，因而，这种随机模拟方法具有非参数化特征。实例分析表明是可行的。     

昆明地区降水、气温及极端天气的长期变化趋势

利用昆明气象站1951年-2013年逐日气温和降水资料,采用线性趋势、Sen斜率估计、Mann-Kendall等方法分析昆明降水、气温和极端天气的变化特征与趋势,结果表明:1951年-2013年间,1994是年平均气温突变点;年平均气温和四季气温均呈升温趋势;年降水量和夏、秋两季降水量呈下降趋势,春、冬两季降水呈上升趋势,但趋势并不显著;在极端降水指数中,持续湿期呈下降趋势,持续干期和一日最大降水量呈上升趋势,趋势并不显著;在极端温度指数中,热日持续指数、暖夜指数及暖昼指数均呈显著上升趋势,冷日持续指数、冷夜指数及冷日指数均呈显著下降趋势。     

Downscaling of the flood discharge in a probabilistic framework

Many modeled and observed data are in coarse resolution, which are required to be downscaled. This study develops a probabilistic method to downscale 3-hourly runoff to hourly resolution. Hourly data recorded at the Poldokhtar Stream gauge (Karkheh River basin, Iran) during flood events (2009–2019) are divided into two groups including calibration and validation. Statistical tests including Chi-Square and Kolmogorov–Smirnov test indicate that the Burr distribution is proper distribution functions for rising and falling limbs of the floods’ hydrograph in calibration (2009–2013). A conditional ascending/descending random sampling from the constructed distributions on rising/falling limb is applied to produce hourly runoff. The hourly-downscaled runoff is rescaled based on observation to adjust mean three-hourly data. To evaluate the efficiency of the developed method, statistical measures including root mean square error, Nash–Sutcliffe efficiency, Kolmogorov-Smirnov, and correlation are used to assess the performance of the downscaling method not only in calibration but also in validation (2014–2019). Results show that the hourly downscaled runoff is in close agreement with observations in both calibration and validation periods. In addition, cumulative distribution functions of the downscaled runoff closely follow the observed ones in rising and falling limb in two periods. Although the performance of many statistical downscaling methods decreases in extreme values, the developed model performs well at different quantiles (less and more frequent values). This developed method that can properly downscale other hydroclimatological variables at any time and location is useful to provide high-resolution inputs to drive other models. Furthermore, high-resolution data are required for valid and reliable analysis, risk assessment, and management plans.     

石泉水库天气预报调度模型研究

为了充分利用洪水资源,增加发电量,结合石泉水库流域洪水、调度资料和陕西省气象台7日滚动天气预报,尝试建立可调节水库天气预报调度模型,延长洪水的预见期,提高水电企业的经济效益。此方法的创新在于天气预报和水文预报、调度的耦合,依据大量历史水雨情资料分析,将其建立关系,实际应用时直接采用该关系进行调度。成果丰富和发展了现有水库精细化调度的方法,为水库开展预报调度提供了科学依据。     

Analysis and synthesis of seasonality and variability of daily potential evapotranspiration

Daily meteorological data over a period of nine years from Helliniko Station (Athens, Greece) are used to produce daily potential evapotranspiration (PET) series. A multipliative model describes the periodic and stochastic components of the series where Fourier aproximations of two- or three-harmonic periodic components and a first-order autoregressive one are employed, respectively. The assessment of adequacy of the model is based on the properties of (a) the correlogram and (b) the spectrum of a white noise process. The model is further used to generate daily PET values. Generated and historical data show remarkable affinity in average arithmetic mean, coefficient of variation, skewness coefficient and their standard deviations.     

蒸发蒸腾量的随机模拟与预报研究

对国内外有关作物蒸发蒸腾的随机模拟与预报的研究现状进行了分析总结，并在对各种模型进行了总体评价的基础上，提出了今后研究的发展方向。     

雷达联合雨量计估测降水模拟水库入库流量

运用雷达和雨量计联合估测了梅山水库集水区的降水分布。本文根据联合估测结果，应用降水径流模型，对1998、1999年梅山水库入库流量进行了模拟，通过1500h时间序列的模拟试验表明，该模型可以用来模拟梅山水库的入库流量，其结果是合理可用的。与其单独采用雨量计测量面雨量的模拟方法相比，其模拟效果更好。     

随机性存储模型在水量调度中的应用研究

为了节约用水,减少费用,提高经济效益,本文以运筹学理论为基础,将连续型的随机性存储模型应用到水量调度中,对水库水量的存储进行优化,使水资源得到充分的利用。结果表明：此模型在水量调度中的应用是适合的,通过计算得到调水量Q值并加以限定,使水量损失的期望值最小。该研究可为水库的水量调度、生产性企业存储水量、各用水户用水分配上提供参考。     

一维非饱和溶质随机运移模型的谱分析

本文根据宏观尺度条件下溶质运移的随机特征，在不考虑孔隙弥散的条件下，对一维非饱和溶质运移方程进行了简化。假设流速场及溶质浓度无普空间平稳随机函数，通过对一维非饱和溶运移的简化方程进行平均处理，导出了与小尺度对流一弥散方程相似的宏观尺度溶质运移的基本方程，并由谱分析导出了宏观弥散系数及溶质浓度方差的表达式。应用宏观尺度溶驼移方程为基础的数学模型对野外盐分迁移过程进行了模拟。模拟所得的溶质平均浓度及浓