乌溪江流域自动洪水预报系统研究与应用

由于预报模型的局限性和实时信息的不完善,洪水预报过程存在一定误差。利用自动预报模型和人工预报参数交互式修改相结合的方式可提高洪水预报精度。在乌溪江流域自动洪水预报系统研究中,采用径流系数控制前期雨量损失总量,通过调整雨量损失进行产流计算,根据时段降雨的降雨中心和降雨强度选用单位线进行汇流计算。同时在自动化洪水预报基础上配以预报人员的多年预报经验,完成可实时修正、高精度的实时洪水预报。以典型洪水预报为例,人工预报参数交互式修改方法的准确性较高,人工预报峰现时间相差1 h,人工预报洪峰流量误差为0.74%,预报精度等级为乙级。研究成果已在浙江省乌溪江流域自动洪水预报系统得到应用,对其他流域洪水预报具有参考价值。     

水库汛限水位动态控制预泄能力约束法的必要条件

水库汛限水位动态控制是水资源利用和防洪中的研究热点之一。然而,预泄能力约束法下,水位动态控制域与预报预泄期洪水过程的数量关系尚未探明,这为在变化环境下开展汛限水位动态控制留下了防洪隐患。以万安水库汛期动态控制上下限研究为例,通过涨速量化分析方法,研究了预报预泄期大洪水涨速对水位动态控制域推求的影响。结果显示,万安水库控制上限与预泄末期18～48 h时段内洪水起涨平均上涨率呈十分显著的负相关,即,5场典型50 a一遇设计洪水预泄末期48 h起涨速率分别为334 m³·s^-1·h^-1、522 m³·s^-1·h^-1、468 m³·s^-1·h^-1、1043 m³·s^-1·h^-1、812 m³·s^-1·h^-1,相应推求的上限水位分别为93.6 m、92.2 m、91.0 ...     

浐灞河流域城市橡胶坝群景观流量补水调度研究

国内外对于橡胶坝的调度运行研究很多,但是大多以防洪为主,很少有针对水景观或涉及小时尺度上的预报调度。以西安市区浐灞河流域下游水景观的水环境质量和水景观品质为目标,研究了橡胶坝群的枯季流量模拟预报和补水调度模型。在对缺历史实测资料的节点采用产汇流参数移用方法基础上,建立了降雨产汇流河系连续演算模型,并利用有实测历史流量资料节点做了率定和验证;利用控制条件下的遍历算法、自下游到上游逐时段反推各个控制坝的立坝/塌坝动作,实现橡胶坝群补水调度计算。经与历史资料比对：产汇流模型输出的各个节点预报结果精度较好,补水调度能够达成调度目标(下游监控节点流量稳定在18～25 m³/s)。该方法在2021年9月份西安十四运期间运行稳定,圆满完成了调度目标,对相似地区的橡胶坝补水调度,具有重要的参考价值。     

长江2017年第1号洪水莲花塘站洪水预报分析

“长江2017年第1号洪水”为长江中游区域性大洪水,面对严峻的防洪形势,长江上中游水库群实施联合防洪调度,三峡水库出库流量由27 300 m³/s逐步减至8 000 m³/s,为有史以来最大幅度补偿调度,确保了莲花塘站水位不超过分洪水位。在此期间,莲花塘站洪水预报是决定水库群联合调度启用时机及调度成败的关键因素之一。通过介绍莲花塘站洪水预报方法,分析了2017年长江第1号洪水中莲花塘站洪水预报的成果及误差成因,总结了莲花塘站洪水预报的关键点及难点,从而进一步为防汛决策提供更有力更科学的技术保障。     

基于敏感保护目标的那棱格勒河生态需水研究

基于那棱格勒河生态特点,统筹考虑生态基流、鱼类繁殖生长关键期所需河道水量和植被需水高峰期所需短期洪水过程,综合确定河道内生态需水量,并采用流域水量平衡法确定绿洲生态耗水量,同时计算尾闾湖泊需水量。结果表明：河道生态基流10月至次年4月为5.48 m³/s、6—9月为11.82 m³/s,5月河道内生态流量考虑鱼类繁殖需保证11.82 m³/s,6月、9月各需一场不少于5 d、平均流量分别不低于80.0、82.5 m³/s的洪水过程;绿洲区平均生态耗水量为4.54亿m³/a。     

考虑降雨空间分布的地貌瞬时单位线汇流模型探究与应用

降雨空间分布的不均匀性对洪水预报精度有着重要的影响,提出基于数字高程模型和降雨空间分布规律的地貌瞬时单位线汇流计算方法,进一步补充地貌瞬时单位线汇流理论。选取横山水库流域作为研究对象,利用DEM数据提取流域地形地貌特征,结合历史洪水期间的降雨空间分布律计算得到地貌瞬时单位线。选取2013年~2015年期间3场典型洪水进行模拟验证,结果表明考虑降雨空间分布的地貌瞬时单位线洪水模拟效果良好,优于传统地貌瞬时单位线。     

多单元产汇流洪水预报软件

多单元产汇流洪水预报,采用降雨径流流域模型,按时段降雨量,进行分区产流和汇流计算,并经河道洪水演算叠加后得总出口断面预报洪水过程线.     

VIC模型汇流改进及在流域洪水预报中的应用研究

VIC模型一般在3 000 km²以上的大流域径流模拟中广泛应用,然而其原有的单位线汇流方法时间尺度为日,难以实现小时尺度的汇流计算,限制了VIC模型在中小流域洪水预报中的发展与应用。采用基于Gamma分布函数的单位线法对VIC模型现有汇流方法进行改进,将VIC产流模型与改进的分布式汇流模型相耦合,实现了基于VIC模型的小时尺度洪水预报,并在碧流河流域进行实例验证。结果表明：率定期和验证期确定性系数平均值为0.81,径流深预报合格率为95%,洪峰流量预报合格率为90%,模型模拟精度较高。改进后的汇流模型可以较好地模拟出洪水的起涨消退过程,能够满足流域洪水预报的需求,具有一定的应用价值。     

基于神经网络与遗传算法的洪水分类预报研究

针对水文模型参数的不确定性,对洪水进行分类预报,不同类型洪水采用不同预报参数,旨在提高洪水预报精度。基于BP神经网络模型,依据分类因子选取原则,选取6项具有代表性的影响因子作为模型输入,可将洪水划分成高、中、低3类。基于遗传算法,对3类洪水进行参数率定,获得3组不同的参数组,最终利用训练好的分类预报模型实现不同类型洪水的变参数预报。以大伙房水库25场历史典型洪水进行实例验证与分析,结果表明:分类预报结果的洪峰误差、峰现误差、确定性系数及典型洪水过程的拟合效果明显优于分类前。经训练后的基于BP神经网络与遗传算法的洪水分类预报模型可较好适用于大伙房水库,结果更贴合实测值,效果整体上优于分类前,方法可行、有效。     

基于雷达短时临近降雨预报的王家坝洪水预报研究

近年来突发性灾害天气引发的洪水过程频发,研究耦合雷达临近降雨预报的洪水预报对于洪水灾害防治具有重要意义。根据淮河王家坝以上流域的历史降雨流量资料,构建了一个基于土壤湿度指数分布的集总式水文模型PDM。以此为基础选取了2016年流域内两场典型洪水过程,耦合驻马店S波段双偏振多普勒雷达的降雨观测数据,并对雷达测雨数据进行评估;再利用临近降雨预报系统STEPS,分别对两场洪水过程的最大降雨做临近3 h、2 h、1 h和30 min的降雨预报;通过PDM模型模拟洪水过程来对比分析雷达降雨与雨量站实测的模拟精度,研究雷达临近降雨预报在洪水预报中的适用性。结果表明:利用雷达降雨资料对洪峰流量的模拟比直接用雨量站资料更加接近实测值,洪峰误差在±2.7%以内;但雨量站模拟的总体拟合效果要好于雷达,两场洪水过程的纳什效率系数都大于0.8。雷达3 h以内的临近降雨预报精度可用作洪水预报,洪峰流量和洪水过程模拟效果良好,可满足实时作业预报的要求。     

襄汾县豁都峪某段修复工程设计洪水参数分析

根据襄汾县豁都峪某段治理工程实际情况,在收集流域相关水文资源的基础上,对河道设计洪水参数进行分析。采用推理公式法、水文模型法分别计算设计洪水参数,经合理性分析,与前期实施工程报告相比设计洪水参数误差较小,不足1%,设计洪水成果较为合理,20年一遇洪峰流量为312 m³/s,5年一遇洪峰流量为116 m³/s。可为类似工程设计洪水参数的确定提供参考。     

降雨径流洪水预报方案在恰甫其海水库的应用

本文详细阐述了恰甫其海水库水情自动测报系统坝址降雨径流洪水预报方案的预报方法、产流方案、汇流方案;入库洪水预报方案的产流方案复合、汇流方案复合及降雨径流法预报方案精度检验等.降雨经流洪水预报方法在怡甫其海是完全适用的.     

黄河中游吴堡—龙门段河道洪水概化预报研究

将洪水过程模式概化与支持向量回归机相结合,提出了一种逐时段更新的河道洪水概化预报方法。以黄河中游吴堡—龙门段河道洪水预报为例,根据龙门站1980—2000年28场洪水过程资料概化出典型洪水模式,采用支持向量回归机算法构建洪峰流量与洪水历时的预报模型,根据逐时段洪峰流量/洪水历时的预报结果,对概化的典型洪水模式进行缩放,实现了龙门站洪水过程主要特征的概化预报。对2001—2006年5场洪水的预报检验结果表明:随着逐时段资料的更新,该方法的预报精度逐步提升,且涨水阶段的预报结果已能较好地展示整场洪水过程的发展趋势。     

基于改进水文比拟法的新丰江生态流量计算

为减小水电站开发对下游河道生态环境的影响,以广东韶关新丰江为例,用改进水文比拟法计算流量,同时用水文学法进行生态流量计算。结果表明：运用改进水文比拟算法能较准确获得新丰江干流丰城、狮石滩、涧下和银潭4座水电站的月平均流量(分别为20.57 m³/s、21.80 m³/s、22.54 m³/s和22.97 m³/s);4座电站生态流量最终取值分别为3.62 m³/s、3.63 m³/s、3.73m³/s和3.93 m³/s;其生态流量的月满足程度均在99%以上,能满足设计保证率。研究成果可为新丰江等中小河流水资源开发利用与生态系统保护及中小河流水电站生态流量计算提供参考。     

宁夏贺兰山小流域洪水预报方法探讨

针对宁夏贺兰山沟道流域面积小、暴雨洪水突发性强、洪水预见期短的特点,在了解国内外洪水预报方法及小流域洪水预报难点的基础上,通过该区域实测水文资料,分析研究该区域产汇流规律,建立降雨径流相关图、时段降雨强度与洪峰流量相关图,尝试采用主因子经验相关法解决小流域洪水预报的需要。     

不同时段降雨输入对区域洪水预报精度的影响探讨

定量分析了大凌河流域3 h、6 h、9 h三个时段降雨输入对区域洪水预报精度的影响。分析表明:在同一组水文模型参数下,降雨输入时段越大,洪水预报精度越低;在不同组水文模型参数下,降雨输入时段对洪水预报精度影响程度较低。研究成果对于指制定区域洪水预报方案具有重要参考意义。     

临近流域替代法在巴基斯坦卡洛特水电站坝址洪峰流量预报中的应用

为延长巴基斯坦卡洛特水电站施工期坝址洪水预见期,利用临近流域替代法和API模型估算印控克什米尔地区区间来水,实现卡洛特水电站短期坝址流量预报计算或估算。选取"20170406""20180420"和"20180807"等3场洪水实测降雨资料和预报降雨资料对该方法的适用性进行验证。结果表明:以上3场洪水实测降雨估算洪峰流量结果与实测洪峰流量最大相对误差均在许可误差的20%内,预报降雨计算结果受预报准确率影响,导致"20180807"洪水计算结果偏小。在获得流域准确降雨预报时,该方法能较好地预估洪峰范围,延长洪水预报预见期,可为卡洛特水电站安全度汛提供技术支撑。     

基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法研究

复杂产汇流特性地区使用洪水分级预报方法可提高预报精度,本文提出一种基于自编码器(Autoencoder,AE)和残差卷积神经网络(Residual Convolutional Neural Network,RCNN)的洪水分级智能预报方法,使用自编码器和K均值聚类算法实现对原始水文数据的特征提取和洪水分级,通过RCNN模型提升卷积神经网络的有效训练深度,以山东省小清河流域黄台桥水文站为例开展洪水分级智能预报研究。结果表明应用降维数据聚类的AE-RCNN模型MAE指标、RMSE指标、NSE指标分别为5.04、7.91、0.92,优于CNN模型、RCNN模型和降雨聚类RCNN模型。该方法能够有效提取水文数据特征、提高洪水预报精度。     

系统聚类方法在洪水预报中的应用研究

根据福建省沙溪口流域雨量的时空分布,以降雨量作为聚类指标,根据前期降雨影响因子按照时间序列取16个指标,在空间上根据流域测点距离水库入口的远近分成远、中、近3个层次.利用MATLAB统计工具将近年来的23场洪水过程分成了4类,继而对待预报的样本用对应的类所率定的参数进行预报.实践证明,将"系统聚类分析"方法引入该流域的洪水预报,提高了预报精度.     

北京市水务系统多措并举 做好防洪排涝工作

<正>2022年,降雨场次集中,时空分布不均。汛期降雨日数61天,平均降雨量392.5 mm,较2021年同期偏少45%,较常年偏少16%。降雨量东多西少,“7·3”“7·27”“8·21”等6场次即超5成;流域来水偏少,河道水势平稳。汛期降雨形成水资源量18.06亿m³,地表水5.78亿m³、地下水12.28亿m³,较2021年少近7成。全市未发生超警洪水过程;地下水位回升,储量持续增加。全市平原区地下水平均埋深16.24 m,较汛前回升1.13 m,比2021年同期回升2.63 m,为连续第7年持续回升,地下水储量比2021年同期增加13.5亿m³。