串联水库洪水预报模型影响因素及精度分析

串联水库洪水预报过程中不仅要考虑降水径流过程,还要考虑上游水库放水过程的影响.分析指出:串联水库洪水预报模型的影响因素包括降水过程、串联水库间的水力联系、区间洪水组成以及其他因素.探讨了串联水库洪水预报模型精度的评价方法.实例表明:建立了充分考虑串联水库水力联系和区间洪水组成的洪水预报模型能够满足实际工作的精度要求.     

水库洪水预报实时校正方法的选择与确定

针对水库入库洪水过程预报中的偏差问题,应用现代随机系统理论,将现代系统理论中的实时校正技术与建立的水库洪水预报概念性水文模型相结合,探讨建立适应水库总体洪水预报方案的预报误差实时校正模型,为进一步提高水库洪水预报精度、指导水库进行科学的防洪决策提供可靠的依据.本文以枫树坝水库洪水预报实时校正方法的选择为例作一简要介绍.     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。     

不确定性分析在汾河水库调度决策中的应用

根据汾河水库防洪效应结果,结合不确定性分析构建出洪水预报模型,对汾河水库洪水预报及调度决策进行分析。研究结果显示,利用不确定性分析构建的洪水预报模型,预测误差控制在2.36%-17.36%,预测效果明显,该模型能较为精准的进行汾河水库洪水的预报,有利于后期水库调度决策的进行。     

基于多尺度天气预报技术的水库流量预报平台应用研究

本文基于黄龙带水库防洪发电的实际需求,将多尺度的实时天气预报及其不确定性与洪水预报和水库调度相结合,通过机器学习等技术建立基于多尺度天气预报的洪水预报模型和水库优化调度模型,在此基础上构建一套集降雨预报、洪水预报到调度为一体的洪水预报和水库调度平台,为相关地区和部门开展水库调度决策和风险评估提供理论支撑。     

基于HEC-HMS模型的大水峪水库洪水预报研究

为有效解决潮白河流域中小水库洪水监测、预报调度的实际问题，本研究选取潮白河流域内暴雨频发、山洪沟道密集、防洪库容偏小的大水峪水库为研究对象，基于HEC-HMS水文模型，构建大水峪水库洪水预报模型，为水库科学优化洪水调度提供依据。HEC-HMS模型是一个具有物理概念的分布式降雨径流模型，在洪水预报中具有广泛的应用。通过大水峪水库上游4场降雨洪水过程，对该模型进行了率定验证，洪峰流量场次模拟合格率为75%，满足乙级预报精度要求。分析表明该模型在大水峪水库洪水预报模拟上有很好的应用。     

汤河水库实时洪水预报技术研究

汤河水库洪水预报对汤河水库及其下游的防洪安全极其重要,需要研究实时洪水预报技术,以提高洪水预报精度.根据汤河水库自然地理和水文特性,汤河水库实时洪水预报采用汤河水库洪水预报,考虑到各场次洪水预报误差之间存在一定的相依性,故采用人工神经网络方法构建实时校正系统,模型用实际洪水资料进行校准,并用2场较大洪水予以检验.2个场次的校验表明,实时校正能明显地提高洪水预报的精度     

汤河水库小洪水产流预报精度的研究

汤河水库现行的洪水预报方案对较大洪水的产流、汇流精度均在90％以上,而对小洪水预报精度较低。一般在30％-80％之间。文中经12次独立的小洪水预报计算,对小洪水预报模型进行修改计算,平均预报精度提高到91．8％,完善了汤河水库洪水预报模型,提高了整体预报精度。     

清河水库洪水预报与防洪调度技术研究

对清河水库的实际情况与目前洪水预报调度技术的现状进行分析，水文预报模型采用蓄满产流模型和单位线法进行产汇流计算，采用试算法进行水库调度，利用水库历史数据对模型进行验证。总结归纳了洪水预报技术在水库入库径流预报中的重要地位，并对水库洪水预报将来的发展趋势进行了系统的分析。     

洪水分类预报在清河水库防洪调度中的应用

在大型水库的预报调度工作中,预报历史和近期预报值误差较大的洪水时,难以把握计算精度,使得洪水预报结果误差偏大,洪水调度难度增加.本文采用洪水分类预报方法,将洪水根据其成因不同进行分类,用不同的预报模型或动态优选预报参数进行洪水预报,提高了水库洪水预报的整体精度和时效.