基于BP算法的龙门站含沙量预报模型

针对目前各种传统水文含沙量预报方法的不足,考虑吴堡至龙门区间入流的影响,建立了基于神经网络的BP预报模型,对龙门站最大含沙量进行了预报,并利用实测资料对模型的模拟效果进行了验证,预报精度比较理想.     

黄河兰州站520年汛期径流量变化规律及预测

利用兰州站重建的520年径流量资料,采用统计学方法对黄河上游兰州站汛期天然径流量的历史演变规律和未来30年变化趋势进行了分析,结果表明:①黄河上游兰州站近520年汛期天然年径流量大体上经历了8个枯水段和7个丰水段,目前尚处于自1989年开始的枯水段;②兰州站520年汛期天然径流量序列存在准30年、准4年等显著且比较稳定的变化周期;③兰州站未来30年汛期天然径流量变化趋势大体可以分为平水段(2005～2012年)、丰水段(2013～2018年)、枯水段(2019～2028年)、丰水段(2029～2034年)4个时段.     

流域年均含沙量的人工神经网络模型

本文引入人工神经网络BP网络模型对流域产沙进行了定量研究。针对小流域的土壤、地质、地貌在一定的时间范围内具有相当稳定的特性，选取采伐面积、采伐量、降雨量和年均径流量这四个代表植被、气候的主要因子对流域年均含沙量进行了建模预测。建模结果表明采伐面积、采伐量对流域产沙具有较强的延迟效应，得出的BP网络模型不仅拟合精度高，而且预测效果好。这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径。     

人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用

采用画匠营子断面2004-2009年逐周水质指标资料作为神经网络模型的训练样本,对BP神经网络进行训练,分别建立了pH值、溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数的预测模型.为了验证模型的正确性,利用训练好的神经网络模型,采用调整后的权值和阈值,将2010年的数据作为独立样本进行预测检验.结果表明:基于BP神经网络的水质指标预测模型收敛速度快,对训练样本具有很好的拟合能力,且对检验样本的预测精度较高.     

"模型黄河"含沙量超声监测系统设计

为解决“模型黄河”含沙量测量中存在的问题,采用改进的超声监测技术设计了“模型黄河”含沙量监测系统。该系统以PLC为硬件平台,利用多通道模拟量输入模块集中采集含沙量信息后传送到上位机进行处理,并能通过组态监控软件实时显示,系统性能稳定、操作方便。模拟试验和现场测量均表明,该系统可基本满足“模型黄河”含沙量监测的要求。     

黄河兰州站1991—2000年流量测验质量评价

首先分析了兰州站测验断面及水位流量关系变化情况 ;其次对该站 1991～ 2 0 0 0年多线多点法实测流量资料进行了单次质量评价 ,对现行测验方案下的流量测验质量进行了分析。认为兰州站断面及水位流量关系比较稳定 ,流量测验质量符合规范要求 ,能够满足报汛、水量调度需要。建议在该站进行测验新仪器试验 ,并进行流量简化测验试验研究 ,提高测流效率     

基于误差修正的BP神经网络含沙量预报模型

以黄河龙门—潼关河段作为研究区域,在分析区间来沙来水对含沙量影响的基础上,建立了基于BP神经网络的潼关站含沙量过程预报模型。同时,为提高预报模型的预报精度,利用误差序列建立了相应的误差自回归模型对预报结果进行校正。校正前后泥沙过程的对比分析表明,校正后的泥沙过程预报精度有较显著的提高,5场验证泥沙场次的平均确定性系数由校正前的0.35提高到校正后的0.76。     

黄河兰州站天然径流量变化及其计算方法探讨

根据黄河兰州站1934年以来天然径流量资料,分析了天然径流量的阶段性和周期性变化规律,探讨了天然径流量计算方法和现有数据的可信情况。结果表明:(1)天然径流量的年、汛期和非汛期变化趋势基本一致,且有前期和中期偏多,近期偏少特点。(2)近70年天然径流量的变化经历了各3个丰、枯水段,而且存在较明显的准3年周期,同时还显示出不同时段的主要周期存在一定差异的特点。(3)现有天然径流量量值较实际值偏小,其原因可能与还原计算值不够全面和尚未考虑气候影响因素等有关。     

超声在线含沙量量测技术在"模型黄河"工程中的应用研究

简述了超声在线含沙量量测技术在基于模型沙为粉煤灰的“模型黄河”工程建设中的应用情况。利用超声波含沙量传感器,辅以控制设备、网络接口等设备,成为具有在线量测功能的量测仪器。该仪器克服了传统人工取样的量测方法效率低、对水流影响大等缺点。本文介绍了开展该项研究的背景、所用传感器的性能特点以及研究过程开展的率定试验等情况。     

基于云计算的黄河含沙量数据融合研究

针对黄河含沙量监测易受环境因素影响的特点,研究了基于云计算的分布式灰色数据融合技术,建立了黄河含沙量在线监测云平台。平台依靠分散在黄河流域的水温、测点深度等传感器建立分布式数据采集子云,然后用主成分分析法分析出含沙量监测的主成分因素,最后基于灰色GM(1,N)模型进行含沙量数据融合处理。为了比较灰色GM(1,N)模型含沙量监测的融合效果,在相同环境下进行了一元线性拟合、多元线性拟合的对比处理。结果表明,基于灰色GM(1,N)模型数据融合的精度最高,稳定性最强,能够拟合出较为准确的结果。     

黄河兰州水文站逐日流量过程预报模型研究

通过多输入单输出模型和考虑系统蓄水变量的多输入单输出模型,对黄河兰州水文站逐日流量过程进行了建模与试预报。结果表明:黄河兰州水文站逐日流量过程可根据干流小川水文站和支流民和、享堂水文站的逐日流量进行建模预报;经拟合期和试报期验证,模型的预报效果较好,且考虑系统蓄水变量的多输入单输出模型的预报效果要好于多输入单输出模型的;预报过程中个别点误差较大的主要原因是采用逐日流量进行预报,预报时段偏长。     

三门峡水电站过机含沙量自动遥测系统研究

研究黄河三门峡水电站过机含沙量自动遥测系统。该系统较成功地应用ＳＭＩＢ型振动式液体密度传感器来测定水电站过机含沙量，并将含沙量自动检测技术与无线电数字传输技术及计算机应用技术进行了有机地结合，实现了过机含沙量自动遥测。系统能测定５００ｋｇ／ｍ３以下的过机含沙量；系统实时性及抗干扰能力强，实测点据较多，所测得的含沙量数据易于整编、打印和归档保存。     

黄河下游低含沙水流挟沙力研究

冲积河流在低含沙水流冲刷后，床面粗化使水流挟沙能力下降现象十分明显。三门峡水库蓄清排浑运用后，黄河下游河道汛期淤积、非汛期冲刷，同样由于断面展宽，床面粗化及悬沙组成也变粗，使得水流挟沙力急剧下降。因此讨论低含沙水流冲刷条件下的水流挟沙力是评估水库下泄大流量冲刷下游河道效果的关键问题。通过试验及野外资料提出的低含沙水流挟沙力公式，它形式简单，与已有公式不同的是，它反映了河道边界条件(即坡降、床沙粗细及断面形态)及泥沙特性对挟沙力的影响。经黄河下游实测资料验证满意，可用以定量估算下游大流量低含沙量时冲刷的减淤作用及艾山-利津河段不淤(或微冲)需要的临界流量。     

基于ANFIS的黄河灵口流域水文预报模型

运用ANFIS在环境水文要素与出口断面流量之间建立了洪水预报模型,模型输入为归一化的平均降雨强度、雨强距离指数、植被指数,输出为流域出口断面的洪峰流量,采用混合学习算法进行参数率定。在黄河灵口流域的应用结果表明:模型验证误差不超过15%,符合较高精度等级洪水预报的要求。     

基于MPI的黄河下游二维水沙数学模型并行计算研究

基于MPI的消息传递实现了黄河二维水沙数学模型的并行编程。以数据的分布存储作为区域划分的依据,实现了计算量的负载平衡;在全局网格和局部区域之间建立映射关系,并且在临界单元、进出口单元、共用节点通过规约等进行特殊处理,一方面尽可能减少了通讯量,另一方面也避免了消息的阻塞。采用曙光4000A并行计算系统的8个CPU进行计算的加速比达0．8,同时,多CPU并行计算极大地提高了计算任务的容量,使得无法在单机上完成的巨量计算成为可能。     

黄河三角洲附近海域悬浮泥沙浓度估算

基于黄河口附近海域水体悬浮泥沙浓度及光谱信息同步测量数据,设计了使用MODIS Band1波段反射率进行悬浮泥沙浓度定量反演的模型.以MODIS产品MOD09GQ陆地反射率数据为数据源,进行了黄河三角洲附近海域悬浮泥沙浓度反演,获得了2009年夏季黄河入海口悬浮泥沙浓度分布图,结果表明:悬浮泥沙浓度分布的基本趋势是由岸向海逐渐降低,但在黄河入海口南北两侧浓度梯度表现出较大差异;浓度大于300 mg/L的悬浮泥沙主要分布在清水沟流路以南的莱州湾西岸,而黄河清8汊以北区域仅在特定潮流及天气情况下在河口以外区域有较宽分布;浓度为10 ～ 300mg/L的中、低浓度悬浮泥沙主要分布在入海口南侧莱州湾中部海域、高浓度悬浮泥沙分布区以外;浓度小于10 mg/L的极低浓度悬浮泥沙主要分布在上述区域之外远离岸线的地区.     

黄河唐乃亥—兰州段近期水沙变化特点分析

以黄河上游唐乃亥—兰州段1950年以来长系列实测资料为基础,分析研究了1997—2006年该河段干流水沙变化的特点。结果表明:来水量、来沙量减幅分别为18.5%～27.6%、23.1%～90.7%,沙量减幅大于水量的,而且水、沙量的减少主要发生在汛期;兰州站汛期水流过程主要集中在流量小于1 000 m3/s的小流量级,日均流量大于3 000 m3/s的情况没有出现;洪水出现场次减少,洪峰流量减小,洪水期水、沙量减小,洪水峰型变化不大。     

对黄河泥沙的新认识

分析了黄河泥沙的危害性和对黄河泥沙淤积河道、淤积水库、淤海造陆的一般认识,讨论了黄河泥沙的巨大社会效益、经济效益及目前利用中存在的问题。同时,对黄河泥沙改善黄土高原地区群众生产生活条件、改良土壤、用于放淤固堤、淤筑村台、烧砖等进行了分析。分析认为:要对开采黄河泥沙作好规划并加以指导,按照社会需求情况和河道治理要求进行有目的、有计划的开采,分选出硅酸盐类原料、铁矿沙等矿物原料以及粗细不同粒径的泥沙。     

黄河水沙数学模型评价体系研究

结合理论研究和水文测验成果,构建了水沙数学模型多目标可量化评价体系,甄选了经典实验室数据和多沙河流实测原型资料,集成了模型测试案例题库;基于建模原理和水文观测数据,遴选了模型评估的单项指标;借助层次分析法和结构方程模型法研究了单项指标的无量纲方法、单项赋权及合成模型。建立水沙数学模型评价体系,可以实现水沙数值模拟量化评价,改变我国目前数学模型评价以主观评审为主导的现状,促进水利行业数值模拟的标准化、规范化发展。