基于系统聚类的分水江站水位分类预报和区间预报

研究分水江流域控制站——分水江站的水位预报方法，提高预报精度，对支撑区域防洪决策具有重要意义。利用分水江站2012～2020年典型历史洪水，基于系统聚类分析方法，以最大1 d洪量、洪峰流量、洪峰水位、洪水起涨历时占比作为聚类指标，将洪水分为Ⅰ、Ⅱ类两类洪水，采用流量演算—水位流量关系转换法对分水江站进行水位分类预报，并构建不同类型洪水水位流量关系的上下边界，提出一种分类洪水水位区间预报方法。结果表明，两类洪水的洪峰水位预报精度有所提高，预报区间宽度明显减小，提高了区间预报结果的可利用性。     

长江螺山站水位预报研究

运用BP人工神经网络建立了长江螺山站水位预报模型。选取模型影响因子时,用上游站点及本站的前期流量过程反映洪水涨落率、下游站点水位反映下游变动回水的顶托作用。为提高螺山站高水位时的预报精度,提出了以水位流量的时间差分值作为BP网络模型输入和输出的新方法。多个算例的计算结果表明,新方法能进一步提高预报精度,在洪水预报研究中具有推广应用价值。     

绳套型水位流量关系曲线拟合模型的进一步优化

针对现有拟合定线方法存在过分依赖图表、模型参数求解繁杂及电算整编不便等问题,以稳定流的计算公式为基础,通过数学推演获得了可直接拟合河道受洪水涨落影响情况下的非恒定渐变流的水位流量关系方程式.实例应用结果表明,该方法能较好地拟合相应观测断面的水位流量关系,具有较好的拟合替代精度.     

基于一维水动力学的水位流量关系研究

针对传统方法研究水位—流量关系时忽略了河道洪水涨落、水流不稳定性等因素的影响,基于天然河道一维水动力学方程—圣维南方程及曼宁公式,提出稳定流比降与附加比降的计算方法,建立洪水涨落情况下的水位流量关系理论计算公式;针对该方法最大流量与最高水位重合的问题,采用相应校正方法提高了洪峰流量的计算精度,最后以西江流域梧州站为例,验证了该方法的合理性。结论表明,该方法能够准确推求洪水涨落下的水位—流量关系,为水位与流量相互转换提供一条新途径。     

基于卷积神经网络的东苕溪瓶窑水文站水位预报

东苕溪流域的洪水防御对杭嘉湖平原安危至关重要,而瓶窑水文站水位预报是东苕溪流域洪水调度的决策依据。基于二维卷积神经网络,构建了东苕溪瓶窑水文站水位预报方法,选择起涨水位、下游水位、上游水库下泄流量及区间降水量构建特征集,设计了三层二维卷积神经网络结构,对输入特征集进行有效特征提取,采用两层全连接神经网络建立水位预报模型,并利用粒子群算法优化模型参数,进而得到最优模型。东苕溪2007～2020年14场典型洪水过程水位预报实例分析表明,基于卷积神经网络的瓶窑水位预报模型预报精度能达到甲级,预报精度和可靠性较高。     

水动力学模型初始条件问题浅议

将一维圣雏南方程组与新安江模型结合构成河口地区水位模拟模型,根据上、下边界和预报断面的初始水位、流量假定了三种初始条件,并应用于曹娥江感潮河段的水位预报,综合对比分析了相应计算结果.分析表明,由这三种初始条件计算的整个洪水过程的效果相当,初始条件的选取对计算洪水过程的起涨段有较大影响,考虑预报断面初始水位的初始条件能较好地模拟洪水的起涨段.     

基于贝叶斯模型平均法的洪水集合概率预报

为提高洪水预报模型的精度和可靠性,基于贝叶斯模型平均方法(BMA),结合水动力学模型和统计相关模型,对秦淮河流域东山站水位进行多模型集合预报并进行模型率定与验证。结果表明,BMA的预报确定性系数CCE均高于水动力学模型和统计相关模型,且均方差RRSME最小;BMA法降低了单一水文预报结果的不确定性,保证洪水预报具备较高的精度,并提供了洪水水位的置信区间,为防洪规划提供了依据。     

决策树技术在杭嘉湖区水位预报中的应用

针对水动力学模型预报嘉兴水位精度不足的问题,采用水文数据挖掘技术,分析太湖流域杭嘉湖区嘉兴涨退水的主要影响因素及预报方法。结果表明,采用决策树法分析嘉兴水位涨幅与杭嘉湖区面平均雨量的关系,将起涨水位分为高中低三类,推算嘉兴洪峰水位误差较小;针对退水系数随时间非线性递减的问题,分别构建嘉兴超警、超保洪水在大潮、小潮的退水曲线;建议小潮期退水预报要结合最高水位及峰现时间,采用近两年的退水曲线实时分析退水系数,修正因下垫面变化对退水过程的影响,进一步提高预报精度。     

下游支流顶托影响下的银江水电站坝址处水位流量关系

针对水利水电工程规划和设计中受下游支流顶托影响的复杂条件下水位流量关系的拟定和使用困难问题,以金沙江干流银江水电站为例,采用统计分析法揭示了金沙江干流与支流雅砻江洪水组成及遭遇情况,采用典型年洪水组成法研究了设计洪水组成,采用实测资料与一维恒定流模型相结合的方法研究了受下游支流雅砻江顶托影响的银江水电站坝址处的复杂水位流量关系。结果表明,银江水电站坝址水位流量关系成果精度满足设计要求,可作为工程设计依据。     

山区型水库有限元计算模型边界水位的修正方法研究

介绍在对山区型水库大坝坝基、绕坝、高边坡等渗流场有限元计算分析时,在计算模型区域有限、模型边界条件难以准确确定的条件下,为提高计算精度,考虑了模型边界水位受水库水位抬高影响情况,提出了一种边界水位修正方法。     

澧南垸分洪洪水演进的数值模拟分析

将澧南垸分洪闸流量过程作为边界条件,运用矩形结构化网格剖分计算域,利用MIKE21水动力学模块对其分洪洪水演进过程进行了数值模拟。通过选取的特征线及特征点,定量分析了澧南垸分洪洪水特征。模拟水位与实际水位的拟合结果基本吻合,表明MIKE21水动力学模型能较好地模拟澧南垸的分洪过程。     

基于集合卡尔曼滤波的实时校正技术在流域洪水预报中的应用

为提高金华江流域实时洪水预报精度，建立了耦合MIKE 11 NAM与MIKE 11 HD的流域洪水预报模型和基于集合卡尔曼滤波的实时校正模型，实现了金华江流域洪水预报实时校正。流域洪水预报模型对流域内主要站点的模拟效果较好，洪水流量和洪水水位模拟精度较高；实时校正模型在预见期10 h以内，校正效果随预见期增加而降低，在预见期前期可有效降低预报误差。整体上，建立的流域洪水预报模型和基于集合卡尔曼滤波的实时校正模型能够满足金华江流域洪水预报应用要求。     

郁江流域灾害性洪水的水位——流量关系拟合研究

针对郁江流域灾害性洪水发生频繁,选取南宁水文(2)站历史观测中具有代表性的24场超73 m的洪水水位流量资料进行水位(H)—流量(Q)关系曲线拟合研究,分别采用简单趋势线、多项式及BP神经网络三种不同类型方法来进行拟合。结果表明,三种模拟方法均能满足精度要求,其中三阶正交多项式拟合精度最佳,均方残差达到0.000 001,BP神经网络表现最差,但模型本身不存在明显的优劣之分。因此对于不同流域应该选用何种模型模拟,需结合流域自然地理特征及洪水成因规律进行具体分析。     

基于MIKE11的三峡库区洪水演进模拟及洪水传播规律研究

三峡水库投运后库区洪水波特性和传播规律发生了变化,给洪水预报和水库实时调度带来了困难和挑战。为揭示洪水传播规律,基于MIKE11建立了耦合水力学和产汇流模型的三峡库区洪水演进模型,其中区间来水采用NAM模型配合衔接,以旁侧入流的方式汇入。对不同场次洪水模拟结果表明,模型的模拟精度可以满足预报业务精度要求和洪水传播规律分析需求。采用所建的洪水演进模型,模拟分析了不同来水情景、不同水库运行水位下洪水传播时间和坦化规律,研究结果对明晰三峡库区洪水传播规律,指导三峡水库科学调度具有重要意义。     

三门峡水库桃汛期优化调度研究

叙述了为万家寨水库调节,开展利用并优化桃汛洪水过程冲刷降低潼关高程试验及控制三门峡水库非汛期最高水位不超过318 m运用等,改变三门峡水库桃汛期来水过程和水库运用的边界条件,提出,加强水情分析、提高预报精度、优化水库实时调度等措施,可实现桃汛洪水入库前不弃水,洪水过程中少弃水,最大限度地提高水能利用率。     

改进的洪水涨落影响水位流量关系整编校正因素法

针对洪水涨落影响下水位流量关系整编常用方法存在的不足,分析了当前不同的洪水涨落影响水位流量关系整编研究方法的优缺点,基于洪水涨落影响下水位流量关系,推导出了同水位条件下用涨水和落水两个不稳定流流量表示稳定流流量的公式、用涨水和落水时两个不稳定流比降表示稳定流比降的公式及用涨水和落水两个不稳定流的附加比降表示稳定流比降的公式,并以推导出的公式为基础,改进了已有的洪水涨落影响下水位流量关系整编的校正因素法,改进后的方法理论性强、原理简单、计算方便,为工程实践提供了一种新途径。     

洪水涨落影响下水位流量关系单值化新方法

针对受洪水涨落影响的水位流量关系,分析了水位和比降的变化与断面流量变化之间的关系.将洪水水位过程线简化为三角形的前提下,导出了稳定流的流量与受洪水涨落影响时同一水位下的两个流量之间的计算公式,并利用该公式对受洪水涨落影响的水位流量关系进行单值化处理.实例应用表明,新方法简洁、高效、精度高.     

云峰水库防洪预报调度研究

针对云峰水库无防洪库容与下游防洪需求之间的矛盾,以防御常规洪水及100年一遇以下设计洪水为目标,基于现有的洪水预报方案,采用分步试算的调洪计算方法,将预报累积净雨、库水位及入库流量作为改变水库出流的判别指标,研究制定了云峰水库预报调度方案。结果表明,采用预报调度方案指导水库防洪调度能有效提高下游防洪能力,水库可在短时间内完成预泄,并有充足的退水余量确保水库回蓄,对水库兴利影响甚小,调度方案合理可行。分步试算的调洪计算方法能适应复杂的调度规则,有效解决了水位出流关系在控制水位处存在跳跃间断点的问题。     

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。     

基于ADCIRC模式的粤港澳大湾区风暴潮精细化预报模型研究

针对粤港澳大湾区风暴潮灾害的严重性及其重要的战略地位,采用ADCIRC水动力模型构建风暴潮精细化预报模型,选取3场典型台风风暴潮进行模拟预报,并用相关站点实测潮位数据验证了模型精度满足大湾区风暴潮预报要求。同时选取了1983～2018年间16场影响较大台风风暴潮进行模拟,发现模型预报精度影响因素主要有台风强度、台风路径、模型网格精度、近岸地形、海浪,进而提出了提高模型预报精度的措施,即增大模型的计算区域,及时调整因为时间推移而变化的边界条件;对西四口门及其附近区域网格进一步加密;进一步建立天文潮-风暴潮-海浪耦合模型。