大伙房水库旬降雨径流非线性相关模型研究与应用

分析了大伙房水库引水工程实际调度需要,研究水库流域基于旬降雨、旬初径流的旬径流中期预报模型,通过对水库建库以来的47年旬降雨径流资料的模拟,确定了用于水库旬径流预报的各旬模型参数,参数拟合和检验模拟合格率都比较高。应用结果表明,模型结构简单,可操作性强,可为应用美国的GFS(Global Forecasting Sys...     

径流贝叶斯概率预报在水库发电优化调度中的应用

为了充分考虑降雨、径流预报的不确定性和降低水库发电调度模型的复杂性,采用贝叶斯概率水文预报系统(BFS)耦合降雨预报的不确定性和径流预报模型本身的不确定性来定量描述径流预报的不确定性,发布径流确定性预报、概率预报和概率预报期望值;结合随机动态规划(SDP)模型和贝叶斯随机动态规划(BSDP)模型来制定发电调度图;以浑江桓仁水库流域为背景,采用美国国家天气局的全球预报系统(GFS)发布的10d降雨预报信息作为预报模型输入,模拟桓仁水库的发电调度过程。模拟结果表明基于径流贝叶斯概率预报的水库发电调度能有效提高水库的发电效益和保证率。     

基于数值天气预报模式的流域中期径流预报

研究耦合天气预报模式的径流预报对提高预报预见期及流域防洪减灾具有重要意义。以金溪池潭水库流域为例,通过尺度转换和气象要素联结实现GEM和GFS两种数值天气模式与新安江模型的单向耦合,进行流域水文模拟以及中期径流预报。日径流过程和次洪过程模拟结果发现耦合数值天气预报模式的流域中期径流预报能够较好地预估一段时间内的径流总量,而对洪峰以及洪水过程预报能力稍有不足。预报误差来源有水文模型误差和降水预报误差两种,且降水预报的误差在水文模型中会有放大的效应,这增加了中期径流预报的不确定性。     

基于数值预报模式的柘溪水库流域径流预报系统

水库的优化调度运行需要依赖预报准确率高、预见期长的径流预报结果。现有的柘溪水库流域径流预报系统由于未考虑水库流域未来时段的降水过程,径流预报的预见期和准确率无法满足汛期优化调度的要求。为此,在分析柘溪水库流域的水文和气候特征基础上,提出了数值预报模式和水文模型的耦合预报框架,设计了基于数值预报模式的柘溪水库流域径流预报系统架构,阐述了系统的主要功能与逻辑结构。通过系统的应用,可为提高汛期洪水的利用率、减少弃水、提高发电和防洪效益提供重要决策支撑。     

基于旬径流预报信息的跨流域引水兴利调度方式的研究

在分析了大伙房跨流域引水工程常规兴利调度方式存在的问题的基础上,本文研究了基于旬径流预报信息的大伙房跨流域引水工程新的兴利调度方式。新的调度方式与常规兴利调度方式相比,前者在满足工业设计保证率和农业设计保证率的前提下,引水量和弃水量较少,实现了水资源的合理调度。     

跨流域引水期间受水水库引水与供水联合调度研究

针对跨流域引水工程中受水水库引水与供水联合调度问题,建立了供水量最大与引水效率最高的多目标联合调度模型,并将其分解成两个单目标调度模型,应用长系列模拟优化的方法,求解受水水库引水与供水联合调度图及其调度规则。以大伙房水库输水应急入连工程规划为基础,采用本文建立的模型方法对其受水水库碧流河水库进行实例研究,先后求解引水期间水库最大可供水量以及如何高效引水的问题。结果表明,进行联合优化调度后,可提高跨流域引水的有效性,从而增加受水水库的综合效益。     

跨流域引水后受水水库引水与供水联合调度研究

针对跨流域引水工程中受水水库引水与供水联合调度问题，建立了供水量最大与引水效率最高的多目标联合调度模型，并将其分解成两个单目标调度模型，应用长系列模拟优化的方法， 求解受水水库引水与供水联合调度图及其调度规则。以大伙房水库输水应急入连工程规划为基础，采用本文建立的模型方法对其受水水库碧流河水库进行实例研究，先后求解引水后水库最大可供水量以及如何高效引水的问题。结果表明，进行联合优化调度后，可提高跨流域引水的有效性，从而增加受水水库的综合效益。     

基于弃水风险率控制的水库预泄调度方法

针对调节能力有限的电站多存在汛期弃水现象,结合中期径流预报,开展水库预泄调度研究。首先建立预报与风险的直接相关模型,量化水库弃水风险,以风险范围作为控制水库预泄幅度的依据,根据逐日径流预报信息,调整面临时刻水库调度决策。以普定水电站为例的实际调度结果表明,基于弃水风险率控制的水库预泄方法能够有效减少蓄水期弃水电量,而且可保证水库汛末水位。     

基于短、中期径流预报信息套接的水库群发电优化调度模型研究

在水库发电调度决策中，考虑径流预报信息是提高水库群发电效益减少弃水的有效措施。目前通过数值气象预报信息已可获得流域未来10天预报降雨量，但降雨预报信息和径流预报模型随预见期延长不确定性增加，即直接采用10天径流预报信息将会给水库发电调度决策带来较大的不确定性，而只采用预报较准确的短期预报信息又会缩短调度的预见期。因此本文首先以美国全球预报系统（GFS）发布的浑江流域未来10天预报降雨信息来预测未来前5天和后5天径流量，并将前5天预报径流视为较准确的部分，而后5天预报径流视为不确定性较大部分，然后采用聚合分解贝叶斯随机动态规划模型为浑江梯级水库群制定前5天和10天的预报调度图，最后以5天为调度时段向后滚动决策未来5天发电和10天发电计划。模拟调度结果表明该模型充分利用了预报信息，并有效提高了发电效益。     

流域中长期径流分类预报方法

以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势进行预报。通过比较不同时间尺度下的水汽系统物理运动机理,论证了"短期气候预测"作为中长期径流预报理论基础的合理性,并将流域径流来源影响因素及其表现概括为三大规律:天文因素表现出的周期性是主要规律,反映了水文气候过程的基本状态;大气环流表现出的随机性对水文气候基本状态存在干扰,导致了波动;流域特征性规律反映了各种因素综合作用结果,具有流域的特殊性。最终,将流域中长期径流预报分为正常年份的径流过程预报和异常灾变年份的大旱大涝预测,其中前者的预报因子为水文气象与气候要素,后者为天文因素;在服务对象上,前者为水利工程常规运行调度服务,后者为防洪抗旱部门防灾减灾提供灾情预测;在结果发布上,前者提供定量的径流过程预报,后者提供丰、平、枯等3级(或5级)定性预测,并给出相似年份;在预报方法上,前者采用数理统计方法或物理成因相关分析法,后者采用周期性、随机性和流域特殊性识别等综合预报方法。     

小波网络模型在隔河岩水库径流预测中的应用

基于小波分析与人工神经网络提出一种小波网络模型,模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,预测精度较好。在清江隔河岩水库年、月径流中长期预测中,得到满意的结果。     

基于降水一径流模型的中长期径流预测

通过物理成因分析确定了降水与径流的相关性,并采用相关概率法,利用卡方检验证明黄河上游贵德站降水与径流相关关系显著。在此基础上,采用最小二乘支持向量机方法建立了降水一径流预测模型。计算结果表明,预测的十个点位值,除一个不满足流量距平值小于10%的要求以外,余者的预测流量值与多年平均值相比均小于10%,预测精度相对较好。     

中长期径流预报研究进展及发展趋势

从中长期径流演变规律、径流预报因子识别、径流预报模型和径流预报系统4个方面阐述了中长期径流预报的研究进展,在此基础上分析了中长期径流预报面临的主要问题和发展趋势。未来中长期径流预报研究应更加注重多学科综合和跨学科交叉,更加注重预报方法的适用性及预报结果的可靠性、稳定性,更加注重高新技术的应用。     

雅砻江流域中长期径流预测方法研究

为科学合理安排流域梯级水电站水库运行方式并充分利用水量发电,以期为梯级电站发电预计划的编制提供重要依据,采用物理成因分析法和多种数理统计方法对雅砻江流域梯级水电站的年、月入库流量进行预测。年、月平均流量预测均采用定性和定量结合的方法,预测结果具有较高可信度。根据生产实际的需要和径流的实际变化情况,对月、旬径流分枯期、过渡期和丰水期单独建模进行预测,并基于丰枯形势分析结果给出了径流预测的推荐值。研究还表明,中长期径流预测要充分把握和降水密切相关的气象因子的变化,并以此来指导径流预测,提高径流预测精度。     

基于随机森林和RBF神经网络的长期径流预报

基于我国南方某河流1965—1999年每年7月的实测流量资料,首先采用随机森林模型筛选预报因子,之后利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层,利用RBF神经网络对2000—2008年每年7月的流量进行了"滚动式"预报,并与实测结果进行了对比。结果表明:随机森林模型能有效地筛选影响因子,利用这些因子采用RBF神经网络进行径流预报的相对误差均在10%以内,拟合效果很好;"滚动式"长期径流预报结果相对误差的绝对值均在20%以内。     

基于BP网络的中长期水文预报精度影响分析

文章分析了影响中长期水文预报BP网络模型精度的因素,其中输入层节点数、节点转换函数及网络训练方式的选择对模型精度的影响很大。并结合研究结果,对中长期水文预报BP网络模型的参数优选提出了一些建议。     

混合遗传神经网络算法研究及其在径流预报中的应用

 根据流域径流预报的特点,针对神经网络原有固定结构学习方法的缺陷,通过对人工神经网络、遗传算法进行组合利用和加以改进,建立了混合遗传神经网络模型,并对其神经网络的结构和权值阈值同时进行了优化。然后以某灌区径流预报为例,分别利用BP(back propagation)算法、本文方法进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性,结果表明本文算法既克服了神经网络结构选取的盲目性,给出了优秀的初始权值,又克服了遗传算法耗时的缺点,最终达到了提高网络收敛性能和收敛速度的目的。     

长江感潮河段潮汐变化特征

基于2011年长江下游大通水文站的逐日流量以及南京、镇江、江阴、天生港、徐六泾、共青圩6个潮位站的逐日高潮、低潮资料,研究海洋潮汐从河口向河段上游传播过程中的潮汐特征变化规律。结果表明,各潮位站25 h滑动平均的潮位变化与流量呈现相同的变化趋势,南京和镇江两个潮位站的水位变化最为明显,江阴、天生港、徐六泾的水位变化相对较小,共青圩潮位站的潮位基本不随径流发生相应的变化趋势;各潮位站之间均有一定的相关性,且相邻两个潮位站之间的水位相关性较高;随着潮位站之间距离的增大,水位的相关性呈现出明显的下降趋势;低水位的传播延迟时间均大于高水位的传播延迟时间;随着站点与入海口距离的增大,涨潮历时出现逐渐减小、落潮历时逐渐增大的变化趋势。     

尼尔基水库枯季径流预报方法分析

利用尼尔基水库52 a径流资料,分析了前后期径流（流量）相关法在尼尔基水库枯季径流预报中的适用情况,认为10月31日平均流量与11月至次年3月的径流量相关性较好,可用于尼尔基水库枯水期径流预报。     

枯水径流研究综述

采用系统和比较的方法对影响枯水径流的自然与人为因素、枯水径流的预测方法进行总结.笔者认为在枯水径流研究领域应当关注和加强以下问题:①研究各种水文模型,分析全球性气候变化对枯水径流可能带来的影响;②加强对枯水径流特征的量化研究,建立人类影响及其分析的数据库和情境模型;③利用3S技术获取无资料地区的可靠的枯水径流信息,以提高枯水预测的精确性;④加强喀斯特地区枯水径流的研究.这对进一步开展枯水、枯水径流研究以及枯水资源的评价计算和合理开发利用,保证经济建设的持续稳定发展和解决枯季水资源的供需矛盾具有重要意义.