近30年太湖流域极端降水特征分析

基于太湖流域98个代表雨量站1981~2010年逐日降水资料,利用百分位阈值法定义各测站极端降水阈值,分析了不同极端降水事件的频次及其平均强度的空间分布特征,并对极端降水进行趋势分析。结果表明,浙西区极端降水事件频次出现较高,湖西区的中部和东南部降水强度较大;从季节分布来看,汛期5~10月出现极端雨日频次高,且强度相对较大;全太湖流域各区年平均极端雨日普遍呈微弱下降趋势,武澄锡虞区、阳澄淀泖区、浦东浦西区极端降水平均强度呈上升趋势,其他区变化趋势不显著。     

浑河流域中上游河川径流变化特征分析

基于浑河流域中上游北口前站和大伙房水库站实测逐月径流资料,借助累积滤波器、Mann-Kendall法、分摊熵、绝对变化幅度和相对变化幅度等方法和指标,研究了浑河流域中上游河川径流年际和年内变化特征及趋势。结果表明,北口前站径流年内分配呈单峰型,其年径流呈不显著增加趋势,最大月径流由7月向8月转移;大伙房水库站径流年内呈双峰型分布,其年径流呈不显著减少趋势,汛期各月径流显著减少,非汛期各月径流增加;北口前站、大伙房水库站径流年内绝对变化幅度、相对变化幅度逐渐减小,但北口前站径流年内分配整体趋于更不均匀,大伙房水库站径流年内分配趋向于均匀,这有助于大伙房水库下游河流生态系统的健康和稳定。     

基于多级优度评价法的再生水评估模型

针对目前再生水评估模型不全面、易丢失原始信息等情况,选取典型评价指标建立了一套多级再生水综合评价指标体系,采用层次分析法结合熵权法创建的组合赋权法确定各指标权重,针对多评价指标选择改进的多级优度评价法,建立起基于物元分析与关联函数的再生水综合评估模型,以关联度判别各指标的优劣,用多级优度计算结果判定再生水综合发展能力,最大程度地利用所有原始数据。云南省三市再生水综合发展能力评估应用表明,评估结果与实际情况相符,进而验证了多级优度评价法用于再生水综合评估工作的可行性与合理性。     

城市内涝预警预报系统研发及应用

城市内涝问题具有成因多元、影响面广的特点,是基础性社会问题。分析了城市内涝的成因,提出通过信息化手段提升城市内涝灾害应对能力。构建基于内涝实时物联感知、数据汇聚、数学模型预报、大数据分析、水利数字孪生的城市内涝预警预报系统,并在宁波市进行了应用。通过搭建“天基”监测预警、“落地雨”监测预警、内涝预报预警、内涝成因分析、内涝影响评估等功能模块,实现了城区内涝的精准模拟、风险图的在线绘制以及内涝损失的高效评估,有力支撑了城市暴雨内涝灾害预报预警,提升了城市内涝风险管控能力。     

灰色理论在堤防安全评价中的应用

针对堤防工程安全风险评估中传统安全系数法存在缺陷的问题,引进灰色理论,以堤基工程地质条件、河势稳定性、渗透稳定性、滑动稳定性、堤防整体性和工程管理为基本要素,构建堤防安全风险评价指标体系及堤防安全评价数学模型。将所建模型用于实例分析中,结果表明,该模型可行有效,可为堤防工程安全评价及除险加固提供参考。     

三峡水库对下游重要鱼类产卵期生态水文情势影响研究

三峡水库蓄水,改变了河流天然水流情势,同时也导致了水库下游鱼类产卵繁殖条件的变化.以长江中华鲟和四大家鱼为研究对象,采用水库下游宜昌水文站实测流量、水位、水温和泥沙资料,定量分析了三峡水库蓄水前后中华鲟和四大家鱼产卵期的生态水文情势变化情况.分析结果表明,中华鲟产卵繁殖期的10月和¨月多年平均流量分别减少了24.7%和24%,多年平均含沙量分别下降了94%和97%,而水温则略有上升;四大家鱼产卵繁殖高峰期的5月和6月多年平均流量分别减少了4.1%和10.6%,多年平均含沙量下降了95%,水温略有降低;此外,三峡水库蓄水使得中华鲟和四大家鱼产卵时间平均推迟10天左右,产卵规模也大幅降低.该研究可为开展三峡水库下游重要鱼类保护提供参考.     

地形校正对叶面积指数遥感估算的影响

利用经过6S模型大气校正的地面反射率图像、数字地面高程数据以及改进的CIVCO地形校正模型,分别计算了褒河流域不同植被类型（阔叶林、针叶林和灌木林）的3类光谱植被指数（NDVI、SR和SAVI）,并建立了各个植被类型叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,地形校正能有效地消除大部分的地形影响,显著地提高各植被指数与叶面积指数的相关关系;对于阴坡和阳坡来讲,阴坡较阳坡提高显著;对于不同的植被类型,针叶林和灌木较阔叶林提高较为显著;对于同一植被指数如SAVI,灌木提高较针叶林和阔叶林显著,说明地形校正对叶面积指数的遥感估算结果有很大的影响。因此在利用遥感数据定量估算叶面积指数时,尤其对于山区,不仅要进行地形校正,而且要针对不同的植被类型选择合适的植被指数进行估算。     

业务建模技术综述

业务模型对于描述行业业务、理解业务流程,以及进行业务重组和建设相应的业务信息系统有着不可替代的重要作用。在分析业务建模技术的起源与发展的基础上,对建模技术研究现状进行了较为深入的分析与讨论,重点讨论CIMOSA、ARIS、IDEF系列、Petri网和扩展的UML等当前比较典型的建模方法,分析这些建模方法的特点与存在的主要不足,提出业务建模技术进一步研究的方向性建议。     

机器学习技术在曹娥江流域洪水预报中的应用

以逐步线性回归、正则化技术、L曲线方法等机器学习技术为理论基础,提出基于机器学习方法的水位预报模型,在此基础上建立曹娥江中下游流域的水位预报方案。水位预报模型使用逐步回归方法以使用最少的预测变量数来实现最大化预测的能力,引入正则化方法及L曲线方法在应对复共线性问题的同时引入先验信息。研究实现多模型方案的对比,分析历年场次洪水特征和重点水利工程对洪水预报精度的影响,提出基于机器学习方法的水位预报模型,在台风“烟花”中进行试运行,结果表明技术可行,方案模型准确。并应用于曹娥江中下游流域,预报结果精准。     

长江干流大型水利工程对下游水温变化影响研究

为分析长江干流水库的修建对其下游河段水温的影响,以宜昌站为研究站,寸滩站为参证站,通过对比分析宜昌和寸滩两站同期旬水温变化过程、水温差值、水温相关性和温变率相关性,揭示葛洲坝和三峡水库关闸蓄水前后宜昌站旬水温特性的变化。研究表明,葛洲坝水库的修建对宜昌站降温段水温特性的影响有限,而三峡水库的修建对宜昌站水温特性的影响则较显著。