潮汐双向流条件下丁坝水流特性研究

以长江口南支河段为原型,概化并建立水槽数学模型,研究径潮双向流条件下丁坝附近的水流结构。研究表明:丁坝一侧河岸,丁坝下游潮差远大于上游,在丁坝上游潮差小于对岸侧,下游潮差大于对岸侧;落潮时,丁坝回流区与壅水区长度大于涨潮,转流时刻,丁坝坝头附近流速相对较大;河床底部剪切应力变化在涨落急时刻最大,且落潮大于涨潮,转流时刻坝头及坝身迎水侧剪切应力增加明显。     

基于KPCA-PSO-SVM的径流预测研究

为提高径流预测模型的准确性与稳定性,对KPCA-PSO-SVM的径流预测方法进行了研究。在分析径流影响因素的基础上,利用核主成分分析(KPCA)法对径流影响因子进行非线性特征提取,获得主成分作为支持向量机(SVM)的输入变量,建立了径流预测SVM模型,其中模型参数通过粒子群算法(PSO)进行优化。模型建立后,以新疆伊犁河雅马渡站中长期径流预测为例进行分析。预测分析结果表明,在拟合和检验阶段模型的平均相对误差分别为0.77%和7.64%,与其他预测模型比较,基于KPCA-PSO-SVM方法建立的径流预测模型有较好的预测和泛化能力,是一种行之有效的中长期径流预测方法。     

昭通横江流域年径流预测

针对昭通横江由南到北贯穿昭通全境,水资源量丰富,但南北差异大,南部少、北部多的特点,根据流域内水文站实测年径流、大气环流指数、海温指数及其他指数等资料系列,采用多元回归分析法拟合1981—2010年径流,建立了预测模型,验证、预测分析了2011—2016年径流量。结果表明:干流控制站预测精度高于干流上段及支流代表站,水利工程建设等人类活动影响是导致出现这样结果的主要原因;多元回归分析在横江流域径流预测中具有一定的适应性,但因指标的差异及相关参数可获取性的差异,预测结果存在区域间、等级间的差别。     

城市径流总量控制指标分解及实现路径探索与实践

针对海绵城市径流总量控制目标,提出一种在城市规划体系中控制性详细规划和修建性详细规划阶段分解落实年径流总量控制率的方法。在控制性详细规划阶段分解径流总量控制指标时,分步骤先后确定各项低影响开发措施的面积率和下沉深度;在修建性详细规划阶段,配合径流总量控制指标分解结果,给出适宜的各项低影响开发措施的技术实施导则,以保证各单项指标的正确实施,并以某项目为例介绍了技术实施导则的构建方法。     

基于中位数众数理论的Tennant法改进与应用

在河流生态径流计算中Tennant法应用比较广泛,但其多年平均流量的确定一直是该方法应用的一个难点,以往使用的平均数有时并不能准确反映总体分布的集中趋势,针对这一问题,通过研究实测数据的统计特性,引入中位数及众数理论,对原Tennant法进行改进,有效的去除了极端数据对统计规律的影响,找出了典型流量过程。将其应用在滦河下游生态径流计算中,通过新老方法的比较,认为采用改进后的计算方法得到的结果更加科学合理。该方法具有原理简单、计算过程“透明”等特点,对河流生态环境研究和水资源合理利用具有指导意义。     

山地城市径流污染特征分析

以重庆主城某大学校园为例,对路面、屋面和绿地等3种典型的城市下垫面径流水质进行了监测,指标包括pH、悬浮固体（SS）、化学需氧量（COD）、氨氮（NH3-N）、总磷（TP）等。研究结果表明：除TP外主要污染物质的平均浓度均超过地表水环境Ⅴ类标准,降雨径流SS的平均浓度可高达1.73×103mg/L,COD和NH3-N平均浓度可高达76.25 mg/L和3.67 mg/L;存在显著地初期冲刷效应,混凝土路面的SS、COD、NH3-N的初期径流浓度分别为2.33×103mg/L、106.4 mg/L、5.64 mg/L,初期径流浓度相当于全场降雨径流浓度的2-4倍左右,其最高值出现在产流后10~15 min内。对比3场不同降雨强度下的径流水质,降雨强度越大,径流污染物浓度越高,其中降雨强度对大坡度路面的地表径流污染物浓度影响更大。     

基于季节长记忆双自回归模型的日径流模拟

传统时间序列模型无法同时考虑径流序列的长记忆性和时变波动性,且模型参数限制严格,从而使日径流序列模拟受到限制,影响径流模拟预测精度。本文提出了同时考虑非平稳性、季节性、长记忆性和时变波动性的新型双自回归模型(WOA-SFIDAR),并与经典长记忆波动率模型(SFIAR-GARCH)进行对比,选取渭河流域4个水文站日径流序列进行模拟验证。结果表明：WOA-SFIDAR模型的模拟能力优于SFIAR-GARCH模型,模拟结果很好地保持了日径流过程的统计特性。7、8月份模拟均值误差相对较大,WOA-SFIDAR模型的误差范围(5.72～32.56)低于SFIAR-GARCH模型(7.42～48.02)。WOA-SFIDAR模拟逐月变差系数(C_v)和偏态系数(C_s)与实测序列统计值间偏差范围为0～0.51和0.02～1.31,优于SFIAR-GARCH模型(0.02～0.56和0.06～1.52);模拟结果能够保持日径流序列自相关系数(ACF)的变化趋势,且随滞时的增加,实测序列与模拟序列的ACF差距减小。文中模型扩展了水文随机模拟方法,可为日径流模拟...     

南水北调东线调水区及受水区降水径流变化特征

为给南水北调工程规划与运行提供科学依据,基于比《南水北调工程总体规划》制定水平年更加完整的水文观测数据识别2001年以来工程区降水、径流变化特征,采用Mann-Kendall趋势检验、小波分析等方法分析了比较期(2001—2016年)相对于基准期(1956—2000年)的降水、径流统计特性差异和变化特征。结果表明：相对于基准期,比较期调水区降水量变化不明显,长江大通水文站天然径流量下降3.5%,调水区水资源条件较为稳定;比较期受水区降水量较基准期基本无变化,天然径流量较基准期上升3.9%,但山东省、河北省和天津市受水区天然径流量下降6.6%,3省市天然径流量呈明显衰减态势。     

LSTM变体模型在径流预测中的性能及其可解释性

基于湘江流域1999—2013年实测水文气象数据,采用LSTM模型和其变体模型研究多个预见期下不同输入变量和不同模型结构对径流预测结果的影响,评估LSTM模型及其变体模型在短期径流预测中的性能,基于排列重要性法和积分梯度法探究了LSTM模型对流域径流预测的可解释性。结果表明：在历史径流输入数据的基础上增加有效的水文气象变量输入,可以明显改善模型的预测效果,输入变量的改变比模型结构的差异对预测结果的影响更大;随着预见期的增大,降水数据的加入对预测效果表现出不同程度的提升,预见期为1 d时,预测结果的纳什效率系数(NSE)提升2.0%,预见期为2～4 d时,NSE提升可达13.6%;降水和历史径流在预测中起着重要的作用,而前期湿润条件与降水事件的共同作用是湘江流域洪水的主要诱发因素;LSTM模型可反映两种不同的输入输出关系,这两种关系对应于近期降雨和历史降雨两种洪水诱发机制。     

赣江河水主离子化学特征和径流效应以及控制机制

赣江发源于我国中南部的江西省,是长江的一大支流,为了客观分析该河流的水化学特征,开展水质评价,对赣江1958～2016年水化学数据进行了收集和分析。结果表明:①Ca~(2+),Na~++K~+,HCO_3~-和SO_4~(2-)是河流中的主要离子,pH值范围为6.0～8.8,TDS范围为15.7～141.0 mg/L,所有离子月变化量与河流流量呈正相关。1980年以前河流流量与SO_4~(2-),NO_3~-和Cl~-的浓度月变化正相关程度高于1980年以后,这表明河水化学特征1980年之前主要是非点源成因,但1980年以后为多种来源的混合。②海盐源Cl~-占河水Cl~-的比例小于19%,硫酸参与硅酸盐岩和碳酸盐岩的风化,反映了1980年以后人为活动有所加强。Cl~-/(Na~++Cl~-)和SO_4~(2-)/(Na~++Cl~-)的增加与江西省国内生产总量、人口、煤炭消耗、肥料用量的关系受废水排放影响。③根据世界卫生组织饮用水标准,赣江的水质符合饮用水标准,但应该警惕Cl~-和NO_3~-浓度在1980年后在持续增加。