水库群蓄水调度多目标随机规划与聚类分析

梯级水库群汛后蓄水期蓄水时机、速率、次序决策面临径流不确定、多目标竞合关系复杂等问题。针对蓄水期决策难题,构建发电、蓄满、生态、上、下游防洪安全等指标的水库群多目标随机规划模型,生成非劣解集;采用K均值聚类法提取非劣解集类别特征,分析目标矛盾关系及蓄水机制。以溪洛渡-葛洲坝梯级水库群为例,结果表明：蓄水期来水越枯,蓄水难度越大,综合效益越低,枯水年发电量较丰水年下降了21.6%;上游防洪安全与发电量矛盾性最强,由枯到丰相关系数降低了0.047;溪洛渡、三峡蓄水呈分段式变化,前期快速蓄水,中后期缓速蓄水。本研究提出的耦合水库群多目标随机规划与聚类分析方法对于科学制定水库群蓄水方案具有参考价值。     

随机森林模型在悖牛川洪水预报中应用研究

黄土丘陵区干旱半干旱流域的产汇流机理十分复杂,再加之人类活动对下垫面的强烈干扰,导致现有的水文模型预报精度总体不高,其洪水预报问题一直是水文研究中的难点。随着水文气象资料的累积,数据挖掘技术可为该地区洪水预报研究提供新思路。以黄河中游悖牛川为研究流域,建立随机森林模型开展1981—2007年间48场暴雨洪水过程的模拟研究;结果表明,该模型在场次洪水模拟中的平均确定性系数为0. 81,平均洪峰误差为-2%,模拟预报合格率为75%。研究可为黄河干旱半干旱地区洪水预报研究提供有益的借鉴与参考。