珠江流域（片）洪水风险区划研究与应用

洪水风险区划是水旱灾害风险普查的重要内容,也是开展洪水风险管理、防灾减灾规划等的重要依据。阐述了洪水风险区划的不同方法和区别,针对珠江流域（片）特点对流域洪水风险区划方法和区划成果进行论述,说明了珠江流域（片）洪水风险区划的应用情况,并探讨了其他可能的应用场景和未来需要开展的工作。     

让员工完全敬业：组织发展的至臻状态

当被问及＂什么是真正的领导力？＂时,一位知名公司顾问给出了下列答案： ＂当领导力真正贯彻于一家公司时,你能看出来,因为这里的每个人都完全敬业。他们常常会在下班回家后告诉亲朋好友,‘今天的工作棒极了’。＂此刻,我要问问你们这些正在阅读这篇文章的未来领袖,你有多少次下班后会觉得＂今天的工作棒极了＂？如果答案不能令你满意,你也许需要发掘一下＂敬业＂的含义,以及怎样才能让你的公司充满敬业的员工。     

西江梧州断面生态流量研究

为了研究西江梧州断面每个月的生态流量,以西江干流梧州水文站作为控制断面,分别以生境模拟法、湿周法、Tennant法、Texas法、最小月平均实测净流量法、基于流域水文循环模型的河流流量计算方法,计算梧州断面生态流量,并对结果进行综合分析,最后提出适合梧州断面各个月的生态流量推荐值,计算结果合理,能够确保汛期鱼类的生衍繁殖和非汛期珠江三角洲的生态压成,对珠江流域水资源总量控制以及水资源优化配置具有重要的现实指导意义。     

西江流域数字水系构建

西江不但受洪水威胁,而且有枯季水量缺乏问题,要解决这些问题需要研究西江洪水特性和枯季径流特点,在掌握这些特性的基础上开展洪水预报调度和枯季径流预报。利用DEM进行西江数字流域构建,划分子流域,提取流域特性,为研究流域洪水模拟预报模型和枯季径流预测模型服务,具有重要的使用价值。     

基于改进BP神经网络的水库调度函数研究

介绍了BP神经网络的基本原理及其改进方法。运用改进BP神经网络对水库调度函数进行非线性拟合,并将所得的调度函数应用于水库群联合调度。模拟调度中以出流和时段末水位做决策,两者相互印证和补充。实例表明,神经网络拟合精度较高,水库群的模拟联合调度取得了满意的效果。对于金沙江下游梯级及三峡葛洲坝水库组成的6库水电系统,对比按常规调度和线性调度函数方式,梯级保证出力分别增加了380 MW和160 MW,年均电量分别提高了73.79亿kW.h和12.45亿kW.h,年均弃水量分别减少了512.5亿m3和87.7亿m3,效果显著。     

西枝江流域水文预报技术及应用

随着社会经济的发展,城市化带来的防洪问题越来越突出。安墩水流域是西枝江上游受人类活动影响相对较小的流域,选择此流域进行模拟研究TOPMODEL和新安江模型在西枝江流域水文预报的适用性。从TOPMODEL和新安江模型模拟结果可以看出模拟径流的精度较高,而且参数变化范围较小,2个模型在此流域是合适的,为TOPMODEL和新安江模型在整个西枝江流域的模拟奠定基础。     

西江流域枯季径流模拟预测研究

枯季水文径流预测是现代水文预测预报的一个重要组成部分。随着社会经济发展和人口增加,水资源问题越来越突出,因此开展枯季水文径流模拟预测为准确把握流域枯季水资源水量和水文过程提供依据。西江流域是珠江水系的第一大支流,近年来由于径流量减少,特别是枯季径流变化较大,珠江三角洲河口咸潮上溯年年发生,影响区域生产生活,因此有必要开展枯季径流模拟预测研究。采用多元回归分析和新安江模型研究枯季流量模拟预测过程,为了研究模型在此区域枯季径流模拟预测的适用性,选择西江梧州水文站的数据进行参数率定和验证。经比较分析,认为新安江模型在枯季径流模拟预测中效果较好,模拟预测结果为流量峰值相对误差小于20%,径流深相对误差小于15%,确定性系数值大于0.70,精度较好,说明新安江模型在梧州水文站的枯季径流模拟预测中是适用的。