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。     

基于相似性理论的洪水超前预报预警研究

根据历史上相似的暴雨洪水信息预测未来的洪水演化情势是实现洪水超前预报预警的一种有效途径。提出基于"量""型"相似指标、堆土机距离指标、暴雨分布相似指标的暴雨相似性综合度量方法,在历史场次暴雨中寻找相似暴雨及其对应的洪水过程,再根据暴雨量比值对典型洪水过程进行缩放,以此实现洪水的超前预报预警。根据实际的场次暴雨,生成理想暴雨过程样本序列,验证了所提出的暴雨多指标相似性度量方法的合理性,并以黄河中游窟野河新庙站为研究对象进行了应用。结果表明,提出的基于降雨相似性分析的场次洪水超前预报预警方法效果良好,是可行的。     

一种基于混沌理论的“量”-“型”相似预测模型

相空间相似点模型是一种基于混沌理论的预测方法,提出“量”-“型”耦合的相似性识别技术对该方法进行改进。将以欧氏距离描述两个相点的空间接近程度定义为相点的“量”相似,以累积单位阶跃函数描述两个相点的内部结构相似程度定义为相点的“型”相似,建立双目标相似点寻优模型并采用宽容分层序列法求解,实现混沌预测。以丹江口水库流域月降雨序列为研究对象,对改进方法进行应用研究。结果表明,相较于原模型,新方法的预测精度有较明显提高,以逐月降雨预报为例,相对误差（取绝对值后的平均值）从44%降低到23%。改进后的混沌“量”-“型”相似预测模型有效可行,为月降雨预报提供了一种新途径。