产流误差平稳矩阵的系统响应修正方法

为提高洪水预报的精度以及修正结果的稳定性,提出了产流误差平稳矩阵的系统响应修正方法。该方法基于产流误差动态系统响应曲线修正方法,通过引入产流误差平稳矩阵,在计算方法中增添了稳定约束项,使时段产流修正值相互联系,增强了修正结果的稳定性。应用动态系统响应曲线,反演计算出较稳定的产流误差,对时段产流进行修正。将产流误差平稳矩阵的系统响应修正方法应用于滩坑流域,并与产流误差动态系统响应曲线修正方法相比较,结果显示,对于流域的17场历史洪水,前者修正结果的稳定性明显优于后者,修正效果也有所改善,适用情况更加广泛。新方法具有一定的物理基础且不损失预见期,值得进一步推广与应用。     

三水源模型在滦河流域的应用分析

流域洪水预报模型大致可分蓄满产流和超渗产流2种方式,针对滦河流域的地形、地貌及雨洪特性,采用三水源模型,属于蓄满产流方式。介绍三水源模型实时洪水预报系统在滦河流域的应用。利用模型,根据计算误差来实时修正估计结果、模型参数等,使得实时洪水预报系统具有较好的实时修正和动态跟踪能力。实际应用过程中,由于流域实际产流过程是复杂、多样的,蓄满与超渗2种产流方式在同一区域可能同时存在,预报结果与实测数据存在一定误差,但通过实例分析,多数误差在规定的范围内,正常情况下的预报精度较高,基本上满足了水库防汛要求。     

产流误差动态系统响应曲线修正方法的应用

动态系统响应曲线修正方法(Dynamic System Response Curve,DSRC)是一种基于微分响应的有明确物理意义并且有效的实时修正新方法,属于向误差源头进行修正的方法。通过计算产流的系统响应曲线对产流系列进行修正,实现流量过程的修正。将该方法与新安江模型相结合应用于闽江上游的水吉流域,并将修正效果与递推最小二乘法进行了比较。利用水吉流域29场洪水资料进行模拟和修正,结果表明该方法可以有效提高洪水预报的精度,且其效果优于递推最小二乘法。     

全过程联合校正的洪水预报修正方法

洪水实时校正是洪水预报的重要组成内容,也是水文预报研究的热点与难点。为进一步提高洪水预报精度,提出了一种全过程联合校正的洪水预报修正方法。该方法的主旨是在雨量站数目较多的流域,构建雨量站网密度与洪水预报误差分配比例之间的定量关系;对雨量站数目较少的流域,借用该比例关系,将洪水预报总误差按比例划分为面雨量输入误差和模型误差两部分;再基于系统响应理论,对研究流域的这两部分误差进行修正,从而实现输入误差与模型误差的全过程联合校正。在淮河三个典型流域的应用结果表明,相较于目前单变量的系统响应曲线修正方法,全过程联合校正方法可进一步提升误差修正效果,提高洪水预报精度。     

乌溪江流域自动洪水预报系统研究与应用

由于预报模型的局限性和实时信息的不完善,洪水预报过程存在一定误差。利用自动预报模型和人工预报参数交互式修改相结合的方式可提高洪水预报精度。在乌溪江流域自动洪水预报系统研究中,采用径流系数控制前期雨量损失总量,通过调整雨量损失进行产流计算,根据时段降雨的降雨中心和降雨强度选用单位线进行汇流计算。同时在自动化洪水预报基础上配以预报人员的多年预报经验,完成可实时修正、高精度的实时洪水预报。以典型洪水预报为例,人工预报参数交互式修改方法的准确性较高,人工预报峰现时间相差1 h,人工预报洪峰流量误差为0.74%,预报精度等级为乙级。研究成果已在浙江省乌溪江流域自动洪水预报系统得到应用,对其他流域洪水预报具有参考价值。     

基于协整理论的淮河流域上游洪水预报实时校正方法

为了提高淮河流域上游的洪水预报精度,引入计量经济学中的协整理论与误差修正模型用于洪水预报实时校正;同时为了解决自回归算法无法针对非平稳序列建模以及序贯相关性问题,构建了基于误差修正概念的自回归误差修正模型。以淮河鲁台子站以上流域为研究区域,基于分布式垂向混合产流模型模拟结果,分别构建一阶至三阶自回归模型、误差修正模型和基于误差修正的自回归模型对模拟结果进行校正,采用修正效果评价系数、确定性系数、洪峰相对误差、径流深相对误差和峰现时差5个评价指标,分析对比各校正模型对流域2003—2014年10场洪水的校正效果。结果表明:3种实时校正方法均对淮河流域上游洪水有一定的校正效果,其中,自回归模型校正效果最差,排除误差序列非平稳的两次洪水后,其平均修正效果评价系数为0.20;误差修正模型能够有效校正预报洪水,其平均修正效果评价系数为0.76;基于误差修正的自回归模型校正效果较好,与传统自回归模型相比,对洪峰流量的校正效果显著提高,其平均修正效果评价系数达到0.98,可用于淮河流域上游洪水预报的实时校正。     

基于总体最小二乘法的系统响应修正方法

为了提高实时洪水预报的预报精度,提出了基于总体最小二乘平差理论的系统响应方法。传统的系统响应方法基于最小二乘法,只能考虑观测值的误差,因而传统的系统响应方法不能考虑动态系统响应矩阵存在的误差。对传统方法进行了分析并引入了总体最小二乘平差理论,改进方法同时考虑了动态系统响应矩阵和观测值的误差。针对动态系统响应矩阵的病态情形,通过总体最小二乘的岭估计解法给出稳定解。通过改进方法对新安江模型中的土壤含水量进行修正,应用于七里街流域,并与传统的系统响应方法进行比较。结果表明,两种方法都能提高模拟精度,改进方法相比于传统方法精度明显提升;改进方法的修正效果要优于传统方法,更加稳定。     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

基于水文相似性的预报误差修正

如何进一步提高水文预报精度,降低预报误差,更好的服务于防洪抢险、水资源调度是水文学重要研究方向。基于水文预报误差主要影响因素在相似流域具有相似性,致预报误差具有相似性的特性,以相似流域各预报站预见期不同为切入点,优选误差修正因子,基于二次正交回归设计,构建了预报误差模拟模型以修正预报结果,提高精度。经怒江道街坝水文站模拟预报检验,修正后模拟确定性系数由0.933提高至0.998,洪峰流量平均绝对误差由693m3/s降低至116m3/s,洪峰流量平均相对误差由16%降低至3%,洪峰出现时间预报误差由平均5.4h降低至0.9h,方案精度由乙级提升至甲级。提出的基于水文相似洪水预报修正方法结构简单、计算方便、修正效果明显,是一种高效提高洪水预报精度的方法,适用于相似流域不同预报站洪水过程无明显差异的情形。     

基于参数实时优化的洪水预报系统研究——以黑河干流洪水为例

及时准确的洪水预报系统可为防洪减灾提供重要的依据,针对目前洪水预报系统主要侧重于单模型研究、模型参数固定不变、长历时预报误差累积等问题,建立了具有多模型选择及参数优化功能的洪水实时预报系统,通过实时改进模型参数来改善预报效果。应用于黑河干流两场次洪水预报的结果表明,各预报模型在每场次洪水中的预报精度不同,且在参数优化后精度都相应地提高。由精度可知,TOPMODEL模型更适合该流域洪水预报,其精度由0.920 9、0.910 3提高到0.987 9、0.958 9。实验证明该系统在干旱半干旱区洪水预报中具有应用前景。     

大水深测量校正方法研究与应用

水库水深测量精度直接关系到水库的防洪安全与蓄水兴利。现有回声测深仪无法应对大水深施测的情况，且测量受到水库水温分层影响。利用回声测深仪配合校正标进行大水深测量的校正方法，能够精确检测到回声测深仪水深测量的误差及差值、系统延时问题等，通过与各级校正标的真值比较、修正，能使测值近似真值,且使误差控制在容许范围内。介绍了水深校正标基本原理、操作方法和步骤以及在水库测深中的应用。     

水库流域实时洪水预报误差原因分析

本文结合实际水库流城洪水预报,对预报中产生的误差的来源和成因进行分析,提出合理建议和改进方法,以提高水库洪水预报的精度,更好地为水库洪水预报和水库调度服务。     

水文遥测数据智能纠错及插补技术在洪水预报中的应用研究

针对流域洪水预报和水库调度中雨量水位站点可能因通信和设备故障引起雨量和水位数据错误,而影响洪水预报精度的问题,通过分析水文遥测系统雨水情信息错误的原因,研究水文遥测系统雨水情数据的提取、合理性检验、错误识别方法、雨量插补、数据的智能化纠错处理等技术.在数据提取时,运用符合实际的错误判别方法、纠错技术和科学的数学插值方法来提高数据的准确性和洪水预报的精度.     

基于洪水分级的两江电站洪水预报方案研究

本文以两江电站为研究对象,针对传统洪水预报方案中没有考虑洪水分级的问题,将洪水分为大、中、小3个等级,编制了基于洪水分级的洪水预报方案。方案中,以泰森多边形对流域进行分块,预报模型采用三水源新安江模型和实时校证算法;采用人工经验与粒子群算法结合的方法,利用2000—2015年的资料,率定了不同类型洪水的模型参数。采用2016年洪水资料对预报模型和实时校正算法进行了验证。结果表明,本文洪水预报方案优于洪水不分级方案,率定出的模型参数适合不同等级的洪水,采用的实时校正算法可以提高预报精度。