黄河小北干流一维分组泥沙冲淤数学模型

本文对河道水流挟沙力，河床阻力及断面形态调整进行了分析研究，建立了龙门、华县、河津、状头至潼关河段非均匀泥沙冲淤计算的水学数学模型。模型不仅分别模型黄河干流、渭河、洛河的河床变形，同时还能反映粗、中、细各级泥沙部淤调整的规律，经过验证计算，与实测资料符合良好，可应用于生产。     

陕北及关中地区非一致性年径流序列变异诊断

以陕北地区和关中地区的15个水文测站为例,采用随机方法进行了非一致性年径流序列的变异诊断。结果表明:共有7个测站的年径流序列发生了变异,其中赵石窑站为趋势变异,神木站、枣园站、黄陵站、林家村站、张家山站和氵状头站为跳跃变异;这7个测站的年径流量在未来条件下存在不同程度的减少,建议对该区用水进行规划,并采取必要的措施来保证用水安全。     

年径流序列统计性质和随机模拟的初步研究

在流域的气候和下垫面条件相对稳定的条件下,一般可假定年径流过程是一个各态遍历的平稳随机过程,它的一个现实,即是一个各态遍历的平稳时间序列(下称时间序列或序列)。据此可用平稳时间序列的理论和方法研究年径流序列的统计性质和随机模型的建立。本文以大渡河铜街子站44年(1937～1980)的年径流为对象,首先分析年径流序列的统计性质;以此为依据建立多种试用的年径流随机模型;再以这些模型为基础,在电子计算机上进行蒙特卡洛法模拟试验,生成年径流序列;最后经过生成资料与实测资     

相空间神经网络模型在大坝安全监控中的应用

本文将混沌理论和神经网络理论相结合，并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立相空间模糊神经网络预报模型。首先对水平位移的实测序列，进行相空间重构，求算关联维，说明该序列存在混沌成分和奇异吸引子；应用自适应模糊神经网络，对水平位移实测序列构成的相点，建立相空间神经网络模型。计算结果表明，相空间神经网络模型用于大坝监控中是可行的，其预报精度优于常规的统计回归模型，能揭示大坝的非线性性质，能更好地对大坝运行性态进行分析。     

非相依年径流序列的随机模拟

本文提出了一种非相依年径流序列的随机模拟方法。该法应用谐波分析方法,从原始序列中分离出适宜的复合周期分量,使剩余序列具有良好的相依性,然后通过模拟剩余序列来实现对非相依年径流序列的随机模拟。模拟中选用了偏态的一阶自回归模型。结果显示,用本文提出的方法及选定的模型模拟的非相依年径流序列较好地保持了实测年径流序列的主要统计特征,具有较好的实用性。     

玛纳斯河中长期径流预报研究

随着统计学的不断完善,利用时间序列和回归分析理论来预报各种水文变量的未来变化已得到越来越广泛的应用。本文基于1955年--2008年玛纳斯河实测年径流量、蒸发量、平均气温资料分别建立了时间序列模型和多元回归模型,并进行了预报拟合及精度检验。结果表明玛纳斯河时间序列模型虽然预报精度较低,但有较好的适应性;而多元回归模型精度较高,完全可以达到实用要求,可为新疆北疆各地区抗旱、年用水计划、水库的兴利调度等提供较好的参考。     

WRMM模型及其在白水江梯级水电站群调度规则识别中的应用

引进国外先进的WRMM模型,建立基于WRMM模型的白水江流域梯级水电站群优化调度模型,并采用41年实测月径流系列生成的1 000年随机水文时间序列,识别了考虑白水江流域整体效益和约束条件的水库调度规则,并与常规水库调度图规则相比较,结果表明采用WRMM模型、方法识别的运行调度规则更优。     

一种新的径流过程随机模拟方法

利用Copula函数构造边缘分布为PⅢ型分布的两变量联合分布,用以描述径流过程的年径流量与最大月径流量。根据该联合分布进行随机抽样,再优选实测径流过程,采用典型解集方法分解转化为模拟径流过程线,从而建立一种新的径流过程随机模拟方法。基于Copula函数的解集随机模型与现有的径流过程随机模拟模型如季节性一阶自回归模型、典型解集模型相比,其所模拟的年径流量统计特征的相对均方差等指标均较优,能较好地模拟原序列的统计特性,为水文水资源随机模拟研究提供了一种新的途径。     

基于灰色马尔科夫的径流序列趋势预测

近50年来,在气候变化与人类活动的双重作用下,渭河流域的各水文序列都在不同程度上发生了变异。文中采用灰色马尔科夫模型对渭河流域的张家山、咸阳、状头、华县等4个水文站年径流变化趋势进行了预测。     

水库泥沙淤积的灰色动态模型

本文以头屯河水库泥沙淤积的时间序列数据为依据,应用灰色系统理论,建立了水库泥沙淤积的灰色动态模型,得到了累积淤积量的变化规律,提出了直到1994年的累积淤积量的预测值。1989年以前的模型计算值与实测物吻合良好。     

基于四种方法的月径流预测研究

径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义。根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点。对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%。表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好。     

中国四大河月径流随机变化特性的探讨

本文依据中国四大河(长江、黄河、松花江、西江)观测资料,用随机水文学的方法探索了四大河月径流时序变化特性和空间变化特性并在此基础上研究了表征月径流变化特性的模型。结果表明简单的季节性一阶自回归模型加上随机项的偏态变换可用来表征月径流的时序变化,主站模型可用来表征月径流的空间变化。结果还表明:长江和黄河月径流量的变化基本上是同步的,长江和松花江的月径流量变化表现出异步的趋势。     

径流预测的生命旋回——拓扑模型

针对传统径流预测模型无法反映径流序列随机性,或模拟收敛速度慢、模型参数难以确定等缺点,提出了一种新的径流预报模型——生命旋回——拓扑预测模型。该模型用生命旋回模型模拟预测径流量序列的趋势项,用拓扑模型来对径流残差序列进行修正。将生命旋回——拓扑模型用于黄河唐乃亥水文站径流预测中,平均预测精度达到96.28%,合格率为100%。表明该模型预测精度较高,模型实用可行。     

西大洋水库唐河支流丰枯演化特征研究

唐河支流入库径流状态的变化对于西大洋水库运行管理及保障雄安新区水量供给都具有十分重要的现实意义,为此本文以西大洋水库唐河支流上下游倒马关、中唐梅水文站实测径流资料为研究基础,运用Archimedean Copula函数及Markov相关理论对两站丰枯遭遇概率及丰枯转移状态进行系统研究。结果表明:丰枯遭遇概率分析中,下游中唐梅水文站承接上游来水效果较好,两站丰枯遭遇概率中具有很强的同步性,概率接近0.8;丰枯转移状态研究中,两站在丰水状态都具有最强的自保守性,倒马关径流序列更显平稳,相较更适合预测;在稳定状态下倒马关水文站极端情况的重现期呈现相反态势,即特枯状态平均重现期最长,约为14年,而中唐梅水文站特丰状态平均重现期最长,约为10年,极端情况下的上游有利趋势并没有在下游水文站更好地呈现。     

黄河龙羊峡以上河段径流系列代表性分析论证

以唐乃亥站为例,取其1919—2004年共计86 a的年径流系列,采用距平分析、周期分析、长短系列统计特征分析和分形分析方法,进行黄河上游龙羊峡以上径流系列的代表性分析论证。结果表明:唐乃亥站1919—2004年径流系列丰、枯等级为"平水"。几种代表性分析方法的结果,得到的具有一定代表性的子系列不一致。从年径流丰、平、枯水年组对称性来看,1928—2004年径流系列中丰、平、枯水年组对称性较好,某种意义上说,唐乃亥站1928—2004年共77 a的径流子系列具有较好的代表性。因此,建议采用1928—2004年的径流系列作为黄河龙羊峡以上河段梯级水电站工程设计的依据。     

生命旋回——权马尔可夫链模型在径流预测中的应用

针对生命旋回模型无法反映径流序列随机性特点,将其与权马尔可夫链结合,提出了一种新的径流短期预报模型———生命旋回———权马尔可夫链预测模型。该模型用生命旋回模型模拟预测径流量序列的趋势项,用权马尔可夫链模型来对径流残差序列进行修正。将生命旋回———权马尔可夫链模型用于黄河唐乃亥水文站径流预测中,平均预测精度达到92.46%,合格率为100%,表明该模型预测精度较高,模型实用可行。     

非参数解集模型及其在水文随机模拟中的应用

解集模型是水文随机模拟的重要工具之一，它能保持总量与分量、分量与分量在时间尺度或空间尺度上的方差、协方差结构和其它统计特性。传统解集模型是对序列相依结构和概率密度函数形式作某种假定后用参数来描述的，因而有其自身的缺陷。文献［１］提出的非参数解集模型就避开了上述假定，克服了传统解集模型的不足。本文介绍非参数解集模型并应用于金沙江流域屏山站月径流随机解集。研究结果表明该模型适合于水文随机模拟。     

1960-2017年北洛河下游冲淤变化特征及其成因分析

基于1960-2010年北洛河状头站实测水沙及1960-2017年北洛河下游淤积断面测验资料,采用原型观测的方法,统计分析了北洛河下游泥沙淤积量、典型横断面及河道纵比降变化,采用Mann-Kendall趋势检验法对状头站的径流量及输沙量变化趋势进行显著性检验,探讨了北洛河下游冲淤变化特点及其成因。结果表明:1960-2017年洛淤1~洛淤21河段累计淤积泥沙2.870×10^8m^3,期间滩面淤高、河道纵比降自1965年的1.618■持续增大至2017年的1.941■,三门峡水库蓄水初期及高含沙洪水是河道淤积的主要时期,其中1994年高含沙大洪水河段泥沙淤积量占累计淤积量31.3%;水沙条件及潼关高程是影响北洛河下游冲淤变化的主要原因,2000年以来,北洛河下游径流量、输沙量显著减小,2000-2010年状头站多年平均汛期输沙量比1960-2010年减少67.5%,漫滩大洪水少有发生,加之在三门峡水库原型试验按非汛期最高水位不超过318.0m运用期间潼关高程缓慢下降,北洛河下游冲淤态势总体保持稳定。     

相似性降水条件下北洛河水沙变化特征

降水是河流径流来源也是水土流失的主要动力,通过选择相似降水年组比较河流水沙变化,可以更好揭示土地利用变化对河流水沙变化的影响.采用1954年到1996年北洛河状头水文站实测资料,根据年份差大于5年,年雨量差小于20 mm和汛期雨量差小于10 mm等三个指标确定了8个相似降水年组.通过比较相似性降水年组径流量和输沙量变化,分析了不同时间河流水沙变化特点;并通过组间比较初步探讨了北洛河水沙变化趋势.分析表明,与1980年相比,1996年除汛期径流量增加外,年径流量,年与汛期的输沙量和含沙量均增加;在其他时段,输沙量在1970年代后期以前呈减少趋势,年径流量和汛期径流量有增加趋势,而年均和汛期含沙量均有减少趋势.     

Multiscaling Analysis of Monthly Runoff Series Using Improved MF-DFA Approach

An improved multifractal detrended fluctuation analysis(MF-DFA) method is applied to analyze the long-term monthly runoff records of a hydrological station in the Yangtze River with seasonal trend eliminated, through which the long-range correlation and the multifractal characteristics have been found. The multifractal spectrum has been fitted by a generalized expression of the multiplicative cascade model, and the results show that the monthly runoff series has strong multifractal characteristics. Comparing the results for the original runoff series with those of shuffled and surrogate series, it concludes that the multifractal characteristics of the monthly runoff time series is due to the broadness of both the probability density function and long-range correlation, and the broadness of the probability density function is dominant.