对API模型的改进

对ＡＰＩ模型的改进张恭肃，王成明（中国水利水电科学研究院）１问题的提出ＡＰＩ（ＡｎｔｅｃｅｄｅｎｔＰｒｅｃｌｐｌｔａｔｌｏｎＩｎｄｅｘ）模型即前期降雨指数模型，该模型以降雨径流关系和单位线为核心，是一个传统的水文预报模型。由于ＡＰＩ模型采用经验性的产...     

耦合长期预报的跨流域引水受水水库调度模型

为提高跨流域引水工程受水水库引水有效性,研究了耦合长期径流预报信息的跨流域引水受水水库调度模型。首先选取汛期径流预报信息,采用径流预报概率修正先验概率来描述径流的不确定性,建立了贝叶斯随机动态规划模型(BSDP-LTF)。然后将模型应用于碧流河水库,并与仅考虑径流相关的随机动态规划模型(SDP-I)、仅考虑长期预报信息的随机动态规划模型(SDP-LTF)进行比较。比较结果得出在供水保证率基本一致且不增加调度风险的情况下,BSDP-LTF模型相比SDP-I、SDP-LTF模型,可分别减少引水8.2%、4.1%。表明贝叶斯随机动态规划模型BSDP-LTF有效改进了径流描述,提高了跨流域引水的有效性。     

河流集合预报方法在洮河流域径流预报中的应用研究

为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。     

桓仁流域汛期旬径流预报方法研究

以桓仁流域为例,分析了我国北方流域汛期各旬不同的来水特点,对以往采用不变预报因子的旬径流预报方法进行了改进。汛期各旬挑选变预报因子,结合多元线性回归方法构建旬径流预报模型。计算结果表明,基于变预报因子的旬径流预报模型,更能反映流域旬径流变化规律,且比不变预报因子的预报精度高,预报效果更理想。     

概念性水文模型在出山径流预报中的应用

根据HBV水文模型的基本原理，建立了西北干旱区内陆河出山径流概念性水文模型。该模型反映了我国西部山区流域的径流形成特征，将山区流域划分为高山冰雪冻土带和山区植被带两个基本海拔景观带来对山区径流的形成和汇流过程进行模拟计算，以常规气象站的月气温和降水量为模型的初始输入，模拟计算月出山径流量。应用该模型对河西走廊黑河祁连山北坡的山区流域水量平衡进行了模拟计算，并对年径流和逐月分配进行了预报。结果表明，从枯水年到丰水年，降水量、蒸发量、径流量和径流系数均增加，而冰川融水和积雪融水对出山径流的补给比重则减少，这表明了冰雪融水对径流的具有调节作用。黑河山区流域径流系数远比干旱内流区的平均值大，但要小于全国的平均径流系数。所提出的内陆河山区流域出山径流的模拟和预报模型对年径流量和月分配的预报具有较好的精度，可用于黑河以及其他西北干旱区内陆河出山径流的预报，为内陆河流域中下游的水资源分配和开发利用提供依据。     

基于互信息量与BP神经网络的中长期径流预报方法研究

针对中长期径流预报因子的选择问题,采用互信息量方法筛选预报模型输入因子,在BP神经网络模型中,分别用均方误差和互信息量作为目标函数,衡量因子复合相关关系,优化选择最终预报因子并应用于碧流河汛期径流预报中。结果表明,基于互信息量筛选的预报因子与BP神经网络模型相结合,可有效识别多个预报因子与预报量间的复合相关性,对中长期径流预报因子的选择有很好参考价值。     

径流长期预报的人工神经网络方法

提出径流长期预报的人工神经网络方法。运用神经网络的一典型模型──“反向传播”模型,以大伙房水库在补水期的径流状况作为研究对象,尝试了神经网络方法的效果。结果表明,该方法预报成功率较高,容错能力较强,可望成为径流长期预报的有效的辅助手段。     

基于在线学习与误差修正的珠江河口区盐度预报

受潮汐、径流、风速风向、地形变化等多种海陆要素交互作用,河口区盐水入侵呈高度不确定性与非线性特征,盐度预报难度较大.利用在线学习算法与误差自回归修正方法在水文预报中时效性更强的优点,构建一种耦合在线序列极限学习机-误差修正(OSELM-EC)盐水入侵预报模型,选取珠江河口区磨刀门水道为典型研究区进行逐日盐度预报.结果表...     

贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用

采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。     

概化的Tank模型及其在龙羊峡水库汛期旬平均入库流量预报中的应用

Tank模型（又称为水箱模型），是一种用于流域径流预报的确定性水文模型，根据龙羊峡水库入库主要产流区－－黄河上游唐乃亥水文站以上流域下垫面条件下产汇流特性，将其概化为以降雨量为输入，径流量为输出的单孔出流的线性水箱，工用于该水库汛期旬平均入库流量的预报，经对历史资料进行拟合和试验预报的 结果表明，该模型具有较高的预报精度，现已应用于黄河上游龙羊峡水库汛期旬平均入库来水量的中期预报中，取得了十分显著的经济效益。