分布式水文模型软件系统MWEasyDHM 简介

本文介绍了分布式水文模型EasyDHM模型的软件系统MWEasyDHM,主要由4个部分组成：（1）面向水文分析的通用GIS软件;（2）前处理模块;（3）模拟模块;（4）后处理模块。其中面向水文分析的通用GIS软件以开源GIS软件MapWindow为基础开发,并包括了其他模块所涉及的基本GIS功能;前处理模块包括基于DEM的水文分析组件,模型参数推求模块和降水量、气象数据插值模块;模拟模块提供了实时计算功能,能实时查看模拟结果;模型后处理模块包括了模型参数自动识别、运算结果统计分析及以表格、图表等方式对模拟结果的展示。MWEasyDHM的开发解决了分布式水文模型快速建模及率定的难题,并为将来升级开发及大范围推广应用奠定了基础。     

汉江流域分布式水文模型构建及应用研究

基于分布式流域水文模型EasyDHM,根据汉江流域不同区域的特点,运用长系列水文实测资料,建立了流域分布式水文模型。在汉江流域水文模拟基础上,分析了1980年、1995年和2000年土地利用情境下,流域气候条件和土地利用的变化对流域水资源响应关系。     

基于AHP-模糊评价的广州市河长管理效能评价研究

河长制效能评价存在不同影响指标,针对河长制的指标权重和效能评价,提出了基于层次分析法和模糊综合评价的广州市河长制效能评价体系,构建了三层影响因素的指标体系,通过AHP法获得河长制效能各项指标的权重,然后采用模糊综合评价方法对广州市河长制效能进行评价。结果表明,广州市河长管理效能评价得分78.283,处于良好等级,但河流治理投入指标的整体情况较差,评价结果相对还较低,还需有针对性地进行完善和管理,以进一步提高管理效能。     

南水北调中线工程流量监测站点 倒挂数据清洗模型及应用

以南水北调中线工程为研究对象,针对调度运行中出现监测站点流量倒挂的数据异常现象,基于水量动态 平衡原理及区间流量最长序列法,构建流量监测站点倒挂数据清洗模型。以中线工程白河至黄金河河段为例,基 于模型清洗后的流量数据作为上边界条件,构建水动力模型进行验证。结果表明：清洗模型消除了流量监测数据 中存在的倒挂现象,提高了流量监测数据的质量,并发现节制闸流量监测设备存在的监测数据偏差及闸门调控的 干扰是造成该现象的主要原因;水动力数值模拟的闸前水位平均绝对误差减少 0.075?7?m,均方根误差减小 0.089?5 m,清洗后的流量数据在数据空间的逻辑性、一致性等方面优于实测流量数据。     

变化环境下气象水文预报研究进展

随着全球气候变化、下垫面改变及高强度人类活动的不断加剧,流域降水、蒸发、径流等气象水文要素都受到直接性的影响,水文序列的一致性假设不复存在。在变化环境下,传统径流预报方法适用性逐步变差,从而对气象水文的精准预报带来挑战。本文分别从气象水文预报的各个环节——多源降水数据融合、数值天气预报、流域水文模型、参数率定、数据同化、集合预报等方面综述了变化环境下的气象水文预报的研究进展。可以看到,国内外学者围绕上述技术都开展了大量研究,并取得了大量成果。未来针对变化环境下气象水文预报研究,将主要围绕以下方向开展:(1)落地和预报降水精度及时空分辨率的进一步提高;(2)水文模型结构的改进及不确定性分析;(3)水文预报误差的描述方法及其可靠性。     

梯级泵站输水系统预测控制方法研究

南水北调来水调入密云水库调蓄工程前半段是由泵站、渠道、节制闸等构成的复杂梯级泵站输水系统。为了应对该输水系统经常出现流量不平衡可能带来的水位超出极值约束的问题,建立一种新的预测控制方法,基于恒定流模型建立各渠段的站前水位—流量—蓄量关系,通过水量平衡和插值计算对蓄量和站前水位的时间变化规律进行预测,进而提出控制策略。该预测方法经实际运行数据检验,精度较高、方法简单实用,可用于密云水库调蓄工程梯级泵站输水系统实际运行控制。     

基于遗传算法的串联梯级泵站扬程优化分配

为实现引江济淮工程(安徽段)江水北送段的高效运行,以引江济淮工程江水北送段输水系统为研究对象,采用基于遗传算法构建的梯级泵站扬程优化分配模型,开展串联梯级泵站扬程优化分配研究。分别对设计和非设计工况下江水北送段输水系统的运行方案进行分析计算。计算结果表明:设计工况下优化后分配方案总效率较设计现状方案提高2.86%,说明模型优化后的方案可进一步提高梯级泵站的输水效率,为实现串联泵站输水系统科学、合理调度提供很好的科学支撑。     

基于 EnKF 的新安江模型参数和变量同步估计方法

数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到应用,并得到快速发展。为了提高新安江模型径流模拟预报精度,采用集合卡尔曼滤波方法同化径流数据,对参数和状态变量进行同步校正估计。通过对三水源新安江模型进行理想条件下的数值实验,在同时考虑模型自身、模型参数以及观测数据的不确定性的情况下,分析了参数均值和方差改变、集合大小、同化参数的敏感性以及相关性分析对同化过程的影响。结果表明:集合卡尔曼滤波算法具有可行性,且参数均值越接近真值、方差适当增加,集合大小适中,同化参数敏感性较低以及参数与变量间相互独立时,能在一定程度上增加径流同化精度。该研究可为同类型参数同化估计提供一定参考依据。     

考虑人工活动影响的流域水文模拟研究

为更精确地研究人工活动对流域水文的影响,在三水源新安江模型中加入多重线性水库,模拟小水库、塘坝及洼地等小水利工程对径流的影响,从而评价人类活动对流域水文过程的影响,并以淮河上游干流主要水文站水文过程为例验证改进后模型的有效性。模型引入滞后演算法对汇流时间进行控制,采用多目标粒子群优化算法对参数进行优化,选择纳什效率系数、丰枯水期水量相对误差、月最大水量相对误差等多个指标对模拟结果进行系统评价。结果表明,流域内小水利工程对径流影响作用明显,断面越处于河道下游,其控制流域内流量过程受影响也越大;小水利工程在枯水期对径流的影响控制作用比在丰水期更为明显,模型改进比较合理,可有效提高模拟结果。     

基于BP神经网络的不同时间尺度泵站前池水位预测模型

针对建筑物调控下的水位预测难题,建立基于BP神经网络的泵站前池水位预测模型,在不同时间尺度下分析时间序列、影响因子、预报因子对水位预测精度的影响.将构建模型应用于胶东调水工程东宋泵站,研究结果表明:在数据总量一定的情况下,训练期和预测期之比为7:3时,预测结果较好;数据量越大,保持一定预报精度所需要的正相关的影响因子数...