三层耦合流域水文模型──(Ⅱ)应用比较与评价

选用世界上不同地区的１２个流域的降雨径流资料,率定和检验耦合模型,并与著名的新安江模型和ＳＭＡＲ模型进行比较．应用结果表明,耦合模型具有概念清楚,结构简单,假设合理,模拟精度较高等优点．     

三峡入库洪水概率预报的深度学习模型

将长短时记忆（LSTM）神经网络嵌套至编码-解码（ED）结构,构建了LSTM-ED深度学习模型,采用贝叶斯概率预报处理器量化洪水预报不确定性,提出了一种三峡入库洪水概率预报业务方法,并讨论了降雨预报对洪水概率预报性能的影响。选用向家坝—三峡坝址区间流域2010—2021年汛期6 h降水径流资料序列训练和检验模型,开展了1～7 d预见期入库洪水预报。结果表明：LSTM-ED模型的模拟预报精度优于LSTM模型,验证期1～7 d预见期纳什效率系数高于0.92;概率预报连续排位概率分数相对平均绝对误差降低26.82%～32.74%,考虑预报降雨可进一步提高概率预报性能,为调度决策者提供可靠的风险信息。     

三峡水库汛期调度不确定性分析

根据三峡水库围堰发电期调度规程，考虑水文和水力不确定性，建立了防洪和兴利综合调度模型。采用宜昌站120年（1882年～2001年）的日流量资料，借助蒙特卡罗模拟，计算分析了防洪风险率和发电量，探讨了各种不确定性因素对调度结果的影响。结果表明，水文不确定性是影响调度结果的最主要因素。     

贝叶斯概率洪水预报模型及其比较应用研究

贝叶斯概率预报系统(BFS)为开发各种概率水文预报模型提供了方法性的框架,选择合理的先验密度和似然函数是其关键问题。利用Copula函数推导了流量先验分布及似然函数的解析表达式,通过数值方法求解后验分布,构建了Copula-BFS模型。以三峡水库汛期入库流量概率预报为例,对所提Copula-BFS模型进行检验,并与水文不确定性处理器(HUP)和基于BP神经网络的贝叶斯洪水概率预报模型(BP-BFS)进行比较。结果表明:Copula-BFS模型后验均值预报可以提高预报精度且略优于现有的模型,具有性质更加优良的预报置信区间。本文所提Copula-BFS模型不需要进行线性-正态假设,适用范围更广,应用更加灵活,为洪水概率预报研究提供一条新途径。     

长江上游ECMWF降水和径流预报产品评估

欧洲中期天气预报中心近年发布了季节性的GloFAS Seasonal径流和SEAS5降水集合预报产品。选取长江上游6个控制站的径流预报及4个分区的面雨量预报为研究对象,通过计算分析AUC、ROCSS和可靠性等指标,评估了这2种产品对于长江上游水库群蓄水期的枯水情景的预报能力。结果表明:2种产品提前一个月判断枯水雨情的效果较好,但产品倾向过度预测枯水事件发生的可能性,在实际生产运用中需得到重视。研究成果可为基于中长期预报的长江上游水库群提前蓄水调度提供科学依据与技术支撑。     

统计降尺度方法及其评价指标比较研究

针对目前气候变化对水资源影响研究中关注的问题,以汉江白河上游为研究对象,比较研究统计降尺度方法及其评价指标。以美国环境预报中心/美国国家大气研究中心全球再分析资料、CGCM3和HadCM3的A2情景为大尺度气候背景资料,应用SSVM和SDSM统计降尺度方法对大尺度气候因子进行尺度降解,得到降水情景序列后作为水文模型的输入,通过模拟径流比较分析统计降尺度方法的优劣。研究结果表明,由不同统计降尺度方法得到的降水作为水文模型输入,模拟径流的结果相差很大;对广泛应用于统计降尺度方法的降水模拟评价指标和径流模拟结果进行比较,发现所采用的降水评价指标侧重于考虑降水的统计分布特征,不能完整地描述降水过程特性。分析认为,径流模拟结果应该作为气候变化对径流影响研究中统计降尺度方法评价的重要参考。     

基于Web的实时水库洪水调度自动化系统

利用Visual Studio .NET集成开发环境、采用SQL Server数据库设计和开发了结构合理、功能齐全、界面友好、具有很强实用性的基于Web的水库洪水调度系统，可实现在Internet环境下从卫星云图、气象预报信息、水雨情实时信息、防洪工情信息的收集处理到水库洪水预报调度方案的制定、评价与优选及防汛会商决策。简要介绍了系统结构和功能、运行环境、规范化和标准化设计，提出了解决问题的途径和方法。     

高关水库流域洪水实时预报方法及应用研究

考虑到高关水库流域降雨时空变化和地形对流域产汇流的非线性影响 ,建立了流域分散产流、非线性汇流模型以及洪水实时预报校正方法 ,将研制的模型应用于实际洪水预报 ,取得了较为满意的效果     

L-矩在区域洪水频率分析中的应用

L－矩是在常规矩的基础上发展起来的估计洪水频率曲线参数值的一种新方法。为此，重点讨论它在区域洪水频率分析计算中的应用。选用洪水系列的L－变差系数和L－偏度系数作为水文站点分组聚类的影响因子，通过模型聚类分析方法研究长江中游干流区的区域洪水频率关系。L－矩最大的特点是对洪水系列中的极大值和极小值远没有常规矩那么敏感，其求得的洪水频率曲线参数的估计值比常规矩所求得的要稳健得多。     

暴雨事件中两变量联合分布研究

暴雨是包括年最大日雨量、降雨历时和相应的时段雨量等多个相关变量的水文事件.通过Copula函数分别构建年最大日雨量与时段雨量及降雨历时与时段雨量的联合分布.其中,年最大日雨量和时段雨量的边缘分布均为P-Ⅲ型分布,降雨历时的边缘分布服从指数分布.结果表明,年最大日雨量与时段雨量联合观测值的理论分布和经验频率拟合较好,降雨历时与时段雨量联合观测值的理论分布和经验频率也基本相符.在年最大日雨量、降雨历时及时段雨量的边缘分布和理论分布的基础上,推求两变量的联合概率分布及条件分布概率,然后推求相应的重现期.