基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

考虑水文改变生态指标的丹江口水库多目标优化调度

对水文改变指标进行分类、筛选并赋权,构建流量等级和流量波动 2 个生态指标;使用高斯径向基函数拟合 水库调度规则,以供水量、发电量和水文改变生态指标为目标函数,在丹江口水库开展多目标优化调度研究;分析 供水、发电与生态效益各指标间的竞争关系,寻求社会经济和生态效益均较佳的调度方案,论证生态流量的合理 性。结果表明：丹江口水库调度的供水、发电和生态效益之间存在目标冲突;同时考虑供水、发电、流量等级、流 量波动 4 个目标的推荐方案,可在确保防洪安全并维持供水和发电量不变的前提下,保证流量等级和流量波动水 文改变生态指标与天然状态相近;推荐方案尽可能达到适宜生态流量,满足了汉江中下游水生物自然繁衍需求。 研究成果可为丹江口水库优化调度以及汉江中下游水生态环境保护提供参考。     

汉江流域水生态文明建设评价

根据汉江流域水生态文明特征,以行政单元为评价分区,建立汉江流域水生态文明评价指标体系,包括自然和社会2个系统,山区、平原和水域3种流域地貌单元,水安全、水生态、水环境、水节约、水监管和水文化6类人水关系子系统以及25项指标。引入基于AHP法和熵值法的融合权重,采用模糊综合评价法和灰色关联分析,评价2017年汉江流域水生态文明建设水平。结果表明汉江流域水生态文明建设具有较强的社会属性,二者关联度达0.844,因而呈中下游相对领先、上游略有滞后的空间格局,其中水安全、水环境和水节约是影响水生态文明建设的要因。评价结果可为汉江生态经济带建设发展规划提供参考与依据。     

汉江上游径流情势变化及归因分析

基于 Budyko 框架及径流变化情势指标同气象因子的拟合关系，拓展 Budyko 方程并得到微分方程。选择汉 江上游安康和白河水文站的年均径流、汛期平均径流和非汛期平均径流资料系列，开展径流情势变化及归因研究。 结果表明：所有径流指标均发生变异且明显减小；多元对数线性回归模型拟合的相关系数大于 0.90，能够较好预 估径流变化情势指标，并捕捉到径流变化情势指标同气象参数之间的非线性关系；基于 Budyko 假设的互补关系 法性能优于全微分法，气候（流域下垫面）变化对安康站年均径流量、汛期平均径流量和非汛期平均径流量贡献的 绝对值分别为 35.89%?(64.11%)、34.58%?(65.42%) 和 71.12%(28.88%)，对白河站年均径流量、汛期平均径流量和非 汛期平均径流量贡献的绝对值分别为 34.82%(65.18%)、26.29?%(73.71%) 和 35.11%(64.89%)。     

一种新的水文情势改变度综合估算法

基于 33 个水文改变指标,分别采用变化范围法、直方图匹配法、直方图比较法和修正变化范围法 4 种方法, 计算汉江中下游黄家港水文站的水文变异性,并对比分析各方法的优缺点。变化范围法忽略了水文指标在极值 和目标范围的具体变化;直方图匹配法和比较法考虑了水文指标在各范围的分布;修正变化范围法涵盖了形态变 化的概念。通过主客观组合赋权,融合直方图比较法和修正变化范围法的结果,提出一种新的综合估算法,既保 留水文情势的分布、频率和时空变化信息,又避免数据冗余。综合估算法结果表明：各月月均流量和极端流量大 小的改变度均为中度改变,分别为 41.28% 和 64.83%;流量增减变化率的改变度为高度改变（80.53%）;汉江中下游 水文情势的整体改变度为中度改变（55.70%）。该法可降低计算结果的不确定性,避免水文变异性结果出现异常, 从而更加合理可靠。