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。     

凤阳县农村基层防汛预报预警体系存在的问题及对策

一、前言凤阳县位于安徽省东北部,淮河中游南岸,是安徽境内最原始的陆壳地区之一。岗丘与浅山占全县总面积的85.7%,属江淮丘陵地带。区域范围在北纬32°37′~33°03′,东经117°19′~117°57′之间,县域面积1949.5平方公里。目前凤阳县农村基层防汛预报预警体系薄弱,存在一系列问题。对此本文就目前存在的问题和解决对策进行分析。     

岩溶隧道突泥原因分析与防治技术研究

本文针对岩溶隧道突泥形成的原因进行分析,包括水介质软化溶蚀、岩体内孔隙扩张、结构弹塑性变形、冲刷扩径作用等,通过研究加强超前地质预报、合理选择开挖工法、优化辅助施工方法和突泥处理工作的应用等防治技术措施,目的在于加快岩溶隧道施工速度,降低施工风险。     

Processing Modflow在地下水位预测中的应用

数值模拟软件逐渐成为预测地下水演化更普遍的工具,并且广泛应用于地下水动态变化研究.以乌苏市平原区为例,结合区域水文地质条件及钻井资料,利用Processing Modflow建立三维水流数值模拟模型,并对该模型进行平面流场拟合,验证出模拟值基本符合2018年实测地下水位,通过模型模拟2018—2027年不同条件地下水位变化趋势,结果显示,2027年现状条件下比用水总量条件下浅埋深面积减少了550km2.     

基于HEC-HMS的小流域洪水预报模型研究

基于小流域洪水发生规律,构建科学的小流域洪水预报模型对减少山洪灾害具有重要意义。以蛤蜊河步云山流域为研究对象,探讨了基于HEC-HMS的小流域洪水预报模型。模型的模拟结果合格率为84. 09%,达到了乙级标准,可用于小流域洪水模拟与洪水预报。     

分布式数据环境下预报资料自动传输技术的研究与应用

笔者研究了新型分布式数据环境的组成结构和技术特点,以及其中预报资料的存储格式和传输方法,确定以分布式数据库和数据代理服务器作为获取预报资料的窗口,依此研发数据自动传输程序,并参照分布式数据环境内的数据区排列顺序将获取的数据转换为所需的格式。将此程序与旧式预报资料下载方式在真实业务环境中进行对比,结果表明传输效率较旧式下载方式有较大提升。     

基于TBM隧道中TRT超前地质预报技术的应用研究

TBM掘进机因其特有的优势在隧道施工中得到越来越普遍的应用,但如何有效开展超前地质预报成为隧道领域与工程地球物理学界的重点和难点。本文通过对TRT超前地质预报系统在震源激发、检波器安装等方式上进行改进创新,并在数据处理过程中引入相对坐标系统代替大地坐标系统,经过开挖验证,在TBM隧道中取得良好预报效果。