南京站实时潮位预报系统研制

阐述了实时潮位预报系统研制应遵循的原则,研制了长江南京站实时潮位预报系统,对系统体系结构、功能、采用的预报方法以及系统作业流程作了详细地介绍。并以2004年 7月的预报为例,介绍了系统操作的全过程。系统的研制为开发类似的潮位预报系统提供了成功的经验。     

珠江梧州水文站枯季月径流预报

梧州站流量作为珠江下游河口地区压咸控制流量,其上游来水的丰枯直接关系到珠江流域枯季水量统一调度的成功实施。基于梧州站枯季(10月-3月)月径流资料,采用逐步回归法提取径流序列的趋势项、周期项,自回归方法预测随机项的组合预测方法建立了梧州站枯季径流预报模型。结果表明:逐步回归与自回归组合的方法在径流预报中取得了较好的预报效果,1月径流预报精度达到甲等,10月、11月、12月、2月以及3月预报精度均达到乙等,可用于实际水文预报工作中。     

人工神经网络模型在航道、港口潮水位预报中的应用

利用BP人工神经网络技术,以主要分潮为输入,在合理选择各参数的基础上,通过BP网络模型确定与各分潮调和常数相关的权值,建立起以短期潮水位资料为基础的潮水位预报模型.并利用该模型对珠江口磨刀门水道的大横琴站的潮位进行预报.结果表明,只要资料时间超过15d就可以很好地预报较长时间的潮位.     

多元回归方法在长江南京站潮位预报中的应用

1概述 2010年6月中下旬以来,江西、湖南部分地区降特大暴雨,洞庭湖、鄱阳湖水位持续上涨,造成长江干流来水量明显加大,长江部分河段出现超警戒水位,长江大通站水位也出现较大的上涨过程。随着长江来水量的不断加大,加上受沿海6月底天文大潮顶托的影响,南京站潮位出现超警戒状况,长江防洪形势严峻,因此做好南京潮位精确预测预报,将为防洪减灾提供科学依据。     

长江芜湖站汛期逐日高高潮预报模型

芜湖水文站位于长江潮区界与潮流界之间，日水位呈明显的两高两低变化，准确预报该站汛期逐日高高潮的潮位数值及出现时间，无论是对当地的防汛工作，还是对正在建设中的芜湖长江大桥工程，都有极其重要的意义，文章根据感潮河段的潮位特性，以多元线性回归方程的形式，建立了长江芜湖站汛期逐日高高潮预报模型。经评定，该模型达到部颁《水文情报预报规范》ＳＤ１３８－８５规定的乙等标准，可用于作业预报。     

汉江上游区域枯季径流预报研究

本文依据枯季径流预报原理，分析了汉江上游退水规律，建立了汉江汉中站、洋县站退水曲线，并综合分析出江口等12个支流站以月为时段的前后期枯季径流消退系数，探讨了在汉江上游运用退水曲线法和前后期径流相关法作短期和中长期预报的可行性。     

江苏省沿江排涝设计潮位和潮型研究

收集了江苏省沿江12个潮位站长系列资料,分析了江苏省沿江潮位特征,从沿江各代表站每年5~9月的实测潮位资料中,分别摘取连续四天的4个高低潮潮位,进行滑动统计,分别求出各代表站连续四天的高低潮潮位的平均值,并从中挑选出每年的最大值,将这些年的最大值分别组成各代表站的样本系列数据进行频率分析,用数理统计的方法确定了50%频率下排涝设计潮位。从历年的实测潮位资料中,选取高低潮位与50%频率设计潮位相同或接近过程,作为参照潮型,确定设计排涝潮型。     

南水北调东线源头潮汐预报模型研究

为了对南水北调东线源头感潮河段潮位进行准确预报,选取调和分析法,根据研究区域区间泄流和季风影响具有连续性的特性,以连续3 d潮位受区间汇流和气象因素的影响大致相同为假设基础,加入上游长江径流量、风力风向和区间来水为主要输入的实时校正量,建立南水北调东线源头潮汐预报实时校正模型。结果表明:潮时预报和潮位预报均达到甲级精度。该方法也适用于其他感潮河段潮位的预报。     

超越概率贝叶斯判别分析方法及其在中长期径流预报中的应用

中长期径流预报是水文预报中的经典难题之一,其在防洪、水库调度及水资源管理中起着十分重要的作用。由于缺乏相应预见期的可靠气象预报资料,中长期径流预报一般采用统计方法。超越概率贝叶斯判别分析方法是一种数据驱动的非参数贝叶斯经验统计方法,通过设置不同的流量等级反复进行贝叶斯判别分析,对未来径流超过某一流量等级的概率 （超越概率） 进行预报。本文运用该方法对长江宜昌站、大通站的月、季径流预报进行了研究,其结果表明,超越概率贝叶斯判别分析方法能够有效实现宜昌站和大通站非汛期径流预报;对于汛期径流预报,采用厄尔尼诺和南方涛动等气象水文指标变量作为预报因子,是提高预报精度的可行途径。     

镇江站天文潮预报模型研究

长江镇扬河段属感潮河段,尝试采用适合于河口海岸的自动分潮优化技术、基于高低潮资料的调和分析改进型方法以及河口潮位径流增量修正法,计算镇江站的调和常数,预报其天文潮位,同时建立特征潮位、预报误差的统计分析。结果显示:虽然高低潮位误差在30 cm以内合格率为82.4%,仅达到乙等,但高潮位的预报精度达到了甲等,表明采用调和常数预报镇江站天文潮高潮位可行。     

我省沿江高潮位趋势分析

本文就我省沿江主要潮位站历年高潮位变化趋势进行分析,为沿江防洪设计潮位分析研究,进一步做好长江沿岸的开发利用和防洪规划,提供可靠的依据。1 高潮位变化趋势分析 我省处于长江下游,江阴以下为河口段,江阴附近江面宽1.4km,至崇明岛以东的长江口宽达91km。长江口潮汐属半日周期,平均潮周期为12:25,影响范围甚远。潮流汛期可至     

潮位过程预报的近似方法

分析了下关站潮位过程的影响因子,提出了潮位过程的平均潮位、潮差、潮位过程平移、潮位过程分解与重建等概念,并用简单实用的统计相关方法建立了下关站潮位过程预报模型;用水文观测资料对所建立的模型进行了率定,率定结果表明,所建立的模型具有一定的预报精度、能够满足秦淮河流域水动力学洪水预报模型的边界条件预报要求。     

长江口Sa分潮调和常数变化趋势研究

周期为1 a的长周期分潮Sa主要由气象因素的变化引起。基于长江河口段5个潮位站多年水位资料,分析了长江河口段潮汐的分潮组成、潮汐类型和变形、主要天文分潮和气象分潮Sa的时空变化特征,并初步探讨了各分潮时空变化的原因。结果表明,长江河口段多为非正规半日潮,潮汐变形显著;由口门向内陆上溯,天文分潮振幅减小、迟角增大,而气象分潮Sa振幅增大、迟角趋小;Sa分潮振幅年际变化与大通站最大日距平流量变化趋势一致,河口段的Sa分潮受径流影响显著。     

丹东潮水位站高低潮位预报的修正与应用

为了开展丹东潮水位站潮汐预报的修正值研究，文中通过对近3年水位站各月潮位预报值与实际发生潮位的对比统计分析，提出了各月潮汐预报的修正值，提高了丹东潮水位站高低潮位预报的精度，形成简单准确的预报修正方法，对丹东城区防洪安全及航道通行安全具有重要意义。     

受径流影响下的感潮河段洪水预报新方法研究

丹东潮位站位于鸭绿江下游,控制河段水流型态较为复杂,其潮位既受自上而下的天然径流控制,又受自下而上的潮汐顶托影响。文中依据历史实测系列资料,综合考虑上游不同来水、下游不同潮汐变化期等影响因素,采用两种方法进行丹东站洪峰水位预报,潮水位预报精度得到了明显的提高,能及时准确提前预报出丹东站不同洪水情况下的潮(洪)水位,为丹东地区防汛、抗灾、减灾等提供技术支撑。     

南水北调东线工程源头长江潮位预报

南水北调东线工程通过江都水利枢纽抽引长江水,准确及时的引水口水位预报对提高水利工程调度和水资源配置的科学性至关重要。选择引水口附近的三江营潮位站为代表,由于三江营地处潮区界以内,所以在预报其潮位时需要综合考虑潮汐引力、上游来水量和区间降水量等影响因素。首先采用潮汐调和分析法计算得到天文潮位,再采用二次校正法、多元线性回归法、支持向量机（support vector machine,SVM）法和随机森林法,对三江营的日均潮位和逐时潮位进行预报,并比较4种方法的预报精度。结果表明,4种方法得到的年日均潮位预报结果均能达到乙级以上精度,预报效果较好,其中：二次校正法的预报精度最高且最稳定,日均潮位和逐时潮位预报均能达到甲级精度,适合用于水利工程精细化调度;SVM法的预报精度次之,多元线性回归法和随机森林法相对较差,但后3种方法的预见期长于二次校正法,适合用于对预见期要求较高的潮位预警。     

长江感潮河段潮汐变化特征

基于2011年长江下游大通水文站的逐日流量以及南京、镇江、江阴、天生港、徐六泾、共青圩6个潮位站的逐日高潮、低潮资料,研究海洋潮汐从河口向河段上游传播过程中的潮汐特征变化规律。结果表明,各潮位站25 h滑动平均的潮位变化与流量呈现相同的变化趋势,南京和镇江两个潮位站的水位变化最为明显,江阴、天生港、徐六泾的水位变化相对较小,共青圩潮位站的潮位基本不随径流发生相应的变化趋势;各潮位站之间均有一定的相关性,且相邻两个潮位站之间的水位相关性较高;随着潮位站之间距离的增大,水位的相关性呈现出明显的下降趋势;低水位的传播延迟时间均大于高水位的传播延迟时间;随着站点与入海口距离的增大,涨潮历时出现逐渐减小、落潮历时逐渐增大的变化趋势。     

伊春河流域枯水径流预报方法探讨

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上,利用实测水文序列资料建立了流域枯季径流预报方程模型,通过实测资料检验,预报精度较高。     

长期水文统计预报方法在长江大通站径流预报中的应用

目前以气象要素作为预报因子对水文变量(如径流量)做出预报是常用的一种长期预报方法。介绍了以北半球500hPa高度(H500)、100hPa高度(H100)和西太平洋海温(SST)三个气象场要素作为预报因子，采用逐步回归分析方法，对长江大通站的月径流量、7—10月份的径流总量做预见期为一年的预报。结果表明，建立的统计预报方案满足精度要求，可供实际预报工作参考。     

BP神经网络在吴淞口潮位短期预报中的应用

结合潮汐数据的规律性,利用人工神经网络建立吴淞口逐时潮位之间的非线性关系,从而对昊淞口潮位进行短期预报。实例证明,非风暴潮期间,这种方法的预报精度符合水文情报预报标准,6h以内的预报精度较高。