面平均雨量的系统响应曲线修正方法及其在富春江流域洪水预报中的应用北大核心CSCD

空间集总式水文模型的洪水预报精度会受到面平均雨量估计误差的严重影响。点雨量测量值的误差类型、误差大小以及流域的雨量站点密度和站点的空间分布都会影响到面平均雨量的计算,这种误差的影响在雨量站个数较少的大流域尤为明显。为提高实时洪水预报精度,本文提出了一种基于降雨系统响应曲线洪水预报误差修正方法。此方法将水文模型作为输入和输出之间的响应系统,用实测流量和计算流量之间的差值作为信息,通过降雨系统响应曲线,采用最小二乘估计方法,对面平均雨量进行修正,再使用修正后的面平均雨量重新计算出流过程。将此修正方法与新安江模型相结合,首先使用理想案例进行检验,然后将此方法应用于浙江富春江流域实时洪水预报中,通过2010—2014年间的14场历史洪水的应用检验,结果表明该方法具有明显修正效果,是一种结构简单、不增加模型参数且不改变预报模型结构的实时洪水预报修正的新方法。     

具有行蓄洪区的复杂水系实时洪水预报研究

建立确定和随机相结合的预报模型对复杂水系的实时洪水预报进行研究.确定性模型采用分布式概念性模型进行流域流量过程预报;基于马斯京根法、水文水位法与扩散波非线性水位法,构建河道流量和水位模拟的综合法对河道以及行蓄洪区的洪水进行预报.随机模型采用基于误差自回归的时变遗忘因子最小二乘递推法对误差进行实时校正.以淮河鲁台子以上流域为例,具有行蓄洪区的干流洪水采用河道流量和水位模拟的综合法与实时校正模型按节点有机结合的方法进行预报.预报模型在2007年的大洪水预报中得到了检验,取得了较高的精度.     

数据挖掘技术在洪水预报实时校正中的应用北大核心CSCD

实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障,是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题,以横江屯溪以上流域为例,在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上,构建了暴雨洪水特征库,提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法。结果表明:相较于模型未校正及单一校正方法,联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差上更为有效,预见期在6 h及以下时仍可以保持较好的稳定性与准确性。此方法对于提高中小河流洪水预报精度、有效预警和防灾减灾等方面都具有重要作用,同时对研究区域洪水特征具有一定参考价值。     

实时修正在流域雨量站网规划中的应用

利用历史洪水已知的实测流量信息,将实时修正引入雨量站网规划中,在闽江七里街流域对1988～2001年的45场洪水采用误差自回归（AR）模型在模拟过程中进行实时修正.通过与没有实时修正情况下的雨量站网规划结果相比较,具有实时修正功能的精度较高的洪水预报方案对减少雨量站网密度有较满意的效果.     

数字流域水文模型在柘溪水电站洪水预报中的应用

将数字高程模型（DEM）生成的数字高程流域水系模型（DEDNM）与新安江水文模型相结合构建数字流域水文模型，并将该模型应用于柘溪水电站的6个子流域进行产、汇流计算，所得子流域出口的径流过程与实际洪水过程进行拟合，制作洪水预报方案。结合流域现有遥测信息和实时校正技术编制了实时洪水预报系统。实时预报系统通过近1年的试运行表明该方案得到了成功应用，预报精度达到甲级标准。试运行期间依据该系统预报调度对大洪水进行了有效的错峰削峰，充分显示了水库的巨大防洪效益;洪水后期的拦蓄洪尾也为水库后期的保水抗旱提供了有力保障，     

岚河流域洪水预报系统的开发及应用

岚河是汉江的一级支流，岚河流域是汉江流域的一个暴雨中心，降雨分布很不均匀。根据岚河流域的特点，设计了洪水预报模型；通过对历史雨量数据的分析，计算校验了模型参数的准确性，并将此模型应用于蔺河口水电站洪水预报系统中。预报模型采用三水源新安江模型，实现定时预报、补做预报、估计预报、图形显示等功能，通过洪水预报系统，基本摸清了岚河洪水的规律。     

利用区域流量历时曲线模拟东江流域无资料地区的日径流过程

根据流量值与流域空间特征值之间的相关关系来构建区域化流量历时曲线，以流量历时曲线取代常规的流量过程作为流域降雨径流模型参数优化的目标函数，分析该方法的可行性与模拟精度。由东江流域中的11个子流域所组成的研究区域能得到精度良好的区域化流量历时曲线，以TOPMODEL模型作为流域降雨径流模型，用区域化流量历时曲线作为优化目标函数，验证流域星丰和岳城的计算结果表明该方法是可行的，能得到较为满意的模拟精度，可以将该方法应用于广大的无资料地区推求日径流过程。     

基于地面雨情信息的长江三峡区间洪水预报研究

长江三峡区间的暴雨洪水对三峡水利枢纽的影响迅速而且直接,是进行三峡坝址洪水预报的重要边界条件。本文基于分布式物理模型GBHM与概念性新安江模型开展了三峡区间洪水预报研究。利用2004-2007年地面观测的雨量及流量信息,首先在日尺度上对两个预报模型进行了参数率定及模型检验,然后在小时尺度上对典型洪水过程进行了预报试验。结果表明,两个模型对逐日洪水过程的模拟均有较高精度。考虑到逐时流量数据的限制,本研究直接利用在日尺度上拟合的模型参数进行逐时的洪水预报。结果显示新安江模型的预报精度大幅下降,GBHM模型对洪水过程及洪水总量的预报仍能够保持一定精度,表明分布式物理性水文模型在三峡区间洪水预报中具有应用优势和潜力。     

洪水预报联合实时校正方法研究

在实时洪水预报中，采用自适应卡尔曼滤波和误差自回归方法，分别刷新模型参数和预报值。用二级校正来提高模型计算精度，对澜沧江大朝山流域的实例验证表明，应用效果良好。     

岚河流域洪水预报系统及应用

岚河流域是汉江流域的一个暴雨中心，降雨分布很不均匀。通过总结岚河流域的特点，设计了洪水预报模型，通过对历史雨量数据的分析计算，校验了模型参数的准确性，并将此模型应用至蔺河口水电站水调自动化系统洪水预报系统中，在2004年的几场洪水中，预报系统发挥了相当重要的作用，保证了电站大坝、厂房及下游人民的生命安全。预报模型采用三水源新安江模型，实现定时预报、补做预报、估计预报、图形显示等功能，通过蔺河口电站洪水预报系统的成功实施，基本找到并摸清了汉江支流岚河的洪水规律。     

新时期医药商业贿赂的特点及治理对策探讨

目的寻找新时期医药商业贿赂的治理对策。方法分析新时期医药商业贿赂的新特点和查处时存在的困难、障碍;有针对性地提出治理对策。结果与结论采取多部门协作、加大处罚力度、完善监督立法、加强医生处方行为的控制、充实监管队伍等措施,对于医药商业贿赂的治理具有积极意义。     

数字流域模型在长江上游龙河流域的应用

数字流域模型是当前水文领域研究的热点问题。本研究选取长江上游龙河小流域为研究对象,将数字流域模型应用于长江流域。首先利用ArcGIS软件提取河网信息,选取该流域1982年汛期的降雨及流量过程,采用基于因素分析的图解法对模型进行率定及验证。结果显示模拟的Nash系数达到0.965,洪峰相对误差在10%以内,表明该模型可以很好地模拟长江小流域产汇流过程。然后还对模型中涉及的几个重要参数进行敏感性分析,结果表明：土壤垂向饱和导水率主要影响峰值,二者成负相关;土壤初始含水量主要影响径流量,二者成正相关;田间持水量与峰值和径流量均成负相关;植被截留水量与峰值和径流量均成负相关;糙率主要影响峰型,与峰值成负相关。若要将率定后的数字流域模型应用到具体工程实践中,还需用近期实测数据对模型进一步进行验证。     

上犹江水库入库洪水预报的流溪河模型研究

本文采用90 m空间分辨率的数字高程模型数据构建上犹江水库控制流域的流溪河模型,基于不同河道分级和不同数量的雨量站方案,探讨模型在水库入库洪水预报中的适用性.采用粒子群优化算法选取最优参数,对2009—2020年间18场实测洪水进行了模拟.结果表明,3级河道构建的模型模拟指标比4级河道略好,模型预报效果更好.分别采用9...     

基于经验模态分解的非平稳水文序列预测研究

在全球气候变化和人类活动影响下,降雨和径流过程的非平稳特征日趋显化,如何通过有效的方法提高预测精度,准确地预测非平稳时间序列变化,为管理者提供决策支持至关重要。经验模态分解(EMD)是"分解—预测—重构"预测模式中的重要方法之一,通过其与径向基神经网络(RBF)的耦合,构建了改进RBF预测方法,研究了"分解—预测—重构"预测模式对渭河流域降雨(弱趋势)和径流(强趋势)两种非平稳时间序列的预测效果,总结了"分解—预测—重构"模式的适应范围。同时,针对重构过程中高频分量误差偏大的问题,提出了误差控制的改进措施。计算结果显示,RBF神经网络对具有弱趋势的非平稳时间序列(降雨)可获得比较满意的预测效果,平均相对误差为11%,是否分解预测对其预测精度影响不大;而对具有强趋势的非平稳时间序列(径流),RBF神经网络模型的预测效果并不理想,平均相对误差达到54%,而经过分解—预测—重构处理后,平均相对误差可降至30%,基本满足中长期水文预测精度要求。且若实施误差控制,平均相对误差可再减小2%。研究表明,"分解—预测—重构"的处理方法适用于具有强趋势变化的非平稳时间序列,其特点在于可有效分离时间序列中的周期和趋势变化成分,预测中使不同成分得到有效外延。同时,这种处理思路与径流序列基于物理驱动机制的普遍认识较为相符,更有利于开展有关水文过程的扩展性分析。误差控制方法在径流预测中能有效降低高频分量预测误差对整体预测效果的影响,可为其他类似的非平稳时间序列预测提供借鉴。     

基于非一致性水文序列的水库极限防洪风险复核分析

随着气候变化、人类活动影响的加剧,水文序列一致性条件遭到破坏。本文选择下垫面变化剧烈的西大洋水库控制流域为研究区域,采用水文变异诊断系统,分析其年最大洪峰流量序列的变化趋势及变异点,确定序列变异形式;根据非一致性水文序列频率分析方法,分别得到过去条件下、现在条件下的洪峰流量序列以及相应频率的设计值;以西大洋水库校核洪水位为极限防洪风险控制指标,采用频率分析法,分别计算出过去条件下极限防洪风险率为0.00769%,现在条件下极限风险率为0.00508%。显然,无论是过去还是现在条件下,复核后的西大洋水库的极限防洪风险率均小于现有的万年一遇校核标准(0.01%),计算结果可以为西大洋水库实行动态汛限水位控制,充分利用汛期洪水资源,提高水库的综合效益等方面提供理论指导。     

分布式降雨输入与汇流模拟对洪峰计算的影响

3000 km2以下中小流域洪水灾害是当前洪涝灾害防治的薄弱环节,提高洪峰预报精度、降低不确定性是当务之急。论文以伊河河源地区东湾流域为例,基于新安江模型和蒙特卡洛抽样方法,通过集总式、降雨集总–汇流分布式、降雨分布–汇流集总式和降雨分布–汇流分布式4种方式,研究降雨分布式输入与汇流分布式模拟对洪峰精度和不确定性的影响。结果表明：（1）降雨分布式输入总体上能够提高洪峰精度,但对于某些降雨空间分布极端不均的洪水,则会扩大洪峰误差;（2）降雨分布式输入使新安江模型汇流参数相互独立,扩大了洪峰计算的不确定性;（3）汇流分布式模拟总体上能够减小洪峰计算的不确定性。研究结果为中小河流洪水预报提供了有益的参考。     

基于相关系数的水文序列分段趋势识别方法

分段趋势变异是非一致性水文序列的一种重要变异形式。本文提出一种基于相关系数的水文序列分段趋势变异识别方法（简称“R识别法”）,并对分段趋势变异的显著性进行评价。统计实验结果表明：R识别法对不含有分段趋势序列的误检率非常低,对含有不同类型分段趋势序列及折点前后子序列趋势变异程度不同的序列,正检率较高,说明R识别法对分段趋势折点具有针对性且识别精度高。运用R识别法对洞庭湖三口五站年最大洪峰流量序列进行分段趋势识别与检验,结果表明沙道观站、管家铺站和康家岗站序列均存在不同时间点不同形式的分段趋势变异,总体表现为洪峰流量减少,其主要与三峡水库的径流调节和下荆江裁弯有关。     

基于净雨预报信息的水库防洪调度方式研究

为进一步提高洪水预报信息在水库调度中的应用水平,本文以山东半岛龙角山水库为研究对象,首先构建在实际生产中广泛应用的新安江模型,采用确定性系数和绝对误差评价模型误差,并通过合格率评定径流深预报和峰现时间预报的精度等级。结果表明,各项评价指标在模型率定期和验证期的精度均为甲等,可为水库预报调度规则的制定提供可靠的理论依据。然后利用新安江模型预报出的净雨信息,制定水库防洪预报调度规则,调算不同频率设计洪水,并与常规调度方式下调洪结果作对比。通过比较发现,预报调度模型能够提前预泄,有效降低水库调洪最高水位和减小最大下泄流量,增加削减洪峰流量,对减小水库上下游防洪风险和提高水库防洪效益具有重要意义。     

基于精细地形建模的溃坝洪水演进三维数值模拟

针对三维溃坝洪水数值模拟缺乏涉及城市复杂下垫面地形建模的水库溃坝洪水演进的研究现状,本文首先提出了基于TIN与NURBS曲面重构的精细地形建模方法,同时结合等效糙率法以区分不同的下垫面条件对洪水的水流运动产生的阻力影响,从而为溃坝洪水演进三维数值模拟提供精细的下垫面信息;其次,采用耦合VOF法的修正RNG k-ε湍流模型模拟了溃坝洪水的演进过程,并通过模型验证分析了该模型的准确性;最后,以某城市地区水库溃坝为例,分析了下游复杂区域洪水演进过程、流速、水深等水情信息。结果表明:本文提出的地形建模方法具有较小的数据储存量且保持较高的地形精度;同时基于精细地形建模的溃坝洪水演进三维数值模拟既准确地模拟了洪水演进过程,且充分地反映了溃坝水流的复杂流态及细节。