千河流域实时洪水预报模型研究

以千河流域为例，提出了西北半干旱地区流域总径流非线性响应的Volterra模型，并用BP神经网络模型进行了流量过程误差序列的实时校正。结果表明：①由于考虑了流域产汇流的强非线性特征，因此基于Volterra模型和BP神经网络模型的实时洪水预报方案取得了相对较好的效果；②该预报方案的适用性尚须在其他流域进行进一步检验；③通过引进一个“门槛值”将雨强分阶，将结构和求解过程都比较复杂的Volterra模型改进为高阶多输入形式，是今后需要进一步研究的内容。     

中国洪水预报系统在保定中小河流洪水预报中的应用

介绍中国洪水预报系统的主要功能,建立基于中国洪水预报系统的预报方案,调试、确定模型参数值,在方案评定中取得较好效果,结果表明该系统可用于保定中小河流实时洪水预报。     

预报模型在典型中小河流洪水预报中的应用

近些年,中小河流洪水预报成为了防汛工作的重点和难点之一.为研究相关图模型和新安江模型在肇庆地区中小河流洪水预报中的适用性,文章选取广东省肇庆市中洲河大象水文站为研究对象,以广东省中小河流洪水预报预警系统为平台,根据历史实测资料建立传统相关图模型和新安江模型洪水预报方案,运用预报方案对大象站近3年场次洪水进行模拟预报,统...     

新安江模型在汤旺河流域洪水预报中的应用

介绍了新安江模型发展历程,以及模型结构和原理,系统说明了模型参数类型和模型优化方法,通过实例运用三水源新安江模型采用分层分析的方法对模型的参数进行率定,对汤旺河流域日流量过程进行了模拟,模拟分析表明,新安江模型在东北地区洪水预报中还是能很好地应用。     

新安江模型在洪水预报中的应用

本文通过在计算机上利用新安江模型进行洪水预报作业，具体介绍该模型建模的过程。     

漳卫河流域洪水预报模型研究

由于传统水文预报模型的局限性,研究基于EasyDHM分布式模型的洪水预报模型,并将该模型应用于漳卫河流域实际洪水预报中.实例验证表明,该模型运用于漳卫河流域的洪水预报中预报精度较高,为洪水预报提供了一个新的模式,具有一定的理论依据和应用价值,对同类洪水预报有一定的借鉴意义.     

中国洪水预报系统在无流量站中小河流洪水预报中的应用

中国洪水预报系统功能强大，可适应性强，是水文系统进行洪水预报、信息发布的重要平台，但一般要有流量站才能建立预报方案。该文以潭头水位站为例，利用中洪预报系统对无流量站的中小河流进行洪水预报，结果表明：洪峰流量预报合格率达78％，可以用于作业预报。     

玉符河流域分布式洪水预报模型及应用

玉符河是济南西南部防洪安全的主要威胁,高精度洪水预报是科学调度防洪工程、降低防洪风险的基础。在分析暴雨洪水特征的基础上,识别了流域主要产汇流机制,结合地形、土壤、植被、水库/塘坝分布等下垫面信息,建立了玉符河流域分布式洪水预报模型;选用卧虎山水库2010-2013年4场典型洪水过程率定了模型参数,检验了模型精度;选择典型洪水过程,通过连续模拟结合滚动修正,预估了暴雨过程的流域初始条件,应用区域降水预报数据驱动模型预报流域洪水过程,结果表明模型在72 h预见期内具有较高精度,能够为水库防洪调度提供支撑。     

基于洪水预报模型的哈尔滨站预报

在分析哈尔滨站水文气象特性的基础上,探讨了基于中国洪水预报系统的哈尔滨站洪水预报方法,相对于常用的相关图预报方法,能满足实际工作的需求。     

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。     

黄河无定河流域“2017.7.26”洪水泥沙来源辨析

2017年7月25—26日无定河流域降大到暴雨,支流大理河发生建站以来的最大洪水,无定河下游形成高含沙洪水。为深入认识“7.26”暴雨无定河流域产沙和输沙等情况,选择典型小流域进行了侵蚀调查和淤地坝拦沙观测,对城区淤积及河道冲刷进行了调查和测量,采用不同方法对坡面和沟谷产沙进行分析。结果表明,无定河“2017.7.26”暴雨分布集中,单站最大24 h降雨量近100年一遇,无定河白家川水文站洪峰流量为建站以来第二大值,相应最大含沙量873 kg/m3; 洪水期输沙量64.1%来自大理河流域; 以闷葫芦淤地坝拦沙分析为依据,推算“2017.7.26”暴雨期无定河流域侵蚀产沙量约为1.249亿t,其中70%~85%来自沟谷坡,在泥沙沿程输移过程中,淤地坝拦沙对减少河道输沙入黄起重要作用。     

门限人工神经网络模型及其在洪水预报中的应用

结合门限自回归模型与人工神经网络模型的建模思想，首次提出这两种方法的耦合模型，即门限人工神经网络模型，新模型的实质是一种分段非线性化的处理方法，是对现有门限模型分段线性化的很好改进。实例计算结果说明，新模型在洪水的预报中是有效的，在各种非线性时序动态预测中具有普遍意义和广泛的实用价值。     

小波神经网络模型在滁河流域南京段洪水预报中的应用

滁河流域南京段小流域上游有洪水,下游有江潮,洪水预报精度常常偏低.神经网络在洪水预报领域应用广泛,因此采用BP神经网络模型和小波神经网络模型对滁河流域南京段进行洪水预报模拟.小波神经网络模型模拟指标显示总流量相对误差和洪峰流量相对误差均小于10％,峰现时间相对误差小于2 h,均方根误差小于100,相关系数大于0.90,...     

预报模型的组合及其在韩江流域洪水预报中的应用

简要介绍了几种预报模型原理，结合韩江流域现有水文站点的分布特点及预报需要对预报模型进行组合，并用水文资料率定参数和检验，据此分析论证了其在洪水预报中的应用和作用。     

基于水文水动力学耦合的洪水预报模型研究及应用

为了提高下垫面变化剧烈流域的洪水预报精度,在传统流域水文模型的基础上耦合水动力学模型,建立水文水动力耦合洪水预报模型。首先利用水文模型获得某一断面的流量过程作为水动力学模型的边界条件;之后利用一维水动力学模型进行河道洪水演进计算,推求流域出口断面的流量过程;最后以烟台市外夹河流域为例进行验证。结果表明,所建水文水动力耦合模型模拟的产流合格率较高,流量过程与实测值吻合,在一定程度上弥补了集总式水文模型不能考虑河道内复杂水流运动的不足,因此对具有复杂水文、水力条件的流域的洪水预报具有重要的指导意义。     

基于TOPMODEL的中小河流分布式洪水预报模型及其应用

近年来广东省中小河流洪水灾害频发,研究中小流域洪水预报模型对预防洪水灾害具有重要意义。本研究改进了传统的TOPMODEL模型,以栅格为单元构建了基于TOPMODEL的中小河流分布式洪水预报模型,并以高田水上游流域为研究对象,采用SCE-UA优选算法对1975—2008年的8场洪水进行参数优选,并对2010—2012年的4场洪水进行模型验证。模拟结果表明,本次预报在率定期和验证期平均确定性系数为0.85,径流深预报合格率为92%,峰现时间预报合格率为100%,模型模拟效果较为理想。用改进后的模型研究了某场洪水汇流过程不同时刻的空间分布情况,表明改进后的TOPMODEL模型能够直观地反映洪水的时空变化,模型具有一定的合理性和实用性。     

突发洪水预报模型研究

本文总结了突发洪水所具有的一些特性，指出影响干旱半干旱地区产流计算和预报精度的主要因素是雨强，而流域的前期土壤湿润条件则居次要地位。为此，本文提出了以雨强为参数的Ｈｏｒｔｏｎ型降雨损失率公式，用于进行产流计算，利用经验单位线预报突发洪水的过程，经在尚义小流域应用，效果较好。