贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用

采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。     

水文预报加法模型在甘肃省主要河流年径流预测中的应用研究

加法模型是长期及超长期水文预测预报常用方法之一。本文阐述了水文预报加法模型原理,以甘肃省主要河流年径流超长期预报为例,建立起水文预报加法模型,并对各主要河流2018年径流预报情况进行对比研究,预报精度满足规范要求。并提出水文预报加法模型应用中的具体建议,以提高模型的预报精度。     

门限回归模型在年径流预测中的应用

提出了用门限回归模型（ＴＰ）来描述年径流时间上复杂的统计特性,并研制了ＴＲ建模的一套简便通用的方案,用作者改进的遗传算法可同时优化门限值和回归系数,从而解决了ＴＲ建模过程所涉及的大量优化工作这一难题,为ＴＲ模型的广泛应用提供了有力工具,实例的计算结果说明了其可行性和有效性,该方案在其它自然资源中长期预测中也具有广泛的实用价值。     

秩相关秩相似法在枯季径流预报中的应用

阐述了秩相关秩相似法的基本原理,并根据枯季径流的特点,将该方法应用于丹江口水库的枯季入库径流预报。计算结果表明,该方法的预报效果比较理想,可操作性强,可供水库在实际运行中制定调度方案时应用。     

基于耦合相似指标的最近邻法在年径流预测中的应用

根据水文现象相似特性建立的最近邻法,避免了对研究对象相依形式和概率分布形式做某种假定,是一类基于数据驱动的预测方法。影响该方法预测成果优劣的关键因素之一是特征矢量相似程度衡量指标的选取。为了在度量相似程度时兼顾"矢"和"量"的信息,在深入分析余弦距离与欧氏距离异同的基础上,尝试将二者耦合作为相似度的技术指标,建立了基于耦合相似指标的最近邻法,并将该方法应用到宜昌水文站和唐乃亥水文站预见期为一年的年径流预测,利用不同水文特性的年径流资料进行校验,结果表明:基于耦合指标的最近邻法,能较好地进行年径流的预测分析,是一种有效、可行的方法。     

河流集合预报方法在洮河流域径流预报中的应用研究

为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。     

BP神经网络在贵州喀斯特山区径流预报中的应用

以贵州六冲河、倒天河流域为例建立喀斯特山区径流预报BP神经网络模型。六冲河流域以七星关站丰水期流量过程为输出数据,以丰水期降雨过程、出口断面前期流量过程、蒸发量作为输入数据,倒天河流域以徐家屯站丰水期流量过程为输出因子,丰水期降雨过程、前期流量过程作为输入因子。预报结果确定性系数DC值分别为0.538、0.420。结果表明将蒸发量作为输入数据、流域面积比较大模型预报精度较大。     

概念性水文模型在出山径流预报中的应用

根据HBV水文模型的基本原理，建立了西北干旱区内陆河出山径流概念性水文模型。该模型反映了我国西部山区流域的径流形成特征，将山区流域划分为高山冰雪冻土带和山区植被带两个基本海拔景观带来对山区径流的形成和汇流过程进行模拟计算，以常规气象站的月气温和降水量为模型的初始输入，模拟计算月出山径流量。应用该模型对河西走廊黑河祁连山北坡的山区流域水量平衡进行了模拟计算，并对年径流和逐月分配进行了预报。结果表明，从枯水年到丰水年，降水量、蒸发量、径流量和径流系数均增加，而冰川融水和积雪融水对出山径流的补给比重则减少，这表明了冰雪融水对径流的具有调节作用。黑河山区流域径流系数远比干旱内流区的平均值大，但要小于全国的平均径流系数。所提出的内陆河山区流域出山径流的模拟和预报模型对年径流量和月分配的预报具有较好的精度，可用于黑河以及其他西北干旱区内陆河出山径流的预报，为内陆河流域中下游的水资源分配和开发利用提供依据。     

改进ARX模型在襄阳站年径流序列预测中的应用

在气候变化和人类活动的影响下,我国部分流域的年径流过程表现出了复杂性波动,常规的统计分析预测模型都有其一定的局限性。多因子自回归模型(ARX模型)可以较高精度地对具有复杂性波动的系统进行模拟。以受人类活动影响和气候变化影响较为显著的汉江流域的襄阳站为研究对象,采用改进后的ARX模型对襄阳站1960~2002的年径流过程进行了模拟,并与多种常用的统计分析方法进行了比较,验证了ARX模型在模拟具有突变性的年径流过程的良好性能。根据所率定模型对襄阳站2003~2012年的年径流进行了预测,预报合格率达到90%,说明了ARX模型在中长期径流预报中较好的适用性。     

推理公式法在无资料地区小流域洪水计算中的应用

以陕西省南部某水利工程为例,采用推理公式法在无资料地区小流域洪水计算中具有重要的意义。采用推理公式法计算特小流域设计洪水,通过流域汇流历时与河长、比降以及洪峰的相关关系推求洪峰,得到其频率P=5%洪峰流量115 m3/s,P=0.5%洪峰流量186 m3/s。为无货料地区小流域设计洪水的推求提供了思路。     

Local Modeling模型及其在黄河上游月径流预测中的应用

基于黄河上游有关水文气象台站的降水径流资料, 将Local Modeling方法应用于龙羊峡水库月入库径流预报的中长期水文预报模型. 模型的检验和应用结果表明, 该方法有着稳健性好、数学物理意义明确、对数据系列要求不高和容易操作等优点, 在非汛期各月的径流预测中具有较高的准确性, 并且在考虑了降水的影响后, 对汛期径流的计算精度亦基本符合水文情报预报规范和实际应用的要求. 该模型在黄河上游水量预报和调度工作中具有良好的应用前景.     

河西地区融雪径流的灰色预测方法

地河西地区主要河流３－６月径充特征的研究，以灰色系统理论为依据的ＧＭ（１，１）和ＧＭ（０，Ｎ）两种预测模式，分别应用于祁连山河西地区融雪径流的中长期预测，为基层生产部门的用水决策提供科学依据，并在实际应用中取得了良好的效果。     

多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

基于人工神经网络基本原理和方法,构建多隐层BP神经网络径流预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析,并构建常规单隐层BP以及RBF、GRNN神经网络模型作为对比分析模型,将各模型预测结果与文献[1]中的预测结果进行比较,结果表明:(1)多隐层BP神经网络径流预测模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,模型精度优于IEA-BP网络模型,表明研究建立的多隐层BP神经网络模型用于径流预测是合理可行的,是一种可以应用于水文径流预测预报的新方法.(2)RBF、GRNN神经网络径流预测模型预测精度高于常规单隐层BP网络模型,且RBF与GRNN神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少,不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,具有较大的计算优势.     

时序递阶组合模型在冰川河流年径流量预测中的应用研究

应用时间序列分析方法，交雪源于天山的奎屯河的年径流量时间序列通过趋势项、周期项和平稳随机项的识别、建模与提取、建立了时序递阶组合模型。应用该模型对奎屯河年径流量进行了预测，为新疆生产建设兵团奎屯河流域灌区水资源合理配置和优化调度提供了科学依据。     

瞬变电磁法在煤矿水患区预测中的应用

在青杠林煤矿工作中,利用MSD-1脉冲瞬变电磁仪,选用100m×100m正方形重叠回线装置,观测时窗8～25920μs,采样道数40道进行数据采集。经数据处理,获得该区多测道剖面图及虚拟全区视由阻率剖面图,从中解释其含水岩溶管道3处,含水岩溶空洞2处,节理、裂隙5条。根据依照水患危险程度划分标准该区岩溶管道、空洞的位置及节理、裂隙的贯穿深度,将该区定为中等程度隐患预测区。     

径流的趋势分析和概率预测

对永定河流域的官厅水库和汾河流域的汾河水库1950年以来水库入流的趋势变化进行了研究,并对引起这一变化的气象因子和人类活动影响因素作了分析。研究结果表明,降水的多年波动在一段时期可能出现的趋势变化以及流域内农业、林业和城市用水的逐年增长是影响径流趋势变化的主要因素。根据历史资料和今后人类活动的可能情况,对未来水平年的径流变化进行了概率预测。     

汉江流域未来降水径流预测分析研究

本文应用统计降尺度法将全球气候模式和VIC分布式水文模型进行耦合,研究未来A2气候情景下汉江流域降水径流变化情况.首先应用基于光滑支持向量机的统计降尺度法在全球气候模式CGCM2和HadCM3的A2气候情景下,分别预测未来汉江流域日降水、气温过程,然后将预测降水过程作为VIC模型的输入,模拟预测未来汉江流域径流过程.研究结果表明,在CGCM2气候模式下,2020s(2011～2040年)时期汉江流域径流小于基准年,2050s(2041～2070年)时期与基准年基本相当,2080s(2071～2100年)时期大于基准年;在HadCM3气候模式下,2020s时期汉江流域径流小于基准年,2050s和2080s时期均比基准年增加;降水、气温预测结果与径流基本一致.     

趋势预测法在长江下游干流径流量演变趋势分析中的应用

由于水文气候条件的自然变化及受人类活动的影响,近年长江流域的入海径流特征发生了相应的改变,径流条件的变化势必对长江流域下游水生态环境带来一定的影响.为了解长江下游干流径流的演变特点,为长江下游生态保护和资源开发提供科学依据,本文运用趋势预测法分析了长江下游干流主要控制站大通站径流条件的年际变化过程.结果表明,在所分析的时段内,长江下游径流总体上呈微弱增加的趋势.     

考虑径流年内分布影响的丰枯划分方法及其应用

在分析现有的考虑年内分布影响的径流丰枯划分方法不足之处的基础上,提出一种求取年内各月权重值的新方法--因子分析定权法,并将其应用于西江干流梧州水文站1946-2000年的年平均流量的丰枯划分;然后,应用Markov过程分析法,对该站年平均流量丰枯状态演化的概率特性进行了研究。结果表明：梧州站枯水、平水和丰水状态的自保守性依次减弱;无论径流处于何种初始状态,其向枯水、平水和丰水状态转移的概率依次减小;在其径流长期演化过程中,枯水、平水和丰水状态的出现频率依次降低。     

河流年径流量的R/S灰色预测

径流过程具有分形和灰色特征。基于此,将R/S分析与灰色系统理论相结合,提出了R/S灰色预测模型以预报河流年径流量。针对黑河正义峡水文站60a(1949~2011年)的年径流量资料,首先进行R/S分析,确定径流量序列的Hurst指数H和平均循环周期T;然后在一个周期内进行年径流量灰色预测。结果表明:R/S灰色预测结果的精度明显高于直接进行灰色预测的精度。该方法拓宽了分形和灰色理论在径流过程研究的应用范围,为河流径流量的科学预测提供了一种新方法。