新安江模型在吉林省东部山区年径流预报上的应用

针对吉林省东部山区部分有代表性的流域产流、汇流进行分析,建立符合东部山区产流、汇流的模型。对我省东部山区无资料地区的水资源分析有广泛的应用价值。     

一种改进遗传算法在降雨径流模型中的应用

针对传统的自动优选方法、罗森布瑞克法和单纯形法对初值敏感性强,易陷入局部极值和标准二进制遗传算法精度较低的不足,从动态改变参数初值取值范围的角度提出了一种改进的遗传算法,用以解决降雨径流模型中的参数率定问题。以三水源新安江模型为例并结合密赛流域7年的降雨径流实测资料,用该方法得到了较优解,其率定期参数率定结果达到了《水文情报预报规范》的甲级标准。     

基于NAM模型的白龟山水库入库洪水预报方案研究

白龟山水库是沙河漯河以上库容最大的水库,在沙河防洪体系中处于"上压、下控、左右挤"的关键部位,位置极为重要,在调节洪水中起着承上启下的重要作用。为充分发挥水库防洪作用,采用国外知名的流域水文模型-NAM模型开展了白龟山水库洪水预报研究,建立了洪水预报模型,用3场实测入库洪水有关数据率定了模型参数,并对参数进行了人工微调,应用该模型对10场实测入库洪水进行了模拟,模型预测的洪峰误差平均为-9.00%,预报精度较高,具有一定的实践意义。     

Topmodel在故县水库入库流量预报中的应用

Topmodel模型是以地形为基础的半分布式流域水文模型,被广泛应用于流域水文模拟中,并认为是一个相当成功的流域水文模型.本文介绍了该模型已有的应用成果和基本原理,并以故县水库入库(卢氏站)流量预报为例,探讨模型在较大流域的应用.计算结果表明:模型在故县水库入库流域具有较强的适用性,可以用于该水库汛期的入库流量预报,为水库的安全运行和优化调度提供技术支持.     

张峰水库工程水文预报模型

水情自动测报可为水库安全渡讯和防洪调度提供可靠的依据。本文以张峰水库工程水情自动测报系统为例,介绍流域水文模型的建立,供相关工程参考。     

新安江模型在白云山水库日径流模拟的应用

根据白云山水库所在富田水流域的水文特性,采用新安江(三水源)模型进行日径流过程模拟,通过率定模型参数,将年径流误差的最优值作为目标函数进行反复调试,得出相对最优结果.在日模型率定期9年和验证期7年中,径流深合格率均为100%,模拟结果表明新安江(三水源)模型可用于白云山水库,该模型预报效果较好、精度高、合理可行,可供借鉴.     

柏叶口水库洪水预报方案

根据柏叶口水库所在流域特点选择适合的水文模型与产汇流模型,并论述了应如何选定洪水预报方案及如何率定模型的参数。     

洪水预报模型在清河水库预报中的应用

将新安江模型、垂向混合产流模型和萨克拉门托模型,根据清河水库的流域特征加以应用,建立其洪水预报模型,并根据3个模型的不同点,对其产流进行计算。分析了模型模拟结果中出现的问题,相应的提出改进意见。根据结果表明,混合产流模型较新安江模型和萨克拉门托模型,在北方冻土地区的应用中稍具一定的适应性、成熟性和有效性。     

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。     

BUCKET模型在降雨径流预报中的应用

BUCKET模型结构简单,原理明确,参数较少,在澳大利亚和新西兰等国家得到了广泛的应用.在介绍模型结构和原理的基础上,为进一步拓宽模型的应用,将其应用于具有遥测资料的伊河流域,对陆浑水库入库旬平均流量过程进行了模拟.结果表明,模型与实测拟合精度较高,能够较好地反映伊河流域以旬为时间尺度的水文过程.将它与新安江三水源模型从原理、结构以及在栾川水文站的应用情况进行了比较,结果表明,率定期和检验期两个模型精度相当.因此,将BUCKET模型应用于陆浑水库入库径流预报中,可以为该水库的预报调度提供可靠的依据.     

SWMM模型模拟雨洪原理剖析及应用建议

通过对SWMM模型结构和参数的剖析,证明其对城市雨洪形成过程的描述是符合迄今为止人们对城市产汇流规律的认知的。采用的产流分析方法以水文学为基础,汇流分析方法以水力学为基础,其物理概念清晰。包含的参数大多具有几何意义或物理意义,但有些参数之间存在互补性或相依性,这就要求在率定这些参数时应设法减少"异参同效"的影响。汇水区出口的雨洪过程的复合采用同时刻叠加的方法,表明来自不同部分洪水的相互干扰是被忽略的。     

新安江模型产流模式在山区型和平原型水库入库径流量中的模拟与应用

将新安江模型的蓄满产流模式应用于浙江省台州市山区型和平原型两个水库的入库径流量模拟之中,取得较好的效果。分析了山区型和平原型水库径流模型参数的取值规律,为台州市其他无资料地区的模型参数取值提供参考,为下一步该区域的水量水质耦合的水资源配置提供研究基础。     

降雨径流经验相关模型在桓仁水库洪水预报中的应用

本文介绍了降雨径流经验相关模型在桓仁水库的应用,实践证明,预报的洪峰和峰现时间全部合格,预报的精度较高。同时还分析了在应用中存在的问题。     

丹江口水库来水情势分析与径流预测

基于丹江口水库1956—2016年逐月平均流量资料,采用数理统计手段分析丹江口水库年径流量的周期性和趋势性;从百项气候系统指数集和太阳黑子数中筛选出预测因子,构建月平均流量与预测因子间的多元线性回归模型和随机森林模型,实现丹江口水库月径流预测。结果表明,丹江口水库年径流量呈显著的减小趋势,并伴随有6～8 a、18～21 a两类尺度的周期振荡特性;以2017年逐月平均流量为例,随机森林模型和多元线性回归模型的预报合格率分别为83.3%、75.0%,预报精度均较好,且随机森林模型的预测精度优于多元线性回归模型,可用于丹江口水库月径流预测。     

小波网络模型在年径流预测中的应用

结合人工神经网络（ANN）的较强非线性逼近功能和自学习、自适应特点。充分发挥两者优势，将小波分析与人工神经网络进行耦合（即小波网络模型）。将非线性时间序列实行小波变换．再以小波变换序列作为ANN的输入、原始时间序列作为ANN的输出，最后训练网络并进行预测。     

不同面雨量估算方法对水库入流预测 模型精度的影响

以潘家口水库入库径流预测为研究对象,分别采用分块法、栅格计算法以及DEM法计算区域平均降雨量,并在此基础上建立潘家口水库来流预测模型。结果表明不同的面雨量估算方法对水库入库径流的预测精度具有较大影响。以DEM法计算区域平均雨量值作为预测模型的输入所模拟的效果优于另外两种区域平均雨量计算方法,且预测结果合理。     

基于多模型组合方法的公平水库中长期入库径流预报

准确可靠的水库中长期预报结果对于指导受水区水资源优化配置等具有重要意义。本文首先选取SARIMA 模型、SVM 模型、XGBoost 模型与RF 模型分别构建公平水库月入库径流预报方案,以气象因子的物理机制为基础,在成因分析与随机森林重要性排序的基础上筛选关键预报因子并输入至4 个单一模型中。然后在对比分析各模型优劣的基础上,以线性与非线性组合2 种方式构建组合预报方案。结果表明：RF 模型在4 个单一模型中的模拟结果表现最优,SARIMA 模型的模拟精度随着入库径流量的增加而增加;组合预报模型较任一单一模型的模拟结果均更好,基于神经网络的非线性组合方式能够有效提高验证期的模拟精度,增加模型的泛化能力。     

BP神经网络在河段汛期径流预测中的应用

本文以武隆站与江界河1985～1986年汛期(5～10月)的实测数据为资料,利用BP算法,建立了基于人工神经网络的武隆站汛期预报模型,经过1987年的资料检验,同时与线性回归模型相比较得出,该模型预报精度良好,模型稳定可靠。     

柴河水库入库径流变化特征分析

本文以柴河水库入库径流量为研究对象,对柴河水库1952-2007年的径流演变规律进行了全面分析。得出径流量的年际变化比较剧烈,丰枯年间径流量相差较大。易发生少水事件,一定程度上也反映出柴河水库径流量易发生连枯现象。年径流量总体上有减少的趋势,特别是1996年以后,径流量明显减少,显现枯水年增多的趋势。入库径流量的年内分布具有明显的夏季丰水、冬季枯水、春秋过渡的季节性变化。