考虑降雨空间变化的流域产流模型

本文从确定性与随机性相结合的途径出发，将超渗产流模型与降雨空间变化的频率特性有机结合，引入流域降雨产流计算中，经在黄土地区四个流域的初步应用，表明模型具有模型具有物理概念明确，弹性大的特点，对不同面积大小的流域均具有良好的适用性。     

城市地面产流的试验研究

采用室内模拟降雨试验，对各种城市地面，如土地面，草地，混凝土地面及其多种组合的产流特性作了系统试验，分析了降雨强度与历时，土壤湿度与密实度，地面覆盖，不透水面积比例与位置等因素对径流系数和产流过程的影响，为城市水文规律的研究和模拟计算了提供了可靠依据。     

基于降雨-径流试验的高寒草甸产流机制研究

对黄河源区高寒草甸产流机制进行研究,为河源区生态环境保护、水资源科学规划管理提供基础水文理论认知。基于野外降雨-径流试验,通过回归分析构建考虑坡度和覆被因子的暴雨和中小雨产流计算模式,精度良好,能够反映暴雨和中小雨2种降雨模式下高寒草甸产流的一般特征。试验结果表明,因草甸土-植体系蓄容能力较强,高寒草甸区地表产流主要发生在暴雨模式下,中小雨模式下的地表产流量一般很小。模式应用表明,草甸发生退化后,暴雨和中小雨入渗均有减少,暴雨模式下退化草甸比高覆草甸入渗减少约12%,中小雨模式下减少约3%。     

大连地区降雨产流模型探讨

大连地区属低山丘陵地区，多年平均降水量为600～1000mm，降水年内分布极不均匀，多年平均径流深200～450mm，属贫水地区．在水文预报中，降雨产流模型为蓄满产流模型，采用降水、蓄渗、蒸散发和径流的黑箱子模型，可求出流域的蓄渗量、蒸散发量和径流量．蓄渗量和蒸散发量由三层蒸散发模型确定，径流量由蓄满产流模型确定．该模型已在大连地区几座大型水库的洪水预报中得到应用，基本可达到水库控制运用的要求．     

黄土高原城市产流与降雨关系的研究

基于71次有效降雨的观测数据,通过分析城市硬化部分产流及集雨效率与降雨的关系,得到了单位面积集流场的产流量与降雨量的关系方程以及实际集雨效率与降雨量的关系方程,为今后的集雨工程设计提供了理论依据.     

龙门山区小流域降雨产流数值模拟研究

龙门山区小流域常由暴雨引发山洪泥石流等灾害,但由于数据的缺乏而无法明确其产流机制及发展过程.本文选取四川省龙溪河地区的山区小流域碱坪沟作为研究区域,利用基于物理概念的模型InHM对该流域的降雨产流过程进行分析.与实测流量数据的比较表明该模型在碱坪沟流域有较好的适用性.基于模拟结果分析了该流域土壤含水率以及地表/地下交换水量(入渗/出渗)在产流过程中的分布特征,结果表明:(1)土壤含水率以及地表/地下交换水量(入渗/出渗)在流域内不同位置分布不均匀;(2)在河道周边,Dunne产流机制占主要地位;(3)出渗常发生在河道周边;(4)流域内存在地下径流,且在总径流中占较大比例.该研究证实了InHM模型在西部山区小流域水文模拟中的适用性,也加深了对碱坪沟流域产流机制的了解,进而有助于明确该地区山洪泥石流灾害的产生机制.     

太行山区典型小流域降雨产流特征分析

以太行山区崇陵小流域为研究区域,采用1959—1967年、1985—2008年历史实测降雨产流资料,分析了研究区降雨特征及产流过程响应特征,并对比了不同时期降雨径流变化。结果表明:1研究区6—9月降雨以小雨为主,产流主要由暴雨和大雨控制;2产流机制以超渗产流为主,在前期湿润条件下,长历时低强度降雨也会造成蓄满产流;3与1959—1967年相比,1985—2008年的暴雨、大雨、中雨雨日分别减少26.1%、25.0%和12.4%,年径流系数减小80%,且降雨径流相关性减弱,说明人类活动成为影响径流量的重要因素。     

土石山区山坡降雨入渗产流模型

在分析土石山区下垫面特性的基础上,引入碎石体积比例系数量化土壤中碎石对入渗的影响,并考虑山坡基岩凹凸面及封闭裂隙储留,构建了一种包括植被截留、洼地储留、土壤入渗、壤中流、基岩凹凸面及封闭裂隙储留等计算模块的土石山区山坡降雨入渗产流模型;采用径流小区天然降雨产汇流试验对模型进行验证,并与现有山坡降雨入渗产流模型的模拟结果进行了对比分析。结果表明:与现有模型相比,构建的入渗产流模型可以较好地模拟地表径流强度和土壤入渗率,实测值与模型模拟值较为吻合;暴雨期土壤入渗率的模拟值远小于实测值,可能原因在于该模型忽略了碎石与土壤的直接接触面间可能形成的水流快速通道,未考虑土石山区山坡土壤层和基岩层中可能存在的优先流,模型尚需进一步完善和改进。     

基于径向基函数神经网络降雨产流预测研究

从径向基函数神经网络原理分析出发,探讨用于降雨产流预测的神经网络模型,并将此模型应用于泜河上.预测和检验结果表明,基于径向基函数神经网络预测模型可以很好地反映流域降雨产流问题.     

A coupled rainfall-runoff and runoff-routing model for adaptive real-time flood forecasting

This paper describes an adaptive hydrologic modelling technique for real-time flood forecasting. The modelling approach is based on a linear stochastic time-varying representation of the rainfall-runoff process and on the Muskingum routing method formulated as an optimal linear filtering problem. The most general stochastic rainfall-runoff model used for linear forecasting is known as the transfer function noise model. An on-line identification procedure based on an extension of the recursive Instrumental Variable estimator is discussed. The routing procedure, based on the Muskingum method, is written in a state-space representation. This allows real-time updating of the state and the system parameters by means of Kalman filtering. The described method is used to forecast extreme flood events for the River Ourthe (drainage basin: approx 3626 km²), one of the main tributaries of the River Meuse, Belgium. The method is compared with stationary modelling procedures and its superiority based on objective forecasting criteria is demonstrated.     

HEC子模型在降雨径流模拟中的应用研究

介绍了HEC（hydrology Engineering Center)模型包的组成和各子模块的功能。着重探讨了降雨径流子模型HEC—HMS模型的基本结构和松散耦合分布式运行控制方式,以及利用HEC—GEOHMS实现由DEM生成数字流域的运作过程。并以江西修水万家埠流域为例,结合运用2个子模型进行洪水过程模拟。初步模拟结果表明：HEC—HMS模型应用方便,具有较好的适用性。     

基于气象模式的汉江流域洪水预报系统

针对现行洪水预报方法的不足与汉江流域的特点,建立了汉江流域MM5气象预报模式和VIC分布式水文模型,耦合集成3种预报模式并开发了基于气象模式的汉江流域洪水预报系统。应用2005~2007年汛期日水文气象资料进行验证,结果表明所建VIC分布式水文模型具有较高的模拟与预报精度。基于气象模式的汉江流域洪水预报系统可为汉江流域的中长期水文预报和水资源综合管理提供技术支撑和决策参考。     

嫩江右侧主要支流洪水预报系统的设计与实现

通过对流域特性以及洪水预报调度作业需求的研究和分析,开发完成了嫩江右侧主要支流洪水预报系统,其建设的主要目的是为了满足尼尔基水库补偿凑泄预报调度的要求以及嫩江下游蓄滞洪区洪水调度的需要。该系统技术先进可靠,安全性高,界面友好,提供了分布式计算平台,取得了很好的效果。     

长江洪水预报调度系统建设及应用

长江洪水预报调度系统集洪水预报与防洪调度为一体,利用开放式的设计理念,采用B/S系统结构开发。该系统整合了长江防洪信息、洪水预报、洪水调度等各种资源和信息,建立了基于流域地图的各类信息融合展示平台,实现了自动预报计算、交互式调度、水雨情监视、防洪形势分析等功能。该系统在2016年长江中下游区域性大洪水中的调度运用,充分证实了该系统在水文预报、防汛会商、调度决策等场景中的应用效果。     

基于GIS的分布式托普卡匹水文模型在洪水预报中的应用

本文对托普卡匹(TOPKAPI)水文模型进行了改进，增加了植物截留、降水下渗、土壤水深层渗漏、地下径流等计算模块，并对壤中流计算模块作了相应的调整，将TOPKAPI模型改进成一个较完整的分布式流域水文模型。该改进后的TOPKAPI模型应用于面积约为1万km2的息县以上淮河流域1998年、2002年和2003年汛期洪水的模拟，模型确定性系数均在0.84以上，模拟成果令人满意。该模型可应用于洪水预报、土地利用和环境影响评价、洪水极值分析、无资料地区水文模拟计算等。     

Neural nets for modelling rainfall-runoff transformations

To obtain river flow data, a neural network (NN) is developed and applied to rainfall-runoff transformation. The NN has been built considering a hidden two layer net and the sigmoidal has been used as a response function. Training is conducted using a back-propagation learning rule. In the input layer, both areal and point data values may be considered. The capability to provide a suitable forecast of river runoff has been examined for the Araxisi watershed in Sardinia. Experiments have been made dividing the total extension of observed data into three ten-year periods, assuming each as a training set, learning the NN and simulating the other two decades over the same period. The obtained model efficiency confirms the capability of this approach to supplying a useful tool in the evaluation of rainfall-runoff transformations.     

基于Web的发电调度决策支持系统实现方案

分析了发电调度决策支持系统的系统模式，探讨了系统的解决方案和关键技术。以二滩水电站发电优化调度系统为工程背景，研究了基于Web服务和B/S模式以 NET为平台和ASP NET开发的分布式、可扩展的系统。分析表明，该系统模式具有良好的应用前景。     

城市降雨径流模型-修正RRL法及其改进

对修正RRL法进行改进，在修正RRL法中加入非线性水库方程来描述地面径流汇流过程，管道汇流采用能够考虑压力水头的非恒定流方程来代替修正RRL法中的简化无压管流模型，使得改进后的模型可以处理自由水面或压力管流问题。通过实例研究，验证了改进后的模型的可应用性和有效性。     

基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。