宕昌县蒸发变化规律及未来五年趋势预测

利用1983～2019年宕昌水文站20cm口径蒸发皿蒸发量观测资料,通过运用Mann-Kendall趋势检验法等方法,对该站蒸发量观测资料特征值的变化趋势进行了分析研究,并利用均值生成函数预测模型法对未来5年蒸发量进行了分析预测,结果表明宕昌县蒸发量的变化趋势在时间序列上呈现出增长的趋势,计算出干旱指数,为宕昌县水资源评价、干旱分析等提供了技术支持和参考。     

线性回归模型和灰色预测系统GM(1,1)模型在旱灾预测中的比较应用

为了比较不同预测方法在洛阳旱灾预测中精度和优缺点,根据1368—2016年河南干旱灾害发生时间及灾情统计数据,在分析河南省干旱灾变特点、规律和成因的基础上,建立线性回归模型和灰色预测系统GM(1,1)模型对干旱年份进行预测,利用回归模型理论,经Excel求解得到回归方程。该模型具有很高的精度,可以用来预测旱灾发生年份。利用灰色系统理论,建立GM(1,1)模型模拟洛阳市灾变年份,经Matlab求解得到时间响应序列函数。通过计算机仿真发现预测值和实测值拟合良好,具有很高的精度。最后对数据预测精度进行一个比较分析,得出结论:灰色建模和灰色预测在一些特定的情况下,是一种较一元线性回归预测精度更好的实用预测方法。     

河流封冻日期长期预报的MMFA模型

本介绍了均值生存函数这一时间序列分析中的新概念，并经过主成分分析建立了时间序列模拟与预测的数学模型（记作ＭＭＦＡ）。该模型应用于黄河下游利津河段封河日期序列的模拟和预报。结果表明，１９５０－１９８１年度序列拟合的平均相对误差为９．５％，１９８１－１９９１年度序列预报的精度达８５％以上。总之，ＭＭＦＡ模型应用于黄河下游封冻日期长期预报是完全可行的。同时指出了ＭＭＦＡ模型的实用性和存在的不足之处。     

哈尔滨市江南地区地下水水位水质灰色系统均值生成序列算子预测

地下水位，水质是受多种（水文、气象、地貌、地质、水文地质条件和人为活动）因素影响，其原始数据列表象复杂，离乱，但它必须蕴含某种内在规律性。关键是选择适当方法去发掘和利用它。一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性，显现其规律。建立ＧＭ（１．１）模型采用均值生成和序列算子，对哈尔滨市江南地区地下水位，水质预测，结果较其它方法预测结果更接近实际，精度更高。     

基于贝叶斯理论的水文干旱预测

以1960—2010年的潘家口水库流域的入库径流序列,计算得到12个时间尺度的水文干旱指数SRI序列。基于水文干旱指数SRI时间序列,分别采用传统的极大似然法和改进的贝叶斯方法构建时间序列模型ARMA,并对比基于极大似然法和贝叶斯方法构建的两种ARMA模型的模拟和预测精度。结果表明,基于贝叶斯方法构建的模型在模拟和预测期的模拟效果较优。随着预测期的延长,两种模型的模拟精度均呈现降低趋势。     

时间序列模型在工作面涌水量预测中的应用

在矿山实际生产过程中，涌水量预测对于矿山防治水具有重要意义。以山东郓城煤矿1301工作面为研究对象，先不考虑季节性因素影响的条件下，采用时间序列分析模型ARIMA建立涌水量与时间的函数关系，迭代拟合结果精度低，表明郓城煤矿1301工作面涌水量时间序列受季节性因素影响；在此基础上，基于时间序列加法分解原理，分离提取涌水量时间序列中的长期趋势、季节指数、循环因子和随机变动参数，并应用熵权法确定各参数权重，建立工作面涌水量预测的非线性回归修正模型，并将模拟预测结果与忽略季节效应的ARIMA模型预测的涌水量进行对比，结果表明，建立的非线性时间序列模型计算的涌水量更为接近实测涌水量，验证了方法的准确性。研究成果将为矿井涌水量预测提供新思路。      

长江上游多站日流量随机模拟方法

随着梯级水库和水库群的建设,不仅需要单站的信息,而且需要流域内各站的综合信息,迫切需要发展多站的随机模拟模型。基于多变量分析理论提出了一种新的多站随机模拟方法。采用季节性自回归模型模拟主站的日流量序列,建立多维Copula函数描述主站和从站之间的时空相关性特征,依据Copula函数,生成从站的日流量序列。以长江上游为研究对象,建立了长江宜昌站、金沙江屏山站、岷江高场站、沱江李家湾站、嘉陵江北碚站和乌江武隆站的多站随机模拟模型,并与现有的主站法进行比较分析。结果表明,模拟与实测序列的统计特征值差别不大,模拟效果优于现有的主站法。     

应用模拟技术进行区域干旱分析

根据历史资料,应用干旱模拟模型对旱作物进行了区域农业干旱时空分布规律研究,研究典型干旱年的发生、发展和缓解过程,并对旱情的实时监视、跟踪,可能的灾情评估作了初步探讨。     

平原地区水文地质结构条件模拟及其应用:以华北平原为例

为了分析储水介质非均质性问题,采用了基于马尔柯夫地层序列分析的分布条件模拟方法,用转移概率矩阵的谱分析函数替代传统地质统计学中的变差函数,利用协同指示克里格方法和条件模拟建立结构模型。以华北平原为例,论述了模拟结构建立过程及其在水流模型中的应用。通过对模拟结果与实测数据的分析比较,认为模拟结果能够客观反映整个研究区的沉积规律,以岩性赋水文地质参数的方法更加客观准确地解决储水介质非均质性问题。分析了该方法的优、缺点,并提出了该方法深入研究的方向与思路。     

基于GM（1，1）的组合灰色模型预测软基沉降

以灰色系统理论为基础,建立了沉降预测的组合灰色模型,对一般灰色模型具有的无限增长特性进行了改进和修正。在求解过程中,采用spline插值函数对现场观测沉降数据进行插值变换生成等时距序列,并对沉降预测模型的初值进行了优化选择,以提高预测精度。运用MATLAB语言编制模型计算程序,通过沉降预测实例及后验差法检验模型精度,表明沉降预测的组合灰色模型预测精度较高,具有较强的适用性。     

多目标规划理论识别岩溶水系统核函数模型的应用实例

本文在研究核函数理论的基础上,建立了岩溶水系统线性、非线性核函数模型,运用多目标线性、非线性规划识别核函数模型,并编制了相应的程序,把这一理论及模型运用到赵各庄矿坑涌水量预测中,获得了较满意的模拟,预测结果。     

清水河近60年径流量非平稳序列混合模型的建立与预报研究

清水河发源于新疆天山南坡,流入焉耆盆地。将清水河克尔古提水文站历年年径流量W(t)序列分解为周期、平稳函数项和噪声项,建立非平稳序列混合模型,对1956～2017年W(t)序列作了模拟检验,对2018年W(t)作了预报,从模拟检验和预报结果看,混合模型对W(t)效果较好,对均值与方差时差的非平稳序列宜采用混合模型,对W(t)效果最好;同时可知1962～2017年W(t)序列模拟检验合格率为89.3%,而2018年预报结果对应的|WS(t)|仅为0.24%,精度非常高,说明非平稳序列混合模型在长期水文预报方面也有一定的实用价值。最终模拟检验和预报结果符合精度要求。     

SOM-RBF神经网络模型在地下水位预测中的应用

利用自组织映射(SOM)聚类模型优化径向基函数神经网络(RBFN)隐层节点的方法,减小了RBFN由于自身结构问题在地下水水位预测中产生的误差。采用SOM对已有样本进行聚类,利用聚类后的二维分布图确定隐层节点的数目,并根据聚类结果计算径向基函数的宽度,确定径向基函数的中心,由此建立SOM-RBFN模型。以吉林市丰满区二道乡为例,采用2000—2009年观测的地下水位动态资料,利用SOM-RBFN模型对地下水位进行预测,验证其准确性,并分别以5、7、10a的地下水位动态数据为研究样本建立模型,考查样本数量对预测结果的影响。研究结果表明:SOM-RBFN模型预测地下水水位过程中,均方根误差(RMSE)的均值为0.43,有效系数(CE)的均值为0.52,均达到较高标准,因此SOM-RBFN模型可以作为有效而准确的地下水水位预测方法;同时RBF7的RMSE和CE均值分别为0.38和0.68,结果优于RBF5和RBF10,这就意味着在模型计算中样本数量不会直接影响预测结果的精度。     

煤炭开发区植被扰动时空效应及影响范围界定:以宁东矿区为例

煤炭开采是一种具有大规模高强度性质的生态扰动行为,会产生区域地表压占与损毁、植被破坏等生态扰动和环境污染问题。西北干旱荒漠区气候干旱,植被稀疏,生态环境本身极其脆弱,宁东矿区是典型的干旱荒漠煤炭开发区,有重要的研究价值。本文选择宁东矿区以及与矿区自然条件相近的自然植被参照区作为研究对象,收集2008—2019年共276期MODIS归一化植被指数(normalized vegetation index,NDVI)长时间序列遥感数据,通过STL时间序列分解、函数主成分分析(function principal component analysis,FPCA)、像元二分模型植被覆盖度计算等方法,从时间维度上分析了矿区周边区域和参照区NDVI均值在研究期内的总体变化趋势,发现随着开采过程的持续,相比自然参照区植被而言,矿区周边植被生长受到了明显胁迫;从空间维度上分析了不同距离缓冲区NDVI数据的相关性特征,在此基础上通过函数主成分分析得到第一主成分函数,确定矿区生态影响范围边界在7 km左右;本研究还在像元尺度分析了植被覆盖度的变化情况,按照变化的程度进行了分级统计分析,发现矿区周边区域虽然NDVI均值总体长期趋势相对稳定,但植被中度和重度退化区域面积明显增加。     

灰色时序组合模型及其在矿井涌水量预测中的应用

本文应用灰色系统ＧＭ（１，１）模型拟合数据序列的趋势项，时间序列分析ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型拟合数据序列的随机项，得到了一种新的组合模型。论述了这种模型的数学原理及建模步骤。应用组合模型建立了山东某矿井月涌水量动态模型，研究结果表明，该模型的预测精度高，适合于具有灰色特征的地质数据的模拟、控制和预测。     

边坡变形模拟预测的普适灰色模型

传统灰色GM(1,1)模型,多适用于等间距监测数据序列的模拟预测;对非等间距序列,一般经过等间距处理或经过繁复的变换计算直接建立非等间距模型.从边坡变形模拟预测的角度来讲,传统灰色GM(1,1)模型只有当边坡变形呈低增长序列时,才能获得较高的模拟和预测精度,而对呈高增长序列的边坡变形往往产生较大的滞后误差.以优化灰色模型背景值为基础构建的普适GM(1,1)模型,不仅适用于边坡变形等间距监测数据的低、高增长序列,而且适用于非等间距的低、高增长序列,且都能获得很高的模拟和预测精度,对边坡变形的模拟预测具有普遍的适用性.     

地下水资源系统经济管理模型研究

以乌鲁木齐市柴窝堡供水水源地为例，运用系统分析方法和工程技术经济学原理，从水源地地下水可持续开发利用及水资源与社会经济环境协调发展的角度，探讨水源地合理开发与优化管理问题．研究过程中，在分析研究水源地地下水形成与分布规律的基础上，建立了水源地水地质概念模型与地下水流数学模型：利用长序列观测资料，对地下水流数学模型进行了识别与验证．模型识别与验证中，在进行降速场、梯度场两场同时拟合的情况下，又将水均衡分析结果结合起来，提高了模型的仿真性，保证了利用模型进行预测的可靠性．在此基础上，应用响应矩阵法，将最优化模型与模拟模型相耦合，从水源地开发与社会经济环境协调发展的观点出发，以供水净收益最大为目标函数，建立了水源地地下水资源系统经济管理模型．最后，利用有限元方法，对管理模型运行后产生的方案进行了模拟预测，评价了系统地下水的A级允许开采量．     

潜在腾发量的随机过程特性探讨—— 一个实例研究

利用中国科学院禹城试验站的系列气象观测资料计算了逐日潜在腾发量(ETP).将日潜在腾发量系列分解为均值项和随机项两个部分,利用标准差对随机项进行了标准化处理.而后着重研究了标准化以后的随机序列的随机过程特征.首先,建立了该系列的离散的时间序列模型,然后在此基础上建立了相应的连续参数的随机模型,取得了该序列的理论概率分布密度和稳态概率分布密度,并得到了观测结果的验证,同时,还得到了该序列的自相关函数和谱密度函数的解析表达式,从而比较全面地分析了腾发量系列的随机过程特性.     

病险土石坝渗流量的灰色预报

在土石坝渗流量监测统计数据的基础上，利用灰色系统理论，以若干实测渗流量为基础数据构成原始数列，用累加算子弱化个体差异。在累加序列生成的基础上求出紧邻生成序列，构建GM(1，1)灰色微分方程，求解微分方程的响应函数并还原出模拟函数。经精度验证或修正后，模拟并预测渗流量，为病险土石坝的防治提供依据。     

加权函数组合预测边坡变形模型的研究

边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。