测流不确定度的插值方差估计法

目前,测流不确定度通过误差试验或通过经验数值来确定,但这些方式存在着工作量大或不确定估计不足等局限性。为解决此问题,对基于实测数据和统计理论的插值方差估计法在不同测流条件下进行了验证,选取白河、襄阳和沙洋3个流量站进行了实测数据的不确定度分析,同时对白河站进行了Monte Carlo试验,比较插值方差估计法得到的不确定度与真实误差的差异。结果表明,插值方差估计法能较好地反映水位变化的影响,插值方差估计法所得到的不确定度与真实测流误差的相关系数达0.64,与断面水位变化的Spearman相关系数达0.79,高、中水位情况下插值方差估计法的不确定度估计结果较为合理,低水位情况下偏高。     

HadCM3模式下钱塘江流域设计暴雨估算

全球气候变化背景下,极端水文气象事件发生的频率和强度都受到了直接影响,研究气候变化对极端水文气象事件的影响对防灾减灾和工程设计等至关重要.采用了联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告中给出的A1B、A2和B1三种温室气体排放情景,选用大气环流模式Had-CM3,利用随机天气发生器LARS-WG生成逐日气象资料,结合P-Ⅲ型曲线和线性矩方法分析计算了钱塘江流域21世纪中叶的设计暴雨情况.结果表明:LARS-WG天气发生器在钱塘江流域有较好的模拟效果;在A1B和B1情景下,钱塘江流域各站点不同重现期下的设计暴雨值基本呈增大趋势,其中A1B情景下杭州站百年一遇的设计暴雨值为209.14mm,比基准期增大11.0％.     

考虑径流成分的雅鲁藏布江月径流模拟

通过构建雅鲁藏布江流域分布式水文模型SWAT,并以1989~1998年为率定期,1999~2005年为验证期对3个水文站(奴各沙、羊村、奴下)的月径流进行了模拟。从模型参数组里选取径流成分模拟不同的2组参数,以Nash-Sutcliffe效率系数(NS)、相关系数(R~2)及相对误差(PBIAS)为评价指标,来分析模型的模拟结果好坏。结果表明:率定期内,在径流成分1下奴各沙、羊村站和奴下站的R~2值高达0.9以上,NS系数分别为0.9、0.92和0.72,PBIAS的值为7.1%、18.5%及34.2%,但径流成分与实际情况出入较大。而径流成分2下,模拟得到的评价指标虽然不是很高,但径流成分比较合理。验证期总体结论一致。因此,建议在模型率定验证中要充分考虑径流成分的作用,从而提高模型模拟的精度。     

基于LSTM 深度学习的河湖生态流量预警预报模型研究

为探究河湖生态流量预报预警机制,进一步改善河湖生态环境,以浙江省椒江流域为研究对象,提出了考虑预警信息的结合熵值法和LSTM的生态流量预报新方法。结果表明：Q90法得出的柏枝岙和沙段断面的生态流量核算值分别为2.89 m³/s和1.92 m³/s,计算结果低于多年平均流量的10%,较为合理可靠;所建模型验证期的纳什效率分别为0.91和0.88,偏差为2.55%和-3.22%,本模型的低水流量模拟效果要优于传统的新安江模型;柏枝岙和沙段断面无预警信息的预报合格率为98.72%和95.38%,有预警信息的预报合格率高达100%和96.61%,满足预报甲级精度,说明该方法较好地完成河湖生态流量预警信息预报任务。     

无资料小流域不同暴雨频率计算方法的比较

实践中存在规划小流域降雨资料不足或无降雨资料的情况下,使用三种不同暴雨频率计算方法,即传统矩法、地区综合法和L-矩法来计算不同重现期下小流域的设计暴雨与暴雨过程线.结果表明,L-矩法和地区综合法各有优势,可适用于不同资料情况设计暴雨的计算.分析结果希望为无资料小流域利用暴雨资料推求洪水过程提供一定的借鉴和启示.     

基于分段三伽玛分布的降雨偏差纠正方法

为解决全球气候模式模拟降雨与实测降雨存在较大偏差的问题,提出了一种基于分段三伽玛分布的偏差纠正方法。该方法将降雨序列按其分位点分为极小值、常规值和极大值3部分,分别对3部分降雨序列的累积概率分布曲线进行偏差纠正;基于分位数偏差累积思想提出了一种综合性评价指标C,对分段三伽玛方法的偏差纠正效果进行综合评估。应用该方法对CMIP5下18个GCMs在雅鲁藏布江附近17个气象站点的模拟降雨进行偏差纠正,并与单伽玛方法和双伽玛方法进行对比分析。结果表明:分段三伽玛方法可以很好地消除GCMs模拟降雨与实测降雨的偏差,率定期和验证期的偏差纠正效果大多在0.85以上;相比单伽玛和双伽玛方法,分段三伽玛方法在验证期的偏差纠正效果更好,表现更稳健。