灰色拓扑预测方法在黑河出山径流量预报中的应用

黑河是我国西北干旱区最大的内陆河流之一,中游地区是流域内工农业经济最为发达的地区和国家重要的商品粮油种基地,也是水资源利用量最大和利用率最高的地区,下游是阿拉善高原的主要天然草场,也是河西走廊等一些重要经济区的生态屏障。文章以黑河莺落峡出山年径流量实测数据系列为基础,采用灰色系统拓扑预测方法,建立了GM(1,1)拓扑预测模型群,对2004-2030年莺落峡出山径流量进行了预报结果表明,预报阶段黑河年均径流量为16.11×10m8/a,较现状径流量实测多年均值增加1.24%。预报结果表明:在21世纪开始的若干年内,随着天气系统的变化引起的祁连山中西部降水量的增加和冰川融水的增多,会使包括黑河在内的河流出山径流将呈现一个缓慢的上升趋势,预计这段时间年均流量将高于多年平均值。     

Topmodel模型在黑河干流出山径流模拟中的应用

概念性模型应用广泛,它由集总模式逐步发展为分布参数模式。文中介绍了一个基于土壤含水量和地形指数的概念性分布参数模型——Topmodel。该模型以小时为步长,对DEM分辨率的要求为50 m×50 m。为将模型应用到我国内陆河山区中大型流域,将模型的DEM分辨率拓宽到1 500 m×1 500 m,模拟过程也分别以日和月为步长。日径流模拟结果表明,在DEM分辨率较粗的情况下,模型有一个较长时间的土壤含水量调整期,之后模拟效果较好,尤其是枯水径流。月模型模拟效果较好,但模拟效果总体还是受DEM分辨率较粗的影响。     

灰色预测模型在径流长期预报中的应用

基于灰色系统的建模理论，利用河西地区有关河流的径流观测资料，建立了一个ＧＭ（１，１）残差序列周期修正径流预测模型，并用于春旱缺水期３～６月河流来水量的长期预报，经生产部门验证，准确率在８０％以上     

黑河莺落峡站年径流长期预报模型研究

通过分析黑河莺落峡站出山径流变化规律,并将年径流系列按照频率25%及75%为界,划分成3种情况:即多水年x_i > 55.0,中水年42.1≤x_i≤55.0,小水年x_i < 42.1。计算其状态转移概率得出:年径流过程从某一状态转移至其他状态的可能性都有,但其转移概率的最大值达81.8%。由此可知,年径流的变化过程不仅有随机性,而且有很强的相依性。通过多年对站年径流预报工作的实践,经过各种方法的比较检验,认为建立前期大气环流因子与年平均流量的预报模型和建立年平均流量的时间序列组合模型,其逐年预报的精度较高,经过误差评定分析,两个模型均为甲级方案,检验预报时性能较稳定,能对莺落峡站年平均流量进行有效预报,为黑河流域调水提供技术支撑。     

Local Modeling模式及其在月径流预测中的应用

Local Modeling方法是一种动力系统预测方法，将其应用于河西内陆区黑河干流出山口莺落峡水文站月平均流量的中长期预测预报，取得了较为理想的成果。预测试验的结果表明，该预测模型有较高计算精度，尤其适用于非主汛期各月的月平均流量的预测；对于主汛期6～9月的月平均流量的预测，在考虑前期来水与预见期内降水的影响后，亦可获到较为理想的预测结果。可以认为，该方法的预报精度达到了水文情报预报规范的要求，Local Modeling方法的应用，将为西北干旱地区河川径流的中长期预报提供了一个新的途径。     

类比合成方法在干旱区内陆河径流量预报中的应用

类比合成算法是一种多维模式搜索法，它具有适用范围广、对资料要求低等优点，可用于单变量及多变量时间序列的延拓预测。通过介绍类比合成算法，并把它应用于塔里木河源流叶尔羌河、和田河年、月径流量预报，其中重点分析了模式长度和合成预报的模式个数等因素对预报结果的影响。通过实测径流资料对预报结果的检验和分析表明，类比合成算法可以较好地挖掘径流序列中隐藏的信息，在中长期水文预报中是一种行之有效的计算方法。     

DCCA在黄土高原流域径流环境解释中的应用

以黄土高原腹地泾河流域12个水文特征指标为“物种”,选取对流域径流有影响的9个环境因子,采用DCCA排序方法定量分析河流径流特征沿环境因子梯度的演变规律。结果表明:(1)DCCA排序的前3轴分别与退化草地比率、降水量、降水强度、植被指数、平均坡度显著相关;(2)河流径流特征沿环境梯度可明显分为输沙量极大的北部黄土丘陵区;平均含沙量极高的中北部黄土沟壑区;径流量大、输沙量小的山地-沟壑过渡区;侵蚀模数极高、径流年内变化极大的中部黄土残塬区;产流量大、年含沙量极低的南部山地区。     

多种风电场风速预报订正方法的适用性研究与集成应用

以内蒙古中部某风电场为实验风电场,采用随机森林（Random forest,RF）方法、相似误差订正（Analogue correction of errors,ACE）方法以及概率密度匹配方法（Probability density function matching method,PDF）分别对风电场风速预报进行订正及适用性研究。结果表明：3种方法在各季均对中尺度天气预报模式（Weather research and forecasting model, WRF）风速预报具有不同程度的订正效果,RF方法可以有效改善WRF误差较大的问题,但兼具误差过分放大情况,ACE方法和PDF虽然对较大误差的改善能力不及RF方法,但是能够较好地控制误差过分放大问题。此外,3种方法针对小于5 m·s^-1的小风速段,订正效果不理想,随着风速的增加,订正能力逐渐增强。参照预报模型各自的优势,尝试开展多种预报模型的分风速等级集成应用,可以对不同风速等级下的WRF预报起到较好的改善作用。     

风廓线雷达资料在强降水预报中的应用

利用高分辨率风廓线雷达资料和自动站逐时降水资料,详细分析了云南省大理州2008年6月的两次大气环流背景较为相似,但降雨强度和范围却不同的强降水天气过程。在天气转折前,两次过程测站上空的垂直速度和信噪比的变化较相似,但有量值差异大、水平风垂直切变明显不同等特点。揭示了两次强对流天气在高层大气环流背景较为相似的情况下,因低层空间气流变化的剧烈和复杂程度不同而降水分布和降水特点不同的客观事实,并找出了强降水预报着眼点和定性指标。     

时间序列分析在乌鲁木齐河年径流预测中的应用

本文以时间序列分析为基础,对河流年径流过程的预测进行了分析与探讨。着重分析了径流过程的分解、各组成分量的特性及其模拟方法。并以乌鲁木齐河年径流过程为例进行了预测。     

黑河干流洪水预报模型研究

黑河干流上游区水文站点稀少,区间部分支流洪水过程无法控制,中游区河流沿程大量引水灌溉、取水口甚多用水量无法获得,使得以水量平衡原理为基础的洪水演算方法难以应用。针对上述情况,笔者应用系统水文模型理论并对其进行了改进。通过引入系统存贮变量,建立了一个新的黑河干流洪水预报模型-河道洪水演算模型。经1996年,1998年两次特大洪水试报检验,结果表明该模型的预报精度较高,对黑河干流防洪减灾、水利工程科学管理以及水资源优化配置具有重要的作用。     

基于数字滤波法和SWAT模型的灞河流域基流时空变化特征研究

将国内外应用较广的数字滤波法和分布式水文模型SWAT相结合,在进行基流时间特征分析的基础上,通过修正基流退水系数α、模型效率评价、重新运行模型、GIS空间插值和趋势分析等方法,创新性地实现了基流空间特征的可视化表达。研究结果表明：① 2001~2012年灞河流域年均基流指数（BFI）为0.43,总体呈增加的趋势。年降水量与年径流、年基流均呈明显的正相关关系,与年基流指数呈明显的负相关关系;② 基流年内变化较为稳定,在时间上存在秋季>春季>夏季>冬季、汛期>非汛期的关系。枯水期的基流指数高达0.78,表明基流是枯水期河流的主要补给来源;③ 灞河流域基流在空间上表现为自东南向西北、自上游向下游逐渐增加的趋势,这种空间分异规律是由流域的地势和河流流向决定的。