概念性水文模型在出山径流预报中的应用

根据HBV水文模型的基本原理，建立了西北干旱区内陆河出山径流概念性水文模型。该模型反映了我国西部山区流域的径流形成特征，将山区流域划分为高山冰雪冻土带和山区植被带两个基本海拔景观带来对山区径流的形成和汇流过程进行模拟计算，以常规气象站的月气温和降水量为模型的初始输入，模拟计算月出山径流量。应用该模型对河西走廊黑河祁连山北坡的山区流域水量平衡进行了模拟计算，并对年径流和逐月分配进行了预报。结果表明，从枯水年到丰水年，降水量、蒸发量、径流量和径流系数均增加，而冰川融水和积雪融水对出山径流的补给比重则减少，这表明了冰雪融水对径流的具有调节作用。黑河山区流域径流系数远比干旱内流区的平均值大，但要小于全国的平均径流系数。所提出的内陆河山区流域出山径流的模拟和预报模型对年径流量和月分配的预报具有较好的精度，可用于黑河以及其他西北干旱区内陆河出山径流的预报，为内陆河流域中下游的水资源分配和开发利用提供依据。     

SMA-LSTM模型在径流预报中的适用性研究

径流预报对于防洪、发电和生态调度等具有重要意义。以大渡河丹巴以上流域为研究区域,采用黏菌优化算法（SMA）对长短期记忆神经网络（LSTM）的隐藏层输出维度进行优化,构建SMA-LSTM模型对未来10日径流过程进行预报,以探讨深度学习方法对流域径流预报的适用性。基于2012—2017年的日降雨量和日流量资料,构建了预见期为10天的逐日径流SMA-LSTM预报模型,以2018—2019年的资料进行模型验证;采用最大1日径流量相对误差和10日总径流量相对误差作为SMA-LSTM模型精度的评价指标,并与未优化的LSTM模型和新安江模型结果进行对比。结果表明：SMA-LSTM模型具有较高的模拟和预报精度,无论是在率定期还是验证期,两种指标均控制在±10%以内,且两种指标的绝对值平均都不超过7%;整体而言,SMA-LSTM模型精度更高,预报的径流过程与实测过程更为贴近。研究成果可供流域径流预报实际工作参考。     

TOPMODEL 模型在径流模拟中的改进与应用

合理的导水率假设关系对于提高TOPMODEL模型在流域径流模拟中的精度具有重要意义。以旬河流域为例,基于中国土壤水力参数集确定了流域导水率关系,将原TOPMODEL模型的指数型导水率关系修改为抛物线型,并通过引入植被冠层覆盖参数来改进TOPMODEL降雨模块。研究结果表明,选取适用于研究流域的导水率假设关系,可有效地提高TOPMODEL模型的模拟精度。同时,对于以林草地为主要土地利用类型的流域,考虑植被冠层截留的影响可有效改善模型模拟效果。     

混合随机序列模型在地下水位预报中的应用

通过对北方某矿区水文地质条件的分析,特别是对底板承压水多年水位变化规律及其控制因素的分析,建立了预测地下水位变化趋势的混合随机序列模型,并对所建模型进行了考核。分析了残差序列的随机性,通过对模型的预报应用,取得了良好的效果。     

人工神经网络方法在径流预报中的应用

采用ＢＰ神经网络模型,以西北内陆河黑河流莺峡年平均出山地表流量为研究对象,对人工神经网络研究方法在干旱区环流径流预报中的应用进行了初步尝试,结果表明该预报成功率较高,证实了人工神经网络方法应用于流量预报领域的可行性,并分析了该方法在预报过程中的优缺性。     

自回归总径流线性响应模型在洪水预报中的应用

采用自回归总径流线性响应(ATLR)模型建立淮河王家坝站洪水预报方案和海河流域南运河水系洪水预报调度方案.自回归TLR模型与TLR模型加误差自回归实时校正模型的结构相同,但前者计算简捷,预报精度也有所提高.     

贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用

采用贝叶斯概率水文预报理论制订水电站水库中长期径流预报模型,以概率分布的形式定量地描述水文预报的不确定度,探索概率水文预报理论及其应用价值。采用气象因子灰关联预报模型处理输入因子的不确定度,将实时气象信息和历史水文资料有效结合,突破传统确定性预报方法在信息利用和样本学习方面的局限性,以提高水文预报的精确度。以丰满水电厂水库为例对所建模型进行检验,模拟计算结果表明,该模型与确定性径流预报方法相比,不仅有利于决策人员定量考虑不确定性,而且在期望意义上提高了径流预报精度,具有较高的应用价值。     

贝叶斯判别分析在中长期径流预报中的应用研究

基于贝叶斯判别分析原理,考虑径流形成的特点及物理成因,选择研究区碧流河水库1959~2011年的实测资料,且将径流分为5个级别,用相关系数模型,考虑因子的不确定性,筛选出相关性高、彼此间独立性强的10个判别因子,分别构建基于朴素贝叶斯分类器(N-Bayes)和贝叶斯判别准则(DBayes)的年径流属性级别预报模型,并利用研究区2001~2011年资料进行了试报和检验。预报结果表明:两种模型的预报结果相近,准确率均超过70%,D-Bayes的预报效果略优于N-Bayes,初步说明:贝叶斯判别分析原理在水文预报中的应用,有着较好的前景。     

改进ARX模型在襄阳站年径流序列预测中的应用

在气候变化和人类活动的影响下,我国部分流域的年径流过程表现出了复杂性波动,常规的统计分析预测模型都有其一定的局限性。多因子自回归模型(ARX模型)可以较高精度地对具有复杂性波动的系统进行模拟。以受人类活动影响和气候变化影响较为显著的汉江流域的襄阳站为研究对象,采用改进后的ARX模型对襄阳站1960~2002的年径流过程进行了模拟,并与多种常用的统计分析方法进行了比较,验证了ARX模型在模拟具有突变性的年径流过程的良好性能。根据所率定模型对襄阳站2003~2012年的年径流进行了预测,预报合格率达到90%,说明了ARX模型在中长期径流预报中较好的适用性。     

改进的SCS模型在黑龙江省中小流域径流模拟中的应用

针对黑龙江省中小流域特征,以烟筒山、铁力、岔林河桥、中和4个流域为研究区,引入初损比例m和系统偏差系数k两个参数对SCS模型进行改进,探讨改进的SCS模型在模拟黑龙江中小流域降雨-径流的可行性。结果表明:改进的SCS模型模拟的效率系数均为0.80以上,可以有效的模拟黑龙江省中小流域的降雨-径流。     

水文预报加法模型在甘肃省主要河流年径流预测中的应用研究

加法模型是长期及超长期水文预测预报常用方法之一。本文阐述了水文预报加法模型原理,以甘肃省主要河流年径流超长期预报为例,建立起水文预报加法模型,并对各主要河流2018年径流预报情况进行对比研究,预报精度满足规范要求。并提出水文预报加法模型应用中的具体建议,以提高模型的预报精度。     

BP神经网络在贵州喀斯特山区径流预报中的应用

以贵州六冲河、倒天河流域为例建立喀斯特山区径流预报BP神经网络模型。六冲河流域以七星关站丰水期流量过程为输出数据,以丰水期降雨过程、出口断面前期流量过程、蒸发量作为输入数据,倒天河流域以徐家屯站丰水期流量过程为输出因子,丰水期降雨过程、前期流量过程作为输入因子。预报结果确定性系数DC值分别为0.538、0.420。结果表明将蒸发量作为输入数据、流域面积比较大模型预报精度较大。     

河流集合预报方法在洮河流域径流预报中的应用研究

为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。     

秩相关秩相似法在枯季径流预报中的应用

阐述了秩相关秩相似法的基本原理,并根据枯季径流的特点,将该方法应用于丹江口水库的枯季入库径流预报。计算结果表明,该方法的预报效果比较理想,可操作性强,可供水库在实际运行中制定调度方案时应用。     

门限回归模型在年径流预测中的应用

提出了用门限回归模型（ＴＰ）来描述年径流时间上复杂的统计特性,并研制了ＴＲ建模的一套简便通用的方案,用作者改进的遗传算法可同时优化门限值和回归系数,从而解决了ＴＲ建模过程所涉及的大量优化工作这一难题,为ＴＲ模型的广泛应用提供了有力工具,实例的计算结果说明了其可行性和有效性,该方案在其它自然资源中长期预测中也具有广泛的实用价值。     

改进的前馈型神经网络模型在承压水漏斗水位预报中的应用

建立了以改进Powell法优化的前馈型神经网络模型，模型既具有强大的函数逼近功能，又克服了传统神经网络优化方法的缺点。将神经网络模型用于承压水漏斗的动态水位预报，实例表明：模型预报效果较好。     

BP神经网络洪水预报模型在洪水预报系统中的应用

采用相关分析法,在区域降水、观测断面流量(或水位)因子中识别出影响预报断面径流过程的主要变量,在多个观测断面的数据均为流量情况下,采用基于时延组合的合成流量为影响预报断面径流过程的变量,采用自相关分析法,识别出影响预报断面径流过程的前期流量(或水位),以这些变量为BP神经网络模型的输入,以预报断面的流量(或水位)为模型的输出,在BP神经网络隐层节点数自动优选的基础上,构建了基于BP神经网络的洪水预报模型。将模型载入中国洪水预报系统中,应用结果表明:模型在历史洪水训练样本具有一定代表性的情况下,可获得较高的预报精度。     

TOKASIDE模型及其在洪水预报中的应用

分布式物理水文模型是当前国际水文研究中的热点和难点问题,是解决资料短缺流域水文预报问题的有效途径.以正交网格降雨径流模型研究为基础,针对分布式TOPKAPI(托普卡匹)模型中存在的汇流方向概化、产流模式单一、水库调蓄影响等问题,提出了基于地形运动和蓄满超渗产流模式的网格化分布式物理水文模型TOKASIDE.本文描述了T...