基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术

中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强、汇流时间快、预见期短以及分布广的特点。中小河流洪水预报首要目的和任务是预警预报,预报方式应以自动预报为主,以实现及时预警,最大程度地避免人员伤亡,减轻灾害损失。本文分析了中小河流洪水预报的特点与难点,提出了中小河流洪水预报的思路及实用预报模型与方法,开展了基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术在新安江上游屯溪流域预警预报中的应用研究,以期为当前所开展的全国中小河流洪水预警预报系统建设提供参考。研究表明:分布式水文模型是资料短缺地区中小河流洪水预报的有效方法,基于分布式水文模型的洪水预报技术能够满足中小河流洪水自动预警预报的生产需要。     

洮河流域岷县水文站洪水预报研究

洮河是黄河上游一条重要河流。岷县水文站是洮河中游控制站,担负着水文资料收集和为当地防汛提供水文情报预报的工作,同时对下游城市及河道水库有洪水预警预报责任。本文结合洮河上、中游流域特性,经过大量实测水文资料分析研究,根据上下游相应水位(流量)预报法建立了流量线性回归关系,由上游下巴沟水文站及区间入流得出关系式为Q岷县=Q上合+3. 91 Q多坝+41用于洮河岷县站洪水预报,经模型精度评定和实际作业预报,取得了令人满意的效果,具有较广的实用价值。     

中小河流洪水预报研究进展

中小河流洪水预报是当前国际水文科学中亟待研究的重大科学问题之一。由于中小河流存在分布广、降水及下垫面空间异致性强、产汇流时间短、突发性强、水文资料欠缺等特点,因此预报精度较低,预见期短,预报难度大。目前国内外学者对中小河流洪水预报开展了一定的研究,主要集中在中小河流洪水形成机理、洪水预报模型、缺资料中小河流水文模型参数确定方法、洪水预报耦合降水预报等方面。对中小河流洪水预报相关研究进展和存在的问题进行了总结,并指出未来在多源信息高效融合、精细化洪水模拟、高精度降水预报等方面还应进行更深入的研究。     

中国洪水预报系统在王快水库洪水预报方案中的应用

采用中国洪水预报系统的应用平台建立王快水文站降雨径流模型洪水预报方案,更新了王快水库的预报方案。结果表明,该方案在精度的评定中取得较满意的效果,为中国洪水预报系统在大清河流域的应用积累了经验。     

TIGGE降雨信息在柴河流域洪水预报中可利用性评估

基于全球多模式集合预报(TIGGE)资料,以柴河流域为研究区域,采用TS评分、Brier评分和Talagrand分布等方法对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)三个中心集合预报的6h、12h、24h短期降雨量进行定量评估和对比,并分别以实测降雨和NCEP预报降雨驱动新安江模型模拟洪水过程,据此探讨了集合降雨预报的可利用性。得到两个重要结论:ECMWF、NCEP和UKMO对低雨量级降雨的预报效果较好,各雨量级的预报效果有随预见期增长而增加的趋势,且普遍存在空报率较高、漏报率偏低的情况;集合降雨预报信息可应用于新安江模型进行洪水预报,并能够有效的延长洪水预报的预见期。研究成果可在适当条件下推广应用至其它流域的洪水预报作业中。     

二滩水电站洪水预报方案的研制与探讨

本文根据流域的产、汇流特性，总结了以往对该流域的洪水预报模型研究探索工作中的经验教训，采用了以雨量站控制面积划分单元计算的办法，通过检验拟合，其结果均得到了较好的预报精度。考虑该地区的资料条件，应说是比较满意的。     

鳌江流域洪水预报调度决策支持系统

位于浙江省温州市南部的鳌江是一条洪水灾害频繁的河流.介绍了鳌江流域洪水预报调度决策支持系统的总体设计、功能模块、逻辑结构、模型组织以及应用水文学及水力学的方法对流域洪水演进过程进行模拟计算的方法等,建立了一个可以在中小流域推广应用的防洪预报调度系统.     

ν-支持向量机洪水预报模型研究

为了提高洪水过程的非线性拟合能力和预报精度,对支持向量机洪水预报模型进行了深入研究。针对鸭绿江流域临江站的实际情况,建立了临江站洪水过程ν-SVR预报模型,采用1998~2014年间的大水年份降水资料和洪水过程资料对ν-SVR预报模型进行了率定和验证,并与线性动态系统模型、BP人工神经网络模型和ε-SVR模型进行了比较。结果表明:ν-SVR洪水预报模型比线性动态系统模型和BP人工神经网络具有较高的精度。ν-SVR洪水预报模型具有较好的非线性拟合能力和泛化能力,能很好地控制支持向量个数、降低模型的复杂程度,同时能保持良好的预报精度。     

改进的河道洪水演算法在大洋河流域的应用研究

对传统河道洪水演算法进行改进,引入变动态存储系数法,动态计算不同河段洪水传播时间,以大洋河沙里寨水文站以上集水区域为研究流域,将新安江模型与改进河道洪水演算法耦合模拟大洋河流域径流,并和传统河道洪水演算法径流模拟结果进行对比,此外,定量分析了不同计算时段输入对流域洪水模拟精度的影响。研究结果表明:改进的河道洪水演算方法,相比于传统洪水演算方法,模拟的径流深平均相对误差减少1.63%,确定性系数提高0.019;计算时段为1 h,相比于计算时段为1.5 h,模拟的次洪径流相对误差减少1.04%,峰现时间误差缩短0.96 h,确定性系数提高0.018。研究结果对于大洋河流域的水情预报提供参考价值。     

水箱模型在大尺度流域实时洪水预报模型研制中的应用

水箱模型用于实时洪水作业预报的具体成果尚不多，本文研究的目的在于将水箱模型用于大尺度流域实时洪水预报。本文介绍了应用水箱模型建立实时洪水预报模型的方法。按照河段流量传播时间将寸滩以上干、支流划分为若干子河段，各子河段按照计算时段长分成若干单元河段，各单元河段区间降雨径流预报采用水箱模型．河道流量演算采用连续马斯京根法。河系预报模型精度在85％以上，能够满足实时洪水预报的要求。     

概化的Tank模型及其在龙羊峡水库汛期旬平均入库流量预报中的应用

Tank模型（又称为水箱模型），是一种用于流域径流预报的确定性水文模型，根据龙羊峡水库入库主要产流区－－黄河上游唐乃亥水文站以上流域下垫面条件下产汇流特性，将其概化为以降雨量为输入，径流量为输出的单孔出流的线性水箱，工用于该水库汛期旬平均入库流量的预报，经对历史资料进行拟合和试验预报的 结果表明，该模型具有较高的预报精度，现已应用于黄河上游龙羊峡水库汛期旬平均入库来水量的中期预报中，取得了十分显著的经济效益。     

线性扰动河流预报模型及其在汉江白河流域上的应用

纳须教授的研究结果(1983年)指出:线性扰动河流预报模型在具有明显季节特性的大流域洪水预报中,取得了比较满意的预报效果。但在我国,拥有大量的中小河流域,它们可能具有或不具有明显的年际季节性,线性扰动河流预报模型是否能应用在这些流域上,这就是本文研究的课题。现就流域与资料概况,概念性模型的有效性和季节性模型;线性扰动河流预报模型,线性扰动河流预报模型剩余误差的适时校正及其应用等分别介绍如下,供参     

TOPMODEL模型在新疆伊犁河流域水文计算中的应用研究

水文模型对于分析水文活动具有重要的参考意义。TOPMODEL模型是水文模型中应用最广泛的模型之一,本文对TOPMODEL模型的基本理论、基本方程、模型参数以及应用步骤进行阐述,并基于TOPMODEL模型对伊犁河流域进行径流模拟、洪水预报及水文计算模拟研究,模拟结果显示:TOPMODEL模型能够很好的再现伊犁河流域的洪水径流过程,有8个场的测定系数达到丙级以上精度,洪峰相对误差小于20%,合格率为88.9%,研究结果能够为伊犁河流域及相似流域水文活动的预报预警提供一定的理论和技术参考。     

基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报

为探究深度学习的雷达降雨临近预报在流域洪水预报中的适用性,采用U-Net、嵌入注意力门的Attention-Unet和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet开展雷达降雨临近预报,将预报降雨作为HEC-HMS水文模型的输入,对柳林实验流域进行洪水预报。结果表明：1 h预见期时,Attention-Unet对短时强降雨预报结果较好,TransAtt-Unet预报降雨模拟的洪峰流量和径流量相对误差小于20%,各深度学习模型对量级较大的降雨和洪水预报精度较高;2 h预见期的预报降雨强度、降雨总量、洪峰流量和径流量存在显著低估,U-Net能取得相对较好的降雨预报结果。基于深度学习的1 h预见期雷达降雨临近预报及洪水预报可为流域防洪减灾提供科学依据。     

概念性水文模型与智能模型在中小河流洪水模拟中的比较研究

相较于大江大河的流域水文预报研究,中小流域的研究相对匮乏。以沅江河溪水文站以上流域为例,研究LSTM(Long Short-Term Memory)模型和新安江模型在场次洪水中的模拟效果。通过对比,新安江模型的整体模拟精度较高,洪量、洪峰、峰现时间的平均相对误差分别为9.39%、9.55%、1.6 h,确定性系数为0.73,综合合格率为100%,达到甲级精度标准;LSTM模型的模拟精度较低,洪量、洪峰、峰现时间的平均相对误差分别为11.76%、12.33%、2.3 h,确定性系数为0.60,综合合格率为75%,达到乙级精度标准。结果表明,新安江模型和LSTM模型是中小河流洪水预报的有效方法,均可用于河溪流域的正式预报,且对于河溪流域,新安江模型的模拟精度比LSTM模型更高。     

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。     

合成流量法洪水预报方案有关问题的探讨

合成流量法洪水预报方案有关问题的探讨吴成志，张世功，周玉华（山东省临沂水文局）１流域概况临沂水文站是沂河下游控制站，于流上游有葛沟水文站，支流上游有姜庄湖水位站，两站以上及两站到临沂区间的流域面积见表１，河流水系概况见图１。表互临沂站以上备部分流域面...     

挠力河流域湿地水文特征变化研究

介绍了挠力河流域的基本情况和流域湿地变化特征。分析了1955-2000年挠力河流域主要水文站的径流变化特征及其相互之间的关系，得出了流域陆面蒸发呈增大趋势，而径流呈递减趋势。通过计算和分析菜咀子、宝清、保安和红旗岭4个水文站多年平均径流值，得出了挠力河流域现存湿地对径流的调节作用极为明显，但调节能力总体呈下降趋势。基于径流变化的特点，估算了现存湿地多年平均生态需水量。研究结论对流域湿地保护及水资源科学配置有重要参考价值和指导作用。     

基于相关分析的雨量站选择及洪水预报方法

在分析历史降雨资料的基础上,建立流域内各雨量站点雨量与流域平均面雨量的相关关系。结合流域水文站分布图选出与流域面雨量相关性高且有区域代表性的雨量站作为遥测系统的关键测站,保证其稳定运行。利用定点定面关系分析方法,由流域内关键测站的时段雨量推求流域时段面雨量,并带入洪水预报模型进行洪水预报。该方法不依赖流域内全部测站的降雨信息,可有效解决流域内雨量站缺测或数据错误时的洪水预报问题。该方法可为无资料或资料短缺地区及新建水库因资金限制只能建设少量测站时的洪水预报提供参考。     

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.