洪水灾情投影寻踪评估模型

洪水灾情评估是多因素评价问题,它是包括自然、环境、社会经济等多种因素综合作用的结果,必须对各因素进行综合评估,而不能仅依据某单项指标得出评价结论。目前国内外还没有统一的洪水灾情评估指标体系和各指标定量化等级标准。根据投影寻踪技术提出了洪水灾情投影寻踪评估模型,将评价样本的各因素进行线性投影,以最优投影方向所对应的投影特征量作为评价依据,该模型计算过程简单、结果直观,更重要的是评估结果无人为任意性。将这一模型用于1998年洪水的分类和我国部分省市的洪水灾情评估中。实例分析表明,该模型能够很好地对各种洪水灾情进行有效的评估,是一种处理多因素复杂评价问题的新途径。     

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.     

基于投影寻踪回归的指标规范值的水质评价模型

传统的投影寻踪回归(PPR)的矩阵表示法用于水质评价,当指标较多时,不仅优化参数矩阵元的学习效率低,而且优化效果亦受到影响。若适当设置3类水体(地表水、地下水和富营养化水体)各指标的参照值及指标值的规范变换式,使不同指标的同级标准的规范值差异不大,从而可以认为用规范值表示的不同指标皆与某个规范指标"等效"。因此,只需构造并优化得出对各指标规范值都共同适用的2个指标变量的NV-PPR(2)和3个指标变量的NV-PPR(3)模型,对于指标变量较多的NV-PPR建模,只需将其分解为若干个NV-PPR(2)和(或)NV-PPR(3)的组合表示即可。对模型的实用性进行的效果检验表明:基于指标规范变换的3类水体的水质评价的投影寻踪回归模型具有形式简洁、计算简便和普适通用的特点。     

基于投影寻踪和粒子群优化算法的洪水分类研究

洪水分类实际上是洪水强度大小辨别的优化问题。洪水分类不仅影响着水库的实时调度，而且也影响着洪水灾害危险评估。对利用降水预报进行洪水资源利用的水库来说，洪水分类对水库实时调度规则的建立有着重要的作用。因此，洪水分类是一个重要的理论和实践问题。本文以长江三峡水库代表性水文站——宜昌站为研究对象．基于投影寻踪方法建立了洪水分类的优化模型，并利用粒子群优化算法对所建模型进行求解。结果表明了投影寻踪方法和粒子群优化算法在洪水分类研究中的有效性和合理性．     

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。     

投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用

文中分析了常用的水体质量评价模型的缺陷,提出了基于序列二次规划算法SQP(Sequential quadratic programming)的投影寻踪评价模型,并利用多项式插值的方法进行水质分类,取得了符合客观实际的评价结果.某水源地地下水质量评价结果表明:用投影寻踪方法可以揭示高维数据的结构特征;所建立的评价模型不仅简单、直观和易于理解,而且结果合理.为水源地的保护和合理利用提供了决策依据.     

投影寻踪评价模型在隧道围岩稳定性分级中的应用

隧道围岩稳定性分级对隧道工程设计和施工具有重要的意义。利用影响隧道围岩稳定性的多种因素,应用投影寻踪评价模型建立隧道围岩稳定性分级方法,探讨了利用不便于量化为投影指标的影响因素对投影分级结果进行修正的方法。应用实例表明,投影寻踪分级结果与其它分级方法的结果相符,证实了方法的正确性。     

投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用

通过分析常用水体质量评价模型的缺陷,提出了基于序列二次规划算法的投影寻踪评价模型,并利用多项式插值的方法进行水质分类,取得了符合客观实际的评价结果。某水源地地下水质量评价结果表明:利用投影寻踪方法可以揭示高维数据的结构特征,所建立的评价模型不仅简单、直观和易于理解,而且结果合理,为水源地的保护和合理利用提供了决策依据。     

交互式洪水预报系统及其在淮河流域中的应用

随着计算机技术的发展,图形用户界面在联机洪水作业预报中的应用越来越广泛,为实现专家交互式洪水预报提供了可能。本文简要描述了在美国天气局河流预报系统和交互式预报程序基础上建立起来的交互式洪水预报系统,介绍了淮河流域洪水的专家交互预报模式,指出了现有系统中存在的不足及其发展方向。     

深基坑施工时地表沉降预测的时序-投影寻踪回归模型

为了保证施工的正常进行、实现信息化施工,必须对基坑实际监测数据进行分析与预测。现有的趋势时间序列分析方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,预测误差较大。基于这点考虑,以天津某工程基坑施工地表沉降观测序列为例,在对原始数据进行分析的基础上,提出既可以考虑趋势时间序列,又具有高度非线性拟合性能的时序-投影寻踪回归模型。首先,通过比较分析几种时间序列方法的逼近误差和预测误差,寻求出一种逼近较好的时间序列预测方法。然后,将预测得到的时间序列和观测数据相结合,采用投影寻踪回归方法拟合。应用结果表明,该模型逼近性能良好,预测误差小,可为深基坑位移沉降的动态预测提供一条较好的途径,对基坑动态设计与信息化施工等方面具有重要的参考价值。     

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。     

集成极限学习机的中小河流洪水预报方法研究

为利用水文现象相似性和极限学习机(ELM)集成学习提高洪水预报精度,提出了一种基于相似度匹配的集成ELM洪水预报方法(SM-ELM)。方法首先从多个ELM模型中,为每一个训练样本找到最优的ELM模型,然后从训练集中,为测试样本匹配出最相似的前k个训练样本,最后利用这k个训练样本分别对应的最优ELM模型,对测试样本采用加权平均法进行集成预报。为证明提出方法的可行性和有效性,以昌化流域的历史洪水为例进行了验证。结果表明,相对于单个ELM,集成ELM模型能有效地提高预测精度。从均方根误差上看,集成ELM模型性能比单个ELM模型提升了10%~15%。在三种集成方法中,SM-ELM能够以较少的模型数量获得较高且稳定的预报精度。     

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。     

河北模型在岩溶地区洪水预报中的应用

岩溶地区有许多不闭合流域,其洪水预报问题较为特殊。将河北模型用于河北省的岩溶地区,取得了较好的效果。     

沱江上游长期洪水预报初探

沱江上游洪水属典型天然河道洪水特性,采用历史洪水系列,分析了厄尔尼诺现象和太阳黑子活动对沱江上游洪水的影响,并通过分析周期变化规律及数理统计分析预报等多种方法,综合分析了各种相关因子对沱江上游三皇庙水文站历年最大流量的影响,从而提高了沱江上游长期洪水预报精度。     

人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用

通过对渭河下游站点的时间序列及空间分布的分析,确定出影响华县站流量的时间和空间信息,并将其引入神经网络模型;采用典型的BP神经网络,重点对网络的隐含层节点数、训练次数和学习率进行分析,构建了渭河下游华县断面流量预报的人工神经网络模型;并采用RMSE、NSC和相关系数 R作为模型效果评定标准,将其与传统多元统计回归模型进行了对比。结果表明,所建的BP神经网络模型较多元统计回归模型的预报效果有显著的提高。     

Flood Forecasting and Flood Warning in the Firth of Clyde, UK

Coastal flooding has caused significant damage to a number of communities around the Firth of Clyde in south-west Scotland, UK. The Firth of Clyde is an enclosed embayment affected by storm surge generated in the Northern Atlantic and propagated through the Irish Channel. In recent years, the worst flooding occurred on 5th January 1991 with the estimated damage of approximately £7M. On average, some £0.5M damage is caused each year by coastal flooding. With the latest climate change predictions suggesting increased storm activity and the expected increase in mean sea levels, these damages are likely to increase. In line with the expansion of flood warning provision in Scotland, the Scottish Environment Protection Agency (SEPA) has developed a flood warning system to provide local authorities and emergency services with up to 24 h warning of coastal flooding within the Firth of Clyde and River Clyde Estuary up to Glasgow City Centre. The Firth of Clyde flood warning system consists of linked 1-D and 2-D mathematical models of the Firth of Clyde and Clyde Estuary, and other software tools for data processing, viewing and generating warning messages. The general methodology adopted in its implementation was developed following extensive consultation with the relevant authorities, including local councils and police. The warning system was launched in October 1999 and has performed well during four winter flood seasons. The system currently makes forecasts four times a day and is the only operational coastal flood warning system in Scotland.This paper summarises the development of the warning system, gives a review of its operation since its launch in 1999 and discusses future developments in flood warning in Scotland.     

淮河干流洪水预报系统及其在1991年大洪水的应用

综述了淮河流域概况，淮河干流洪水预报系统物采用的预报方法。１９９１年淮河干流洪水预报采用了降雨径流预报与上，下游站相应流量预防方法相配合，并注重实时水情分析；在行洪区多，行洪后水面宽广而比降又极小的河段的汇流计算，采用了以实测洪水资料绘制的经验蓄曲线为充分发挥的湖泊洪水演算方法。