群居蜘蛛优化算法在水文频率分析中的应用

水文频率分析在参数估计过程中常采用智能优化适线法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,但这些算法模型参数难以有效确定,导致寻优结果存在不稳定的不足。为了克服传统优化适线法的缺陷,在系统阐述群居蜘蛛优化算法基本原理的基础上,将群居蜘蛛优化算法用于水文频率曲线的参数确定中,并与传统的参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法、遗传算法)加以比较。实例结果表明,该方法搜索效率高,寻优结果稳定,能较好获得参数的最优解。     

设计洪水频率曲线数学适线法的比较分析

运用全国91座大型水库洪水资料,比较分析了绝对值最小准则适线、离差平方和最小准则适线、概率权重矩法和双权函数法等适线结果与设计成果采用值(一般为目估适线结果)的差别.结果显示,无论是频率曲线参数,还是各频率洪水设计值,离差平方和最小准则适线结果均与采用成果的差别最小,多数(56%～87%)水库设计值的相对误差在±5%以内,绝大多数(79%～93%)水库设计值的相对误差在±10%以内.     

粒子群优化适线法在水文频率分析中的应用

水文频率分析就是给各种水利工程提供具有概率含义的水文设计数据,以确定工程的规模、投资和效益.传统的水文频率计算方法一般都是假定总体服从P-Ⅲ型分布,然后采用适线法根据样本估计参数,进而推求设计值.因此,在概率分布线型确定的前提下,水文频率计算实际上就是根据样本资料估算其中包含的参数.从充分利用样本信息、增强参数估计方法的精确性和减少人为因素影响等方面考虑,本文提出了基于粒子群优化算法的优化适线法,并将该方法应用到年最大流量频率分析中.为了进一步了解该方法的统计特性,还将其与传统参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法)作了比较.实例表明,该方法能快速的完成参数寻优过程,并较好的寻找出参数的全局最优解.     

可考虑历史洪水信息的广义极值分布线性矩法的研究

在水文及其他行业中广义极值分布(GEV)是一种较为常用的分布线型,包括极值Ⅰ型、极值Ⅱ型和极值Ⅲ型分布.在介绍了该分布线性矩与其参数关系后,给出了有效的可以考虑历史洪水信息的线性矩公式,并对由线性矩推求分布密度函数中k值作了改进.通过统计试验计算分析了线性矩在该分布中的统计性能及历史洪水公式的适用性,并与绝对值准则和平方和准则两种不同优化适线法、矩法作了比较.统计试验表明,改进k值计算后的线性矩法略优于传统线性矩法.从总体上讲,改进k值计算后的线性矩法优于平方和准则适线法及矩法,其参数及设计值的不偏性很好,与绝对值准则适线法总体上相当.     

基于随机加权先验的P-Ⅲ分布参数贝叶斯估计

研究随机加权先验法进行P-Ⅲ分布参数贝叶斯估计。应用随机加权法确定分布参数的先验分布,MCMC自适应采样算法(AM)进行参数的后验分布采样,并与矩法、极大似然法和概率权重矩法等传统水文频率分析方法进行比较。实例表明,AM方法估算参数下,实测样本与对应频率设计值离差平方和最小,是一种可行的水文频率分析途径。     

基于随机加权先验的P-Ⅲ分布参数贝叶斯估计

研究随机加权先验法进行P-Ⅲ分布参数贝叶斯估计。应用随机加权法确定分布参数的先验分布,MCMC自适应采样算法(AM)进行参数的后验分布采样,并与矩法、极大似然法和概率权重矩法等传统水文频率分析方法进行比较。实例表明,AM方法估算参数下,实测样本与对应频率设计值离差平方和最小,是一种可行的水文频率分析途径。     

水文计算中的模糊优化适线法

我国在水文计算中广泛应用适线法估计频率曲线参数。本文建议了一种模糊优化适线法。这一方法能较好地考虑经验点据的不确定性，和传统方法相比具有明显的特点。     

广义极值分布的适线法应用

广义极值分布频率曲线,也可采用均值、变差系数和偏态系数等三个统计参数来进行计算。通过建立离均系数表,可以方便地进行频率分析计算。现以澧水某站年最大流量系列为例,采用广义极值分布的适线法进行频率分析计算,成果表明广义极值分布具有一定适应性。     

基于粒子群优化算法的多元线性拟合方法研究及其应用

实际测井中,密度曲线最易受扩径的影响。为了消除这种影响,在多元线性拟合方法中引入了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),提出了基于粒子群优化算法的多元线性拟合方法,粒子群优化算法是对目标函数优化具有自适应控制的智能进化算法。这里将粒子群优化算法与多元线性拟合法结合,选取井眼环境好,且与扩径层段有相同的岩性、物性的井段作为参考层,利用受井眼环境影响相对小的测井曲线(伽马、电阻率和声波时差),建立更加精确的多元线性拟合模型;再运用这个模型在扩径层段重构密度曲线;最后将重构密度曲线与原始密度曲线、Gardner公式计算的密度曲线进行对比分析。研究结果表明,提出的基于粒子群优化算法的多元线性拟合法重构的密度曲线的合成地震记录与井旁地震道相关系数可达0.86,说明该方法能够更有效提高密度测井曲线的质量。     

PSO-LSSVM模型在位移反分析中的应用

提出了一种基于均匀设计原理、最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化算法(PSO)的快速位移反分析方法。该方法利用均匀设计和有限差分法获得学习样本,再用粒子群算法搜索最优的最小二乘支持向量机模型参数。并用最小二乘支持向量机回归模型建立反演参数与监测点位移值之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索与实测位移最吻合的反演参数。该反演模型利用了粒子群算法高效简单、均匀设计构造高质量小样本以及最小二乘支持向量机的小样本、泛化性能好的特点。将该模型应用于龙滩水电站左岸地下厂房区岩体地应力场的反演分析中,计算结果与实测的位移值和地应力值均吻合较好,说明了该模型在岩土工程快速反演分析中具有良好的应用价值。     

区域水资源复合系统可持续发展机制研究

区域水资源复合系统在利导因子和限制因子的共同作用下呈S型增长模式,可以用Logistic曲线(L曲线)或Gompertz曲线(G曲线)描述其发展过程.对其微分形式的分析表明,L曲线的成长期和全盛期、G曲线的成长期、全盛期和成熟期分别是其可持续发展区.对L曲线的差分形式分析表明,适当的发展速度是实现系统可持续发展的关键,应尽可能使发展速度处在最优区间,过低会影响当代人的进步,过高又会导致演化过程不稳定,甚至出现混沌.区域水资源复合系统的可持续发展过程是多阶段、多层次的组合S型曲线,可用L曲线或G曲线的起步期、成长期和全盛期作为一个周期,构造系统可持续发展的组合S型轨迹方程.最后拟合了大连市和烟台市水资源复合系统1996-2005年的发展指数,结果均为两层的组合L曲线.     

Copula函数在水文水资源中的研究进展与述评

Copula函数是一种灵活构造多变量联合分布和处理多变量问题的有效工具,在水文水资源领域应用广泛;随着研究的广度和深度不断推进,显示出其良好的适用性和不可替代的优越性。重点综述了近10年来Copula函数在水文事件多变量频率分析、水文事件遭遇组合分析、水文随机模拟、水文模型与预报以及其他问题中的最新应用研究进展与不足。从应用条件、参数估计、不对称性、拟合优选、尾部特性、多变量重现期选取、成果抽样误差等方面阐述了Copula函数应用需要注意的问题。展望了未来Copula函数在水文水资源领域应用中的研究重点和发展方向,为今后的研究提供借鉴和参考。     

改进的无作物潜水蒸发经验公式

根据安徽省五道沟水文水资源实验站砂姜黑土和砂壤土2种原状土样1992-1994年的潜水蒸发实验观测数据,在分析无作物条件下潜水蒸发与各种影响因素关系、潜水蒸发系数与水面蒸发关系的基础上,采用非线性最小二乘法,以决定性系数、残差均值和方差为性能指标,对已有的潜水蒸发经验公式-阿维里扬诺夫公式和叶水庭公式进行了非线性回归拟合优度比较,并提出了2个公式的改进形式。结果表明,采用改进后的经验公式进行潜水蒸发的拟合和预测,较原有公式精度有明显提高。     

土-水特征曲线的试验研究及曲线拟合

土-水特征曲线是非饱和土力学研究中的一条重要曲线,其拟合参数对于分析非饱和土的各种性质具有重要意义。基于渗析法及滤纸法试验,测定了合肥市某工地非饱和膨胀土的土-水特征。以van Genuchten模型为基础,采用科学计算语言Matlab中的Lsqcurvefit函数对试验结果进行了曲线拟合,分析了土-水特征曲线拟合参数的多解性及其影响因素。拟合结果表明：渗析法试验得到的吸力范围偏低,拟合参数多解性较为明显;综合2种试验结果,可以得到较大吸力范围内的土-水特征曲线,且参数多解性较小;参与土-水特征曲线拟合的试验数据点的吸力范围应足够大,试验数据点应能够代表整条曲线的形状,试验点不必太过于密集,否则土-水特征曲线拟合参数的多解性较为明显;另一方面,只要试验数据点能代表整条曲线的形状,试验数据点的个数不必太多。这一研究结果对提高土-水特征曲线拟合参数的精度、提高试验效率有重要指导意义。     

同步扫频电磁法的开发应用

本文简介高频大地电磁测量方法的技术原理和场源机制,探讨了该方法对解决地下岩溶、古采空区及积水、陷落柱、火区分布、供水井定位及温泉地热等地质问题的效用,并具体剖析了该方法的开发应用和基本解译方法。     

The influence of grain-size analysis methods and sediment mixing on curve shapes and textural parameters: Implications for sediment trend analysis

To this day, deterministic physical models capable of explaining the evolution of grain-size distributions in the course of transport are still lacking. For this reason, various attributes of particle frequency distributions, in particular curve shapes and textural parameters, have for many decades been investigated for potential information about transport behaviour and size-sorting processes of sediments in numerous environments. Such approaches are essentially conceptual and hence rely heavily on the validity of the assumptions on which they are based. A factor which has to date been largely ignored in this context, is the fact that different methods of grain-size analysis (e. g. sieving, laser absorption and diffraction, settling velocity measurements), when applied to the same sample material, produce variable curve shapes, and hence incongruous textural data. This is illustrated by selected examples showing the differences between sieving and settling results, conversion of settling velocities into equivalent settling diameters (psi-phi-transformations), and the influences of particle shape, particle density, and water temperature. It is demonstrated that particle-size distributions are not only method-dependent but also dependent on the adopted post-processing procedure. As a result, only frequency curves generated by the same method and subsequently processed by identical computational procedures can be meaningfully compared. Furthermore, the computation of textural parameters from bi- or multimodal size distributions produces spurious results which are unrelated to the processes leading to the mixing of different size populations frequently observed in nature. In such cases, only the decomposition of such distributions into individual populations and the spatial comparison of such populations makes any sense. Because a physical explanation for the generation of size distributions is lacking, a particular curve shape of a grain-size population has no meaning on its own. Only a systematic comparison of progressively changing curve shapes (and associated textural parameters) of sediments collected on a closely spaced grid can yield data suitable for sediment trend analysis.     

年径流频率分析的一次二阶矩法及其应用

针对流量资料极短时传统年径流频率分析方法——适线法不再适用的问题,分析了基于水文过程,由影响径流形成的因子推求年径流频率的一次二阶矩法的可行性,并讨论其在无流量资料流域应用中所存在的问题与解决方法。以江西省20个流域为研究对象,采用无参数Schreiber方程与单参数Fu-Zhang方程的水量平衡式作为年降雨—径流模型,结果表明:①一次二阶矩法的分析结果与实测年径流的经验频率较为吻合;②无流量资料流域中,忽略土壤含水量年间变化的作用,Fu-Zhang模型的分析结果比Schreiber模型好;③无流量资料流域中,Fu-Zhang模型中的参数ω可采用反距离权重法估计。     

Evaluation of CHIRPS and its application for drought monitoring over the Haihe River Basin,China

To establish the drought index objectively and reasonably and evaluate the hydrological drought accurately, firstly, the optimal distribution was selected from nine distributions (normal, lognormal, exponential, gamma, general extreme value, inverse Gaussian, logistic, log-logistic and Weibull), then the Optimal Standardized Streamflow Index (OSSI) was calculated based on the optimal distribution, and last, the spatiotemporal evolution of hydrological drought based on the OSSI series was investigated through the monthly streamflow data of seven hydrological stations during the period 1961–2011 in Luanhe River basin, China. Results suggest: (1) the general extreme value and log-logistic distributions performed prominently in fitting the monthly streamflow of Luanhe River basin. (2) The main periods of hydrological drought in Luanhe River basin were 148–169, 75–80, 42–45, 14–19 and 8–9 months. (3) The hydrological drought had an aggravating trend over the past 51 year and with the increase in timescale, the aggravating trend was more serious. (4) The lower the drought grade was, the broader the coverage area. As for the Luanhe River basin, the whole basin suffered the mild and more serious drought, while the severe and more serious drought only cover some areas. (5) With the increase in time step, the frequency distribution of mild droughts across the basin tended to be concentrated, the frequency of extreme droughts in middle and upper reaches tended to increase and the frequency in downstream tends to decrease. This research can provide powerful references for water resources planning and management and drought mitigation.     

Size distribution analyses for estimating diamond grade and value

Analysing the size frequency distributions (SFDs) of both micro diamonds and macro diamonds from primary deposits shows that the distributions are continuous across all sizes and that there are two regions of different character with a transition about 1–2 mm. Using log axes, the frequency curve is linear for the smaller sizes allowing slope and intercept parameters to be determined which are less ambiguous than stone counts and ratios of macro to micro populations that are generally reported. Modelling a diamond population that has undergone removal of a uniform thickness of the outer layer transforms a linear frequency curve into a quadratic form, which is also the form of the frequency curve for macro diamonds. Diamonds grown synthetically also display a linear distribution across a smaller fraction of their size distribution curve.