水库预蓄效益与风险控制模型

在论述水库预蓄效益与风险分析的必要性和主要困难的基础上,首先提出一种风险率的计算方法;然后提出了一种经经济效益与风险率为目标的水库预蓄水位模糊优化控制模型及其求解方法,可供汛期分斯抬地限水位或实时决策控制预蓄水位时使用,为决策者提供有依据的信息;最后通过优选丰满发电厂水库预蓄高度算例,较详细地叙述模糊优化控制模型的建立及其求解方法,说明建模及求解方法理论是严密的,计算任意便且易于推广应用。     

水库群防洪预报调度系统设计与开发

针对以往水库群预报调度系统集成难度大、方案管理复杂的问题,采用基于图论的水库群集成思想设计并开发了水库群防洪预报调度系统,有效的解决了库群的集成和管理,具有较强的通用性和扩展性:并且为满足Client/Server模式与Browser/Server模式通用化的需要,采用分层体系结构使系统各部分组件易移植.本文主要介绍了系统的体系结构、功能模块和关键技术,该系统技术先进、功能齐全、界面友好、操作灵活、信息丰富,具有较强的实用性.     

降水预报在水库汛限水位动态控制中的可用性研究

利用降水短期预报和实况资料,分析预报某一量级降水条件下实况降水量级的概率分布。从防洪安全角度出发,重点分析某一量级降水预报条件下漏报各量级降水的可能性。并采用适线法,求解与经验点据拟合最优的水文频率曲线统计参数,估算各量级降水预报条件下实况降水的概率分布。分析结果显示,不同量级降水预报的可信度不同,各量级降水预报均表现出漏报率小、空报率大的特征;结合水文频率曲线,讨论了在汛限水位动态控制中如何应用各量级降水预报的问题。     

基于模糊聚类的丰满上游流域降雨径流变化趋势分析

针对以往研究人类活动对径流的影响时并没有考虑降雨量级、强度和类型等作用问题.本文以丰满上游受人类活动影响较大的Ⅱ区为研究对象.采用模糊聚类的方法对1942～2005年年降雨序列聚类分析.研究不同时间分布类型的降雨下人类活动对流域水文效应的影响.结果表明,人类活动的影响是造成流域径流减少的主要原因;并且降雨量越小,年内分布越分散,流域径流受人类活动影响越剧烈.     

防洪系统风险决策与管理的研究现状分析

从防洪系统风险的基本概念出发，分析了防洪风险的性质，在洪水风险管理、防洪堤、水库大坝以及其他建筑物工程风险、洪水预报调度风险等诸多方面分析了当前的研究情况，对防洪系统的风险管理提出了几点建议。     

碧流河水库对下游径流情势的影响分析

通过对碧流河水库1984～2005年入库流量资料和水库下泄至河道流量资料的分析,采用变化范围法(Rang of Variability Approach,RvA)研究了碧流河水库的修建运行对天然河川径流的水文改变度,并分析其影响.结果表明水库的修建运行极大改变了河流的天然水文情势,造成了碧流河生态环境的破坏,有必要调节水库运行方式,改善下游水文条件,补偿河流生态.     

模式单位线的推求与应用

单位线与之对应的影响因素，构成了一个模式单位线。模式单位线是由选择的历史洪水经过聚类，然后由同类型洪水推求出来的，因而提高了单位线的代表性。单位线用曲线分段拟合，简化了推求和修改中设试过程，便于计算机实现。文中以柴河水库为背景，对此法进行了详细说明，并用实际洪水过程进行了试报，表明了此法的可行性。     

水库防洪实时调度决策模糊推理神经网络模型及其应用

水库防洪实时调度决策方法是研究水库调度问题的主要内容。针对传统方法研究不系统、不全面、不能综合利用面临时刻所有信息、不具有学习功能等缺点，提出了水库防洪实时调度决策模糊推理神经网络模型，它在一定程度上较好地解决了这个问题。用大伙房水库75704次、85804次洪水调度作为计算实例，取得了比较理想的效果。     

防洪实时风险调度模型及应用

在水库下游防护断面遭遇超标准洪水或水库遭遇超标准洪水按规划调度原则泄量将超过下游防护断面安全泄量时,提出了一种水库减免下游洪灾损失的防洪实时风险调度模型,并提出了水库防洪允许极限风险率确定的原则,可供实时选择水库泄量时使用,为决策提供有依据的信息。还举了一应用算例,应用效果较好。     

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。