基于D-S证据理论改进AHP-熵权的流域洪涝灾害评估研究

考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性,选取指标构建小清河流域洪涝灾害风险评估指标体系,提出一种基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法计算指标权重,求取洪涝灾害风险指数,运用自然断点分级法确定洪涝灾害风险等级,分析小清河流域洪涝灾害风险空间分布情况。结果表明:小清河流域洪涝灾害风险总体上表现出南低北高的趋势,其中高风险区和较高风险区分别占流域面积的8.7%和14.3%,主要分布在小清河干流以及主要支流两岸。所得评估结果同“利奇马”台风发生期间实际洪灾风险分布情况一致,对比证明基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法优于AHP和熵权法,可为小清河流域防洪减灾决策提供依据。

南水北调中线冬季冰情变化特征及输水能力提升策略研究

南水北调中线工程冰期输水能力受限已成为制约工程安全运行和社会效益发挥的巨大障碍。认识和辨析通水以来中线干渠冬季水温冰情演变规律及影响机理,是中线干渠冬季输水能力提升亟需解决的关键问题。本文基于2011—2023年中线干渠连续12个冬季的气象、水力、冰情等原型观测资料,分析了中线干渠水温冰情时空分布本底和特征规律,明晰了影响中线干渠冰凌生消的关键因素,针对性提出了冬季输水能力提升的相关应对策略。分析表明:通水以来冰情发生的范围和时间相比理论预想偏小、偏短,冰凌影响区为七里河倒虹吸至北拒马河暗渠段,冰塞风险区为滹沱河倒虹吸至北拒马河暗渠段,多年平均冰厚15 cm,历史极端冰塞厚2.9 m,冰凌壅水最高值0.73 m;干渠冬季水温由南向北递减,依次出现岸冰、流冰和冰盖,日均气温转负后相应的断面平均测量水温在2.5、1.0和0.25℃左右,且沿程水温下降速率与流量和气温呈负相关,即增大输水流量可减缓水温下降速度;影响冰凌生消的关键因素是气温、流量、太阳辐射和风速,典型年如2016年的严重冰情与1月低累计负积温、大输水流量和短时寒潮叠加有关,漕河等渡槽失温快产冰量大与风速密切相关。基于上述分析,未来可考虑结合气象、水情、冰情实时监测和智能预警预报,建立水温-水量-水力协同调控和动态调度技术体系,重点从缩短冰期输水时长、降低冰情影响范围、优化关键控制指标和挖潜渠道防冰塞性能等多方面全面提升南水北调中线工程冬季输水能力。

基于NSGA-Ⅱ的南水北调东线一期北延应急工程水资源多目标优化配置

为推进南水北调工程高质量发展,以南水北调东线一期北延应急供水工程为研究对象,开展北延应急供水工程水资源多目标优化配置研究。以缺水量最小、调水成本最低为目标,构建北延应急供水工程受水区水量多目标优化配置模型,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。确定各受水区在经济最大化和缺水总量最小化条件下的供水量,制定符合农业、生态和城市应急等需求的精准调配方案。结果表明:平水年满足按需分配条件,做到满足最大需水量的同时也满足供水成本最低的目标;枯水年年供水保证率分别为57%、56%、55%、54%、53%、49%、46%、36%、34%和21%情况下的10组最优解作为水量优化配置方案,其中7个优化配置方案供水保证率大于规划调水量的供水保证率值38%。在水资源多目标优化配置方案下可高效完成受水区供需水任务的同时,有效提高供水保证率,同时保证调水成本的经济性。

基于PSO-SVM的鹤盛溪流域山洪风险评价

为探究温州市鹤盛溪流域山洪风险空间分布,综合考虑山洪致灾因子、孕灾环境和承灾体3方面的山洪影响因子,建立基于粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)混合算法的山洪风险评价模型。选取准确度、灵敏度、特异性、F-score值、Kappa系数和受试者工作特征曲线等6个指标,采用学习矢量量化(LVQ)算法量化山洪影响因子对山洪灾害发生的影响程度,并将PSO-SVM混合算法模型与单一算法模型进行对比。结果表明:混合算法具有一定的迁移能力,能够更加准确地反映山洪风险的空间分布特征;验证集受试者工作特征曲线指标、Kappa系数和准确度分别为0.934、0.833、0.912,PSO-SVM混合算法模型能显著提高山洪风险评价精度。

旱涝交替下驮英灌区年内水资源优化调控研究

针对旱涝频发下区域水资源分配不均问题,基于某时段可供水量是否满足用户层理想需水量,提出旱涝交替下年内水资源优化调控方法。以驮英灌区为研究对象,建立水资源优化调控模型,通过2030规划水平年驮英灌区供水侧供水能力分析及需水侧水资源需求预测,分析远期水资源供需平衡情况,研究年内尺度的水资源优化调控方案。结果表明,规划水平年总缺水1692万m^(3),年缺水率较调控前降低37.7%,生活用水得到充分保证,有效缓解了水资源短缺和分配不均局面。研究成果可为驮英灌区旱涝交替水资源优化调控提供决策方案,且该方法可供旱涝频发区域水资源优化调控参考。

基于AE-RCNN的洪水分级智能预报方法研究

复杂产汇流特性地区使用洪水分级预报方法可提高预报精度,本文提出一种基于自编码器(Autoencoder,AE)和残差卷积神经网络(Residual Convolutional Neural Network,RCNN)的洪水分级智能预报方法,使用自编码器和K均值聚类算法实现对原始水文数据的特征提取和洪水分级,通过RCNN模型提升卷积神经网络的有效训练深度,以山东省小清河流域黄台桥水文站为例开展洪水分级智能预报研究。结果表明应用降维数据聚类的AE-RCNN模型MAE指标、RMSE指标、NSE指标分别为5.04、7.91、0.92,优于CNN模型、RCNN模型和降雨聚类RCNN模型。该方法能够有效提取水文数据特征、提高洪水预报精度。

基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法

为充分挖掘风暴潮增水的时序关联特性,提高风暴潮增水的预报精度,综合考虑台风因素、气象要素和天文潮因素对风暴潮增水的影响,结合长短期记忆(LSTM)神经网络和灰色模型(GM)的优势,提出基于LSTM-GM神经网络模型的风暴潮增水预报方法。利用该方法采用12场历史台风数据对小清河入海口风暴潮增水进行模拟预报,并将预报结果与LSTM神经网络、BP神经网络的预报结果进行对比。结果表明:相较于LSTM神经网络和BP神经网络,LSTM-GM神经网络模型的纳什效率系数分别提高了6.5%和11.4%,均方根误差分别降低了70.6%和72.2%,平均相对误差分别降低了50%和69.2%;LSTM-GM神经网络模型可有效处理风暴潮增水与各影响因素间的非线性关系,提高风暴潮增水预报的精度。

VMD-PSO-LSTM模型的日径流多步预测

为了弱化径流时间序列的非线性和非平稳性,提高不同预见期的日径流预测精度,提出了一种新的VMD-PSO-LSTM多步预测组合模型。首先采用变分模态分解(VMD)方法将原始日径流序列分解为子序列,通过粒子群优化算法(PSO)对长短期记忆(LSTM)模型参数进行优化,对各子序列建立PSO-LSTM模型,各分量的预测值重构集成预测结果。将VMD-PSO-LSTM模型应用于黄河下游花园口和利津站的日径流多步预测,采用Nash sutcliffe效率系数(ENS)、相关系数(R)和均方根误差(ERMS)3个定量评价指标对模型预测结果进行评价。结果表明:在预见期为1、2、3 d的情况下,两个测站的Nash sutcliffe效率系数和相关系数均在0.90以上。与CEEMD-PSO-LSTM和PSO-LSTM模型的预测结果对比表明,该模型能够有效提高日径流多步预测精度,是一种高效稳定的径流预报模型。

溃堤洪水分析的一、二维水动力耦合模型及应用

建立一、二维水动力耦合数学模型以模拟溃堤洪水的演进过程,其中一维模型采用Preissmann格式离散,二维模型利用基于非结构网格的Roe格式离散。将道路、灌渠等特殊边界概化为宽顶堰并作线性处理,利用非结构网格与特殊边界的耦联,建立具有真实地形的耦合模型,并采用干湿水深理论对模型进行优化。将模型应用于黄河青铜峡河西灌区溃堤洪水的模拟,较为真实地再现了洪水在计算区域内的演进过程与淹没范围,体现了道路、灌渠等特殊边界的阻水效果与桥涵的过水效果。

基于人工神经网络的多泥沙洪水预报

阐述了人工神经网络方法对多泥沙洪水演进的辨识机理， 建立神经网络预报模型， 采用最小二乘快速收敛法， 通过模型联想实现水沙演进预报。研究结果与实测结果吻合良好， 体现了人工神经网络的应用价值和发展前景。

漫溃堤洪水联算全二维水动力模型及应用

为应对河道洪峰流量增大和漫溃堤长历时相伴发生的洪灾现象,借鉴全二维气相色谱理论提出全二维水动力模型概念,建立了模拟河道和灌区洪水演进的漫溃堤洪水联算全二维水动力模型,并采用Roe格式的近似Riemann解对界面通量进行数值求解。模型内通过漫溃堤堰流公式成功实现河道与灌区的耦联,考虑溃口展宽变化,加密处理河道网格,采用热启动与干湿水深理论对模型进行优化,并利用加大糙率法对村庄较为密集的地形进行优化处理,尽可能反应地面真实情况。将该模型应用于黄河宁蒙段河道与左右岸灌区的漫溃堤洪水演进模拟,计算结果合理可靠,流场分布均匀光滑,初步验证了模型的精度及可靠性,研究成果对河道溃决洪水的精细仿真模拟和该地区洪水风险分析决策具有重要意义。

溃堤洪水的二维水动力模型及其应用

为了减少堤防溃决造成重大的生命财产损失,加强防洪减灾非工程措施建设,建立了溃堤洪水的二维水动力模型,对溃堤洪水的精细化仿真模拟。该模型考虑了溃堤口门展宽变化,局部网格加密处理,并采用干湿水深理论与热启动技术对模型进行优化。将该模型应用于黄河内蒙段南岸灌区的溃堤洪水演进模拟,利用2008年杭锦旗奎素段实际溃堤数据对所建模型进行验证,结果表明:流场分布均匀且光滑,计算结果合理可靠,模型具有较高的计算精度及可靠性。采用该模型模拟了沙圪堵工程与奎素段堤防同时溃决的情形,并绘制了洪水风险图,为该地区防洪风险管理决策提供了重要的技术支持。

充水橡胶坝的静力变形和泄流振动

根据水动力学相似和结构动力学相似原理制作了大比尺水弹性橡胶坝模型，对充水橡胶坝溢流时静力变形和动态特性进行了研究，分析了橡胶坝溢流变形规律，对水流脉动压力特性、橡胶坝的自振特性、坝袋内水压的脉动特征及橡胶坝袋的动应力和动位移进行了测试，并对橡胶坝的起伏拍动现象、共振现象和振动控制方面作了试探性的研究．在理论上，采用薄膜结构的几何非线性理论对橡胶坝的静力变形进行了计算。

基于模糊层次分析法的京津冀洪灾风险评价

针对京津冀一体化发展的总体需求,采用模糊层次分析法,开展京津冀地区洪灾风险评价研究。首先从致灾因子、孕灾环境和承灾体三个方面分析遴选评价指标,采用模糊算法与层次分析法相结合,构造模糊一致判断矩阵确定各指标相对权重,并利用GIS技术将多维指标映射为一维评判准则,建立京津冀地区洪灾风险综合评价模型,确定洪灾风险空间分布状况,实现京津冀洪灾风险等级区划。结果表明:中高风险区主要分布于滦河、大清河及子牙河沿岸,特别是子牙河南支滏阳河上游、大清河南支河系上游以及白洋淀周边区域风险较高;北京、天津、石家庄等中心城区局部区域风险较低,城乡防洪标准提高后,相应区域的洪灾风险等级进一步降低。洪灾风险计算方法和区划结果具有合理性,研究成果可为区域洪灾风险区划和京津冀协同发展规划提供参考。

洪泽湖与骆马湖水资源连通分析与优化调度耦合模型研究

通过对洪泽湖与骆马湖水资源综合分析,发现两湖水系存在丰枯不同步的情况,且两湖连通河道满足水资源联调需求。本文采用大系统分解协调理论与线性规划优化模型原理,研究建立了洪泽湖与骆马湖水资源优化调度耦合模型,并采用逆时序倒推法制定了两湖水资源调度控制线,为两湖水系水资源耦合模型计算提供依据。根据两湖长序列来水资料和用户2020规划水平年需水预测,进行两湖水资源联合优化调度计算。研究成果为两湖水系水资源调度预案编制提供了依据,进一步优化了两湖水资源配置,促进洪水资源化利用,有助于缓解两湖地区水资源供需矛盾,保障区域经济协调发展,具有重要的理论和现实意义。

多源洪水耦合模型在防洪保护区洪水分析中的应用

针对防洪保护区单一洪水风险分析的不足,以一、二维非恒定流基本控制方程为理论基础,采用有限体积法对网格进行离散求解,建立溃堤洪水和暴雨多源洪水耦合的数学模型。在一、二维模型的链接处选用堰流公式实现河槽与保护区水流的实时交互,借助干湿水深理论对模型进行优化,利用遥感影像解译处理保护区内复杂地形条件下糙率对洪水演进的影响,概化处理区域内道路和过水涵洞对洪水的阻水或导水作用,并利用历史实测洪水资料进行模型验证。将验证后的模型应用于淮河干流凤台段防洪保护区多源洪水运动耦合模拟,分析了单一洪水与多源洪水对防洪保护区的损失比较结果,说明该区域受暴雨内涝影响较为严重。

石家庄市暴雨内涝精细化水动力模型应用

近年来石家庄市极端天气逐渐增多,局部短历时强降雨的发生愈加频繁,造成城区大范围积水,损失严重。基于高精度DEM数据,采用小尺寸结构化网格建立石家庄市暴雨内涝精细化水动力模型。模型精确反映了房屋建筑、城市道路、立交系统和排水渠系等典型城市地物;采用分区径流系数和糙率体现不同下垫面的影响;通过将排水分区精细划分至各雨水干管实际控制街区模拟管网实际排水过程,并设置点源模拟城市立交泵站。模型高精度地模拟了该市主城区房屋阻水、庭院雨水出流、地道桥等低洼处汇水积涝、路面行涝、管网排水以及泵站抽排水等具有典型城市特征的水流现象,计算统计了城区积涝面积、积水点及积水路段。将该市内涝危险性等级划分为高、中、低三级,结合模拟结果进行风险分析及等级划分,分析结果为石家庄市防涝减灾工作和内涝风险管理提供信息支持,具有重要实用价值。

多溃口河网耦合模型在防洪保护区洪水分析中的应用

基于珠江三角洲流域堤防在大洪水情况下多处溃决的特点,以一维、二维非恒定流控制方程作为理论基础,建立珠江三角洲流域多溃口一二维耦合河网模型,在耦合位置采用堰流公式实现河网和保护区内水流的实时交互。模型采用堤防渐变展宽的溃决方式进行溃口参数设置,采用地形局部修正的方法处理保护区内道路和桥涵的导阻水作用,采用糙率分区和对村庄等密集区域局部加大糙率的方法进行地形的优化处理,采用"干湿判别"理论对动边界进行优化。将优化后的模型用于江新联围防洪保护区多溃口洪水耦合计算,对比分析了单一溃口洪水与多溃口洪水淹没结果,研究成果对珠江三角洲流域及其他类似区域的多溃口溃堤洪水风险评价具有重要参考价值。

溃漫堤洪水多维耦联数值模型及应用

针对山洪沟防洪标准偏低、遭遇暴雨洪水时溃漫堤风险较大且较难准确预测的问题,开展洪水多维耦联数值模型研究.基于圣维南方程与VOF法的标准k-ε双方程原理,融合Abbott六点隐格式法、非结构化网格Roe格式的单元中心显式有限体积法与结构化网格PISO算法优势,系统构建溃漫堤洪水多维耦联数值仿真模型.以贺兰山汝箕沟为研究对象,模拟其遭遇百年一遇洪水时,沟道一维、溃口三维与淹没区域二维的多维水流动态耦合演进过程及影响情况.结果表明,溃漫堤洪水多维运动过程与流态模拟效果较好,所建多维洪水耦联数值模型计算精度较高,对多流态洪水动态耦合精确计算与淹没风险准确评估具有重要意义.

基于分形理论与SVM的河冰高分遥感影像智能识别方法研究

黄河流域冬季凌汛灾害频发,抢险难度大,可能造成沿岸巨大的经济损失和严重的社会影响。本文针对黄河河冰高分遥感影像的几何特征、空间特征和纹理特征等复杂信息,提出一种高分遥感影像凌汛灾害监测信息识别提取方法。基于改进的ε-毯子分形理论开展河冰遥感影像的分形边缘检测与分割,利用支持向量机算法,智能分类识别不同种类河冰空间分布信息。本文研究方法可快速且准确地提取各类河冰纹理特征和区分河冰的类别,总体分类精度达到93%以上。本研究成果可为凌汛灾害风险的管理调控提供一定的决策依据。