基于非平稳GEV模型的黄河源区枯季径流演变特征分析

为剖析气候变化对水文极值非平稳性的影响,采用5 a滑动平均和Mann-Kendall突变检验法对黄河唐乃亥水文站1957—2018年最枯多日平均流量进行非平稳检验;根据Kendall等级相关分析法优选气候指数,以时间和气候指数为协变量构建非平稳广义极值分布(generalized extreme value,GEV)模型,并进行参数估计与模型优选,对比平稳与非平稳GEV模型在枯季径流模拟中的应用效果。研究结果表明:黄河源区枯季径流呈现明显的非平稳特征;平稳GEV模型的模拟值偏高,以西太平洋指数为协变量的非平稳GEV模型对极值的拟合效果较好,且能较好地解释极端枯水事件的波动性。

近50年怒江流域中上游枯季径流变化及其对气候变化的响应

利用长序列观测记录,分析怒江流域中上游1960~2009年枯季气温和降水的变化规律,探讨近50 a来该流域中上游枯季径流变化特征及其对气候变化的响应规律。结果表明：怒江流域中上游冬季和春季气温均有上升趋势;怒江流域中上游春季和冬季降水量均有增加的趋势;怒江干流道街坝站冬季和春季平均流量都有显著的增加趋势;无论是年最小1、7、30及90 d流量等枯季极值流量,还是75%,90%,95%等不同保证率枯水径流特征值,1990 s和2000 s均远高于其他年代,说明20世纪90年代以来怒江流域枯水径流有较为明显的增长。

改进的BP算法在黄河下游枯季径流预测中的应用

本文在黄河下游地区应用多层前向人工神经网络理论 ,通过改进 BP算法 ,建立下游枯季径流预测的 BP神经网络模型 ,使用花园口 -利津水文站 2 6年的完整序列测流资料训练和检验网络并用于预测。结果表明 ,通过本次研究建立的 BP网络模型是合理的、可靠的 ,它较好地反映了黄河下游的枯季径流规律 ,可为今后黄河流域水资源的统一调度、管理 ,尤其是预防黄河下游再次出现断流提供科学依据。

基于人工神经网络的黄河下游枯季径流预测研究

通过分析黄河下游枯季径流的影响因素 ,主要为花园口水文站径流量和下游的引黄量这两个因子 ,花园口水文站径流量和下游的引黄量可作为输入层中的影响因子 ,下游利津站的流量作为输出层。应用多层前向人工神经网络理论 ,构造四套枯季径流实时预测的BP神经网络模型 ,使用花园口—利津水文站 2

基于GIS分析喀斯特流域下垫面因素对枯季径流的影响——以贵州省河流为例

本文采用GIS作为空间分析的工具 ,分析了喀斯特流域地貌类型等下垫面因素对枯季径流的影响 ,并从流域结构的角度 ,选择了空间尺度、岩性、地貌类型、森林植被等自然因素作为参数 ,借助于SPSS软件 ,运用多元统计学的方法 ,建立了多元回归方程数学模型 ,对喀斯特流域枯季最小日流量进行预测。

近60年来我国主要江河枯季径流变化及趋势分析

以我国主要江河的枯季径流系列为研究对象，分析了我国主要江河1950～2008年枯季径流系列变化过程，对比分析了1980年前后两段时期枯季径流的变化，揭示我国主要江河近60年来水文情势变化及趋势，反映枯季径流对全球气候变化的响应。

广义极值分布模型在黄河源区枯季径流中的应用

为研究广义极值分布模型(GEV)在黄河源区独特的寒区自然环境与冻土覆盖状态环境中的应用价值,基于黄河源区4个站点1956～2011年逐日径流量资料,分别以两参数对数正态分布曲线(LN2)、皮尔逊Ⅲ型曲线(P3)、对数皮尔逊Ⅲ型曲线(LP3)、GEV 4种枯水径流理论频率分布对最枯1、3、7、30、90d平均枯水流量进行拟合分析,并采用概率点距相关系数法(PPCC)和改进的均方根误差法(RMSE)进行量化裁定。结果表明,GEV已具备适应寒区枯水径流频率分析的能力,并在一定程度上优于LN2、P3、LP3概率分布函数,对高流量、高变差系数、长历时均表现出较好的稳定性能。

岩溶流域枯季径流的区域频率分析

了解岩溶流域枯季径流的变化对维持岩溶生态系统的发展有重要意义。采用线性矩法以年最小7日平均径流量作为枯季径流的统计特征量,通过样本一致性检验、样本相似区检验及区域分布函数识别后,分别采用5种分布函数进行频率分析计算,并以概化的罗枝斯蒂分布(GLO)作为区域统一分布线型,采用指标洪水法对研究区贵州省乌江水系进行枯季径流的区域频率分析。结果表明,GLO分布能取得较好的枯季径流模拟精度。

基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报研究

根据枯季径流的特点,采用多元线性回归模型模拟了先验分布和似然函数,建立了基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报模型。与传统枯季径流预报方法相比,该方法预报精度高,能以概率分布形式定量描述预报的不确定性,为水量调度提供了科学的决策依据,实例应用表明,效果理想。

喀斯特流域枯季径流衰减系数与地表形态特征相关分析研究

针对喀斯特流域地形、地貌对枯季径流的调蓄作用,选用乌江流域思南站以上19个水文站点枯季流量资料进行枯季径流衰减规律分析。根据枯季径流衰减曲线的拟合将枯季径流分为快速裂隙流和慢速裂隙流两段退水过程,并计算相应的衰减系数。通过对衰减系数与流域地表形态特征的单因素和多因素回归分析,确定影响衰减系数的主要影响因子为高程特征值和地形指数特征值,并建立两者与衰减系数的二元非线性回归方程(a1=0.781-0.266.ln(x)+0.633.ln(y),a2=0.061-0.016.ln(x)+0.044.ln(y)),其置信区间都大于99%,说明曲线整体拟合显著,为枯期径流衰减系数区域化分析及无/缺资料流域的水文模拟提供基础。

基于最优加权组合模型的枯季径流预测研究

【目的】研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据。【方法】建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各模型预测精度进行比较。【结果】单项预测模型中,仅ARIMA模型通过了确定性系数检验;最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高;组合预测模型中,仅ARIMA-MLR和ARIMA-ANN最优加权组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型。【结论】最优加权组合模型的精度不但取决于各单项预测模型的精度,也与其之间的相关性有关,适合西营河枯季径流预测的最优加权组合模型是ARIMA-MRL和ARIMA-ANN组合模型。

秩相关秩相似法在枯季径流预报中的应用

阐述了秩相关秩相似法的基本原理,并根据枯季径流的特点,将该方法应用于丹江口水库的枯季入库径流预报。计算结果表明,该方法的预报效果比较理想,可操作性强,可供水库在实际运行中制定调度方案时应用。

基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报

分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN( 7, 1, 15, 1 )模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。

天山北坡中段主要河流的枯季径流分析

枯水径流是构成河川径流年内分配的重要组成部分,在水资源评价、生态环境及工程水文分析计算中是必不可少的,它是河川径流的一种特殊形态。研究区域地处新疆经济社会发展的中心地带—天山北坡经济带,是水资源紧缺地区,对其枯季径流进行较深入的分析研究,有其重要的现实意义。对天山北坡中段主要河流的冬季、枯水期、最小月和最小日平均流量作了初步分析,并提出某些区域性的基本规律。

基于Elman网络的黄河源区枯季径流预报研究

采用反馈Elman网络对黄河唐乃亥及玛曲两站1959—2003年年降水量及径流量进行了分析，建立了基于反馈神经网络的黄河源区枯季径流预报模型。利用matlab7神经网络工具箱对黄河源区唐乃亥站枯季径流量进行了预报。结果表明，所建立的ANN（7，7，15，7）模型预报结果精度高，容错能力强，是枯季径流预报的有效手段。

水量调度下西江下游枯季径流演变特征

对西江枯季水量调度下径流演变特征及极端枯水特征进行分析,为西江流域枯季水量统一调度和水资源高效利用提供参考。选取梧州水文站1950-2015年逐日流量资料,采用Mann-Kendall法、滑动T检验、R/S法等多种方法对西江下游枯季水量调度前后枯水年月流量序列进行趋势性对比分析,并详细探讨其变异性及未来变化特征。结果表明:西江下游枯季流量呈不显著上升趋势,呈正持续性,且变异可能性较小;水量调度后枯季11月份,次年1月份和2月份流量呈显著上升趋势,而10月份流量明显下降,即呈现拦蓄汛末洪水补给枯水月份特点,但作为枯水关键期的12月份流量呈微弱上升趋势值得关注;枯季各月流量的Hurst指数和相关系数C(t)表明,未来西江下游枯季各月流量仍与过去趋势相一致,且无显著变异。PPCC检验表明,LP-Ⅲ型分布描述西江枯水年月流量频率分布最优,以该分布频率P=90%为极端枯水标准,显示枯季径流前期随着指标流量尺度变小,极端枯水发生变多,但后期变少,可见枯季水量调度一定程度上有助于减少极端枯水事件的发生。

冶河流域枯季径流量趋势特性及演化规律研究

分析了气候因素、下垫面因素、地质因素和降水强度等因素对枯季径流的影响。采用相关检验法对枯季径流变化趋势分析,枯季径流趋势性显著,而且呈递减趋势。采用有序聚类法对枯季径流变化规律进行分析,1978年为突变点,枯季径流系列呈两个时段。将两个时段的汛期径流和枯季径流进行相关性分析,回归效果显著。枯季径流量变化主要影响因素是人类活动。分析和研究该流域枯季径流的变化规律和变化趋势,为该区域水资源分配与合理利用提供科学依据。

基于多项式回归模型的枯季径流预报与分析

冶河流域径流的补给来源主要是大气降水,径流和降水主要集中在5月-10月。由于受地质环境条件、流域下垫面因素作用,汛期径流与枯季径流存在良好的相关关系。枯季径流预报采用汛期径流量与枯季径流量建立多项式回归模型,通过对不同阶数的多项式进行对比分析,三阶多项式曲线拟合程度较好。采用符号检验和偏离数值检验法对该曲线进行检验,曲线拟合效果显著。并对枯季径流预报结果进行评价,按照枯季径流预报规范的要求,预报合格率达89.3%。该流域枯季径流,是沿河工业用水、灌溉用水的主要来源,分析和预报冶河枯季径流来水情况,为制定工农业用水方案提供科学依据。

西江下游月枯季径流特征研究

通过分析变化环境下西江下游枯季径流变化特征,为西江流域枯季水量的统一调度提供参考。基于梧州水文站1950—2015年逐日流量资料,采用Mann-Kendall趋势分析法、R/S法、滑动T检验等多种方法分析了枯季平均流量和各月径流分配均匀程度和变化幅度的趋势性和变异性。结果表明:西江下游60多年来枯季流量未发生变异,且以5. 11 m3/(s·年)的增长率呈不显著增长趋势,具正持续性。枯季各月流量分配的均匀度显著地趋于均匀,变化幅度显著减小。枯季月均流量连续最小3个月主要在1—3月,可见后枯水期补水形势依然严峻。采用PPCC法对以枯季流量序列为频率分析特征指标的5种假设分布进行适用性量化裁定,得出LP-Ⅲ型分布更适用于表征西江枯季流量的频率分布,该分布显示极端枯水事件发生频率有从前期的1. 52%到后期的4. 55%的增大趋势。

基于气象水文耦合的中小河流枯季径流短期预报

开展枯水期径流过程的模拟预报对水资源配置、生态环境需水量的研究、抗旱救灾等十分重要,为延长预见期,以数值天气预报未来7 d预报成果及水文实时观测数据为资料,以中小河流枯季短期径流为研究对象,优选了预报因子,基于二次回归正交旋转设计,探索了气象水文耦合在中小河流枯季径流预报方法。经在南汀河姑老河水文站未来3、5、7 d枯季径流模拟中应用,构建的气象水文耦合的预报模型拟合精度达到甲级,精度较高,效果理想,该方法操作简单,易于实现。