人工系列随机生成计算中几个问题的研究和探讨

本文从遵重水文随机过程的物理意义出发,并结合实际工作情况,提出以下三个问题:1.对于人工系列随机生成计算中,样本容量的要求应根据实测系列的性质而确定,对于平稳性随机系列,可以用一般方法确定,而对于带有周期性的实测系列,应从所具有周期性长度的整数倍未确定。力求丰、枯水组相等来提高其对总体的代表性。2.对于人工系列随机生成计算中,各关键部分的统计检验不能盲目信任,一个计算方案的最后取舍,应据其计算精度为准。统计检验是否通过,只能作为参考。3.一个生成系列的精度,应根据与实测系列的统计参数对照为准、不能用拟合值对比,其相对误差,从目前的可能述到标准来说,年径流中的一阶原点矩与二阶中心矩,其年径流量误差可以达到不超过3%,二阶混合矩与三阶中心矩可以放宽,尤其后者更是如此,对于月径流系列,可以控制在5%—6%为宜。

小浪底水库年月径流生成设计

本文以黄河干流小浪底站1919～1959年水文资料为依据,建立其马尔可夫随机模拟模型,生成年及月径流量系列。为模拟资料的周期性,共建了1～8阶八个 AR 总体模型,生成5千年径流系列。各阶模型成果的水文特征值模拟精度都较高,其中7阶模型的自相关函数误差最小。根据本次计算及以往经验,我们认为 AR 自回归模型是一种适合我国水文水资源特点的随机模型,具有较高使用价值。本文中用典型解集法生成月径流系列,包括年内分季和年内不分季与五种资料分段的各种组合,生成五阶和七阶共计20个成果,所有成果每年各月月均流量均值、均方差精度都很高。本次成果可以用于实际工程。

多参证向量的马尔柯夫混合模型

本文初步提出了一种新的、多参证向量的马尔柯夫混和模型。这种模型是当已生成两片的系列之后在两片之间尚有少数站要进行过渡,作为生成一种过渡系列之用的过渡模型;另外,这种模型也可以在当已生成一片的系列之后在这一片附近又要生成一站或多站系列的情况下,不推倒已生成的系列,用本模型延伸生成;还可以生成过渡站或延伸站的年径流和月径流。此外,多参证向量的马尔柯夫混合模型还可以应用于两站年径流系列为零相关、而在流域分配上有部分月径流系列存在着非零相关的月径流生成,以及径流与泥沙资料的同时生成上。这种模型在我国西北地区某些站点上进行过演算和论证,获得了比较满意的效果,但在其它地区或站点是否也是如此还不能断下结论,因此本论文作为初步提出。