近42a来青海湖水位变化的影响因子及其趋势预测

近42a来青海湖水位的持续性下降,且其年内变化特征明显;年平均入湖流量、湖面年降水量和年蒸发量均呈现减少趋势,20世纪90年代以后减少明显;入湖流量、湖面蒸发量和降水量特别是其上年值对当年湖泊水位影响显著,据此建立的青海湖水位模型可对以上因子对水位的影响进行模拟和预测;未来10a青海湖水位仍以下降为主。

青海湖水量平衡及水位变化预测

青海湖是我国最大的内陆湖泊,流域面积29661km^(2),水面高程超过3000m,受人为活动影响相对较少,基本上还处于半自然状态。水量平衡计算结果表明,有观测资料的近30年来,青海湖处于负平蘅状态,水位下降了2.96m,平均每年下降10.2cm。如果未来湖区的气候大体保持过去的情况,水位将再下降5.8m,经过57年才能平衡。如果考虑“温室效应”所引起的西北地区未来气候变化,水位亦将下降,每年平均下降10.1cm。

基于时间序列分解方法的太湖未来特征水位预测

基于太湖沿湖5个水文台站1956—2006年的逐日平均水位数据,提取得到了逐年特征(平均、最高和最低)水位,运用时间序列分解方法模拟和预测了太湖未来15a的特征水位,并探讨了太湖未来洪灾情势。将水位序列分解为趋势成分、周期成分和随机成分,得到时间序列分解模型,并进行了水位序列模拟和预测。分析结果表明,该模型的模拟精度比较理想,可以实现未来较长期的特征水位预测。预测得到未来15a后的最高水位可能达到4.05m,显著超过太湖警戒水位,因此需引起相关部门的重视。

基于水热平衡模型的青海湖水位变化趋势预测

近几十年来,随着气候干暖化,以青海湖为代表的我国内陆湖泊水位持续下降,生态环境问题日益突出,备受世人关注.运用改进的水热平衡模型预测了2050年以前青海湖逐年的湖面蒸发量,并运用多元线性回归的方法估算出流域未来径流量的变化,最终通过水量平衡的方式对2050年以前青海湖水位的变化趋势进行了定量预测.预测表明未来几十年内,青海湖水位会经历先相对稳定再继续下降的过程,2020年以前青海湖水位会相对稳定在3192.7m,之后会继续下降,到2050年约下降到3191.22m,总体上2010-2050年青海湖水位下降趋势将有所缓和.

基于互信息的湖泊日水位预测——以西洞庭湖为例

鉴于传统的湖泊水位预测在输入因子选择时具有一定的盲目性,以西洞庭湖为例,利用基于互信息的输入因子选择法建立了日水位预测模型。按河流生态功能将水文年划分为枯水期、汛前涨水期、汛期、汛后退水期4个时期,然后分期计算影响湖泊日水位的自变量与日水位的互信息,并引入广义相关系数将互信息归一化,选出各时期互信息最大的自变量因子作为模型的输入变量。经过模型计算与数据分析可得:F检验结果显著,回归值与实测值的相关度高,剩余标准差小。由此证明用互信息筛选出的因子作为模型的输入变量能取得较好的精度并在实际中易于操作。

抚仙湖历史水位反演与未来30年水位变化预测

在极端气候事件频发和人类活动加剧的背景下,抚仙湖水位波动显著,尤其是2009—2012年极端干旱事件的发生,使抚仙湖平均水位(1721.31 m)低于法定最低水位(1721.65 m),给生态环境安全带来严重威胁.因此,找到合适有效的湖泊水位模拟方法,对气候变化影响下的未来水位进行预测,并做好相应的应对准备,对湖泊生态系统的保护至关重要.本文运用DYRESM水动力模型对抚仙湖1959—2050年水位进行了模拟.因抚仙湖流域尚无长时间序列的历史水文观测数据,故利用模型和水量补偿法对抚仙湖入湖水量进行反推,构建了降水量—入湖水量的回归方程,并通过有效的实测入湖水量和水位数据,对回归方程的精度进行了检验.利用全球气候模式BCC-CSM2-MR中SSP245和SSP585两种情景提供的未来气候预估数据,运用DYRESM预测了抚仙湖2021—2050年水位变化趋势.结果表明:(1)构建的DYRESM水动力模型和降水—入湖水量回归方程精度较高,模型结果能很好地反映抚仙湖水位的年际和年内变化趋势,且能有效捕捉到抚仙湖的水位峰值.(2)在SSP245和SSP585两种情景下,抚仙湖2021—2050年多年平均水位分别为1722.98和1723.93 m,较1959—2017年平均水位1721.77 m分别升高1.21和2.16 m.两种情景下抚仙湖未来水位均有部分时段超过法定最高蓄水位(1723.35 m),但均高于法定最低水位.因此,未来气候变化对抚仙湖水量的影响有限,并不会导致水位过低,当水位超过法定最高蓄水位时,可通过控制出流闸门将水位调节在合理范围内.

危害铁路安全运营的内陆湖泊水位变化预测研究的现状与展望

本文从气候和环境变化的观点着手,对威胁铁路安全运营的达布逊湖等内陆湖泊水位变化预测的研究现状加以评述,并对今后的工作予以展望。

青海湖水位变化成因分析及其未来趋势预估研究

青海湖是维系青藏高原东北部生态安全的重要屏障,其水位变化更是青藏高原气候和生态环境变化的指示器和调节器。利用1961—2020年下社水文站水位观测资料分析青海湖水位变化特征,基于青海湖流域气象观测资料揭示其水位变化成因,并结合水位回升期气象影响因素及未来气候变化预估数据,对青海湖2021—2050年水位变化进行了模拟预测,旨在为湖区生态环境保护规划与管理提供科学的依据和参考。主要结论,(1)1961—2020年青海湖年平均水位为3194.36 m。1961—2004年青海湖年平均水位呈显著下降趋势,下降变化率为0.76 m/10 a。从2005年开始,青海湖年平均水位止跌回升,上升变化率为2.01 m/10 a,2020年平均水位达3196.34 m。(2)青海湖水位变化主要受气候干湿交替因素控制,降水量是最主要的因素,2005年以来水位持续上升主要取决于全球增暖情形下夏季降水量和降水强度同时增加。地表径流和地下水补给也起着一定作用。此外,人类积极的环境保护活动对青海湖水位上升也十分有利。(3)温室气体中等排放情景下,预测2021—2050年青海湖水位呈持续增加趋势,其中2021—2030年增加1.63 m,2031—2040年增加1.86 m,2041—2050年增加2.02 m。2041年青海湖水位将达到3200.0 m,2050年将达到3201.85 m。

基于决策树算法的洪水预报模型

结合现有决策树技术的研究结果,在已有决策树方法的基础上,从积累的大量数据资料和信息反馈形成的水文相关数据库出发,基于决策树C4.5算法设计合理的计算流程来建立了洪水预报模型,并以预报太湖水位为例进行了实例研究。结果表明,基于决策树的洪水预报模型结构清晰,最终生成的预报规则简单明了,模型在率定期与检验期内均具有很高的精度。作为数据挖掘的结果,用于预报的决策树是从大量数据中挖掘出来的,它能集中反映大量历史数据的规律性。

水位水量测报系统在盐龙湖工程中的应用

2013年,江苏省盐龙湖工程大胆尝试将水位水量测报系统运用于生态净化工程中,精确地掌握水位、流量等,从而实现生态净化系统的最佳净化效果及水力调度工况,该项措施在国内尚属首次。本文梳理了水位水量测报系统在盐龙湖生态净化工程中的运用方式及方法,为今后类似工程的科学化管理提供新思路。

基于贝叶斯模型平均法的洪泽湖水位预报研究

贝叶斯模型平均法提供了一种统计框架,用于评估和比较多个候选模型。它通过结合多个模型的预测结果并对它们的权重进行估计,从而提供更准确和鲁棒的预测和推断结果。利用长短期记忆网络(LSTM)、埃尔曼网络(Elman)、控制循环单元(GRU)等循环神经网络建立了洪泽湖水位预报模型,并在此基础上运用BMA方法对这3个模型的预测结果进行组合与验证。结果表明,基于贝叶斯组合方法的BMA组合模型较单一模型预测精度更高,提高了预报的稳定性。

基于IPSO-EGA-LSTM模型的洞庭湖水位预测方案研究

准确的水位预测能够为湖区防洪减灾及水资源管理提供科学依据。通过引入IPSO改进粒子群算法及EGA精英遗传算法,优化LSTM长短期记忆神经网络结构,应用改进的IPSO-EGA-LSTM模型开展洞庭湖区各水位站1d预见期下的水位预测,与LSTM、GRU和BP神经网络模型进行精度对比,并评估该模型在更长预见期下(3d、5d、7d)的预测精度;进一步设置3种模型输入条件,提出相应水位预测方案(直接预测、同步预测、滚动预测),探究各预报方案在不同预见期下的水位预测精度。结果表明,IPSO-EGA-LSTM模型对洞庭湖水位的预测效果优于传统神经网络模型,能够有效捕捉到不同预见期下洞庭湖水位变化趋势,1d预见期纳什效率系数(NSE)大于0.998,长预见期下NSE大于0.9;不同输入条件下的3种预报方案对洞庭湖水位均有较好预测效果,其中,同步预测方案在长预见期条件下比直接预测和滚动预测表现出更好的性能。

唐家山堰塞湖水情自动测报系统设计与实施

汶川大地震形成了大量堰塞湖,其中以唐家山堰塞湖危害最大,其水位不断上涨,严重威胁下游100多万群众的生命财产安全。针对唐家山堰塞湖现场的复杂状况,提出了应急水情自动测报系统设计与施工方案。采用非接触式超声波测深仪与投入式压阻水计相结合的水位测量方式,解决了现场水位快速上涨及大量漂浮物流动对测量造成的干扰;通过微功耗数据采集设备控制北斗通信终端,定时采集水位数据并向权威部门发送,对唐家山堰塞湖排险决策发挥了作用。