黄龙带水库入库水量与降水量关系研究

入库水量是科学制定水资源调度方案、确保水利设施安全和发挥其经济效益的重要依据。利用黄龙带水库水源区三个观测站点1977—2020年逐月降水量和入库水量数据,研究了黄龙带水库流域降水量和入库水量的分布特征及其相关性,利用线性回归建立了逐月入库水量诊断模型。结果表明,黄龙带水库流域月降水量和入库水量存在显著的月变化,降水量4—6月最大,入库水量5—7月最大;逐月的入库水量与降水量存在一定的滞后关系,除1月入库水量只与当月降水量显著相关外,其余各月的入库水量均与当月和前1~2个月的降水量存在显著相关。建立入库水量与同期和前期降水量的线性回归模型,各月解释方差在63.3%~91.0%,具有较高的拟合能力。同时,拟合程度与降水集中度密切相关,降水集中度高的月份,诊断结果易偏低,而降水集中度低的月份,诊断结果易偏高。研究为利用降水量预测入库水量奠定了基础。

于桥水库汛期入库水量预报神经网络方法

把人工神经网络方法应用于水文预报，并建立了海河流域于桥水库汛期入库水量预报神经网络模型。

潘家口水库入库水量现状分析

潘家口水库是保障天津市城市供水的重要水源地。近年来,潘家口水库入库水量大幅度衰减,多次造成天津市城市供水危机。基于这一背景,从降水量变化、下垫面变化、人类活动影响等方面分析了潘家口水库入库水量减少的原因,并提出了相应的措施。

于桥水库入库水量变化趋势分析

对于桥水库多年入库水量进行分析计算,得出入库水量有减少的趋势,从流域降水量、用水量及下垫面条件的变化3个方面进行入库水量减少的原因分析,得出入库水量减少的影响程度。最后,为如何增加入库水量提出了合理化建议。

南水北调中线水源区水资源评价及丹江口入库水量分析

汉江丹江口水库是南水北调中线近期工程的水源地。水源区汉江全流域水资源及丹江口水库入库水量是影响丹江口水库可调水量的主要因素。利用1956～1990年资料系列,对汉江流域水资源量及其时空分布特征进行了分析评价。又根据黄家港水文站历年流量资料及有关省提供的丹江口以上历年用(耗)水量统计资料,分析计算了丹江口水库的天然入库水量,并对丹江口以上2000年水平年的耗水量进行了预测。结果表明,汉江流域平均年水资源总量为606亿立方米,经本流域利用后,平均每年有554亿立方米水量注入长江,汉江流域水资源丰富。丹江口水库平均年天然入库水量为408.5亿立方米,经各种损耗后,平均每年还有393亿立方米水量下泄。预测到2000年,丹江口以上一般年份总耗水量为17.7亿立方米,即使特旱年份(P=95%)总耗水量也不超过20亿立方米,丹江口水库有充足的水量可供调用。

入库水量与库区积雪厚度的相关分析及来水预测

我国北方很多地区的山区水库来水多源自融雪,其时间在1月～7月,占全年来水量的80%以上。根据哈拉布拉水库蓄水过程,对库区当年累计积雪厚度与当年水库来水量的数据进行了分析,建立起当年累计积雪厚度与水库来水量的关系式;依据当年积雪厚度对当年用以灌溉的来水量、汛期洪水总量作出定量预测,从而为当年水库制定防洪调度和兴利调节计划提供有效的数据。

丹江口入库水量变化趋势分析

丹江口水库是南水北调中线工程近期的水源地，其入库水量是影响可调水量的重要因素，本文在分析丹江口天然入库水量及水库上游历年耗水量的基础上，对水库上游２０００，２０２０水平年耗水量作了预测，结果表明，丹江口入库水量不会因上游工农业发展产生明显衰减，水库有丰富水量可供调用。

水库入库水量分级预报的神经网络建模及应用

本文把人工神经网络方法应用于径流预报 ,建立了入库水量分级预报的神经网络模型 。

乌苏市西湖水库入库水量分析

西湖水库工程建设旨在促进当地经济发展,改善农业、生态、工业用水短缺等问题。水库入库水量对水库工程规划设计有较大影响。为了准确分析西湖水库入库水量,为农业、工业规划建设提供参考。收集了流域范围内水文站多年水文数据和自流井水量数据,经分析,所收集的多年水文资料较为可靠,可满足计算入库水量的需求。在考虑用水需求、水文条件等基础上,确定了西湖水库不同保证率的入库水量,经过分析,西湖水库入库水量计算结果较为合理。

于桥水库入库天然径流量分析

于桥水库1960年建成,是天津市重要的水源地,是引滦入津工程中重要的水库,1975年加固设计阶段采用1931—1972年水文系列分析了年入库径流量成果。根据于桥水库站实测径流量成果、历年引滦水量及上游遵化市农业灌溉、工业等统计资料,还原了于桥水库入库天然径流量成果。还原后成果较1975年设计成果降低较多,其原因是于桥水库流域年降雨量呈减少趋势,降雨量减少是造成地表径流量减少的主要原因;20世纪70年代后于桥水库流域上游支流兴建了3座中型水库,加上流域综合开发等人类活动频繁和工业、农业、生活用水增长,直接造成于桥水库入库天然径流量的衰减。

丹江口水库入库水量与气象因子的响应及其预测

利用丹江口水库1959~2016年逐月入库流量及水源区41个气象站同期气象观测资料,通过相关分析确定了影响入库水量的关键气象因子及其影响时效,利用回归分析建立了逐月入库流量预报模型并对误差来源进行了系统分析。结果表明:各月入库水量与前期不同月份降水量呈显著正相关,最大相关系数0.40~0.85,与平均气温呈显著负相关,最大相关系数-0.26^-0.54,其中汛期月份相关性高,影响时效在前1~3个月,冬春季相关性较弱,影响时效在2~6个月。以前期不同月份降水量、气温为预报因子,采用对数变换后的逐步回归模型预报效果最好,各月解释方差在45%~88%之间,汛期月份在75%以上,十折交叉验证月平均绝对误差率20.5%~40.7%,年平均预测误差9.6%。降水的时空分布特征对预测误差具有明显影响,上游汉中、石泉、安康及白河子流域降水偏多,流域边缘降水偏少,预报结果偏低,反之预报结果偏高,同时降水集中或强度大预报结果易偏低,而降水时间分布均匀预报结果易偏高。

BP神经网络在密云水库入库水量预测中的应用

水库入库水量预测是水库调度和水资源优化配置的重要依据。密云水库是华北地区最大的水库,是确保首都供水安全和社会经济发展的重要水源地。反向传播BP神经网络由于具有高维性、自适应、自组织及自学习等优点,被广泛应用于水文预报中。基于BP神经网络模型对密云水库入库水量进行模拟预测,将入库流量分为汛期(6—9月)和非汛期,非汛期又分为1—5月和10—12月,不同时段分别建立BP神经网络模型,共建立3种BP神经网络模型,利用1960—2004年共45年系列样本数据分别训练3个BP网络模型,用于预报入库水量,并利用2005—2021年共17 a资料检验样本,分别代入3个BP网络模型,对预报结果进行验证,最后得到模型预报及检验结果。结果表明,利用BP神经网络进行汛期和非汛期入库水量预报,误差小,精度高,应用BP神经网络对2022和2023年入库水量进行预报,可为水资源合理优化配置提供重要依据。

三峡区间入库洪水实时预报系统研究

三峡区间的数字流域水系模型采用基于格网型的数字高程模型坡面流模拟方法和处理"洼地"的最短流程法构建,并以新安江模型为基础建立具有诸多特点的三峡区间流域水文模型;以水动力学理论为基础建立考虑水利工程影响的河川型水库洪水演进模型,并实现这两者的有机耦合。在GIS平台上,将三峡区间流域水文模型、库区洪水演进模型和流域水系生成模型在底层集成,研制了功能先进和完善的三峡水库实时洪水预报系统。该系统已安装在三峡总公司梯级水库调度中心,投入试运行。

于桥水库入库径流量变化原因分析

于桥水库是天津市最大的水库,也是引滦入津工程重要的调蓄水库。近年来,于桥水库自产水量愈显不足,鉴于此从降水量变化、下垫面变化、人类活动影响等方面分析了于桥水库入库水量减少的原因,并提出了相应的措施。

龙羊峡水库入库径流特征及周期分析

文章阐述了黄河上游流域的水文、气象特征 ,并运用唐乃亥水文站年及汛期径流资料 ,分析了龙羊峡水库入库径流的变化特征 ,同时 ,对龙羊峡水库年平均入库流量进行了周期分析。

陆水水库水量平衡计算方法

简述了水量平衡的基本概念,介绍了陆水流域陆水水库以上水量平衡的计算方法,分析了造成水量平衡差的因素。

松辽委圆满完成年度水量调度

2015年，松辽委以保障嫩江沿岸各业合理用水需求为目标，科学实施了嫩江干流与洮儿河水量调度，圆满完成年度水量调度工作。截至2015年12月10日，尼尔基水利枢纽总入库水量90．8亿m^3，出库水量90．31亿m^3；察尔森水库总入库水量10．17亿m^3。，出库水量11．7亿m^3，灌溉期累计为下游灌区供水3．1亿m^3，满足农业用水需要。

三门峡库区近期入库水沙及渭河下游河道变化分析

1近期入库水沙条件分析 1.1龙、华、河、状入库水沙 整理近九年来龙门、华县、河津、状头、潼关等水文站的水沙资料,与多年特别是20世纪90年代以来水沙系列对比分析。

海勃湾水利枢纽工程蓄水对三盛公入库泥沙及河道冲淤的影响分析

文章对比分析了海勃湾水利枢纽工程蓄水运行后,三盛公水库入库水量、沙量、泥沙颗粒及水库冲淤的变化趋势,总结出海勃湾水利枢纽工程蓄水运行后对三盛公水利枢纽运行管理的影响分析。

水库实时水情预报调度系统开发及应用

为了准确预报水库入库水量及水位预报,合理进行水库水情调度,利用现有信息化技术,开发了水库实时水情预报调度系统。其系统功能有自动定时水情预报、人工干预水情预报、水情调度、智能化数据纠错及编辑等,经过在福建华安水库应用,预报8场水情全部合格,合格率达100%,优良率达75%。