黄河内蒙段凌情变化规律及智能耦合预报模型

由于特殊的地理位置、水文气象条件及河道特性的影响,黄河内蒙段几乎每年都会发生凌汛。对黄河内蒙段主要控制站的气象水文等实测数据进行分析后,发现近年来随着凌期气温升高,流量增大,流凌、首封日期推后,开河日期提前,且最大冰厚明显变薄。为此,以黄河内蒙段巴彦高勒站为例,通过相关分析选取合适的预报因子,采用基于遗传算法的神经网络方法建立了凌情智能耦合预报模型(GA-BP模型),对流凌、封河、开河日期进行预报。对比不同模型的预报结果,发现多元线性模型、BP模型和GA-BP模型合格率分别为80%、86.7%和93.3%,GA-BP模型的预报精度较高。因此,GA-BP模型可以为黄河内蒙段的凌汛灾害防治提供重要支持。