基于CEEMDAN-LightGBM模型的洪水预测研究

为了应对暴雨可能引发的洪涝灾害风险,基于黄河利津水文站监测的水文等数据,以LightGBM为基准模型,运用经自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法优化后的CEEMDAN-LightGBM模型对水位进行预测,并将其与长短期记忆网络(LSTM)模型、LightGBM模型的预测效果进行对比。以2个气候条件不同的黄河水文站(利津、花园口)的水文数据为原始数据集输入CEEMDAN-LightGBM模型,验证模型的适应性和稳定性。结果表明:CEEMDAN-LightGBM模型在水位预测方面表现出优越的性能,相较于LSTM、LightGBM模型,该模型的E_(MA)分别减小了46.08%、9.95%,E_(RMS)分别减小了33.01%、43.01%,E_(MAP)分别减小了94.99%、3.82%,R^(2)分别增大了30.48%、7.58%。CEEMDAN-LightGBM模型还能预测流量这一重要水文特征,为模型预测洪水发生提供更有力的判断依据。对比CEEMDAN-LightGBM模型预测花园口水文站与利津水文站的水位和流量效果,除预测两站水位的E_(MAP)值相差23.64%外,E_(MA)值、E_(MAP)和E_(RMS)值相差均不超过10%,R^(2)相差不超过2%。

超声波时差法流量监测系统在三岔水文站中的应用

社会经济发展对水文水生态安全流量精准监测成果需求的日益增长,对水文工作提出了更高更新的要求。三岔水文站运用GUYU28-2000W-L超声波时差法流量计设备性能与原理,通过与缆道流速仪法、水平式ADCP比测,并对成果数据进行分析,探讨自动监测系统技术应用的可行性与优越性。

黄屋屯水文定点式ADCP流速关系率定分析

钦州水文中心站于2021年5月17~18日在黄屋屯水文站用定点式ADCP施测一个完整潮期27次,加上每月巡测3次及10月份台风“狮子山”带来的洪水测验5次。通过对所收集35份流量数据进行分析率定,本次率定工作数据经过对比、计算、分析、整编,各种特征流量成果合理,用水平式ADCP方法采集的指标流速数据进行整编,流量成果质量合理可靠,可以作为2021年流量整编成果使用。