黄河上游唐乃亥流域径流统计特征分析及气候影响

根据黄河上游唐乃亥以上气候资料,统计分析了近50年气候变化特点并以其与唐乃亥站径流关系为依据,分析了气候变化对唐乃亥站径流量的影响。结果表明：黄河上游径流呈现以枯水期占优势的丰、枯水交替变化规律,其完整的丰枯循环周期约在18 a;1920～1998年的年径流量呈现弱增长趋势,2000年以后进入一个丰水段;该区年均径流量为617 m^3/s,主要集中在6～10月份;月均径流、降水和气温在变换趋势和影响月份上具有高相关性;在全球变暖的大环境下,研究区气温处于波动上升状态,20世纪90年代以后,降水、径流均呈下降趋势。

唐乃亥流域近期降雨径流特性变化分析

根据降水对径流的影响,以统计假设检验和小波分析方法对唐乃亥流域近30年来的降雨径流变化趋势进行了分析与检验,并考察了总径流量的变化趋势,分析了唐乃亥的枯季径流、汛期径流、年径流及相应时段的降水以及降水和径流的变化趋势,得出了唐乃亥流域的蓄水特征和产汇流特征的变化。初步认为造成这种变化的原因是气候的改变,但对其与人类活动、生态环境效应的关系的密切程度尚需进一步研究。

基于综合评价法的年径流丰枯分类合理性分析

【目的】针对年径流丰枯分类的合理性进行研究,为流域水文分析和水资源管理提供参考。【方法】以集对分析和频率分析分别作为综合评价方法和常规方法的代表,通过构建类内相似度和类间差异度2个评价指标,定量分析集对分析分类结果的合理性;从径流丰枯类别频率分布的角度,提出丰枯类别联合分布频率、特定频率和劣优频差等概念,探讨集对分析与频率分析分类结果的差异;最后以黄河上游典型水文站唐乃亥站为例,对其年径流丰枯分类问题进行实证研究。【结果】对黄河上游唐乃亥站而言,与频率分析相比,集对分析使年径流类内相似度和类间差异度分别提高1.3%和6.6%,也使平水年的频率增加10%;平水的劣优频差相比其他非平水类别的劣优频差减少3.3%~8.0%;从平水到特枯(特丰),丰枯类别特定频率与理论频率的相关系数从0.95减小到不足0.60。【结论】综合评价方法不仅可以提高同类年径流过程的相似性,而且还可以增大不同类年径流过程的差异性,分类结果更加合理。

长短期记忆网络在中长期径流预报中的应用

长短期记忆神经网络(long-short term memory neural network,LSTM)是一种适合模拟与预测时间序列长程变化的神经网络,可用于研究中长期水文预报问题。以黄河源区唐乃亥流域为研究区域,根据2000-2009年的日降雨量、蒸发量和流量资料,构建了未来30 d的逐日流量LSTM预报模型,并以2010-2012年的资料进行验证。采用相对误差绝对值平均、确定性系数为评价指标,将LSTM与传统的误差反向传播(back propagation,BP)算法模型进行对比。结果表明,LSTM模型具有精度高、预报效果稳定等特点,特别是随着预见期的增长其精度衰减较BP模型明显变缓。研究成果可供研究区径流中长期预测提供参考。