基于气象水文耦合的水库实时洪水预报方法

以水库实时洪水预报为研究对象,针对中小流域预见期短,流域天然预见期难以满足水利工程生产要求的问题,研究水库实时洪水预报方法,构建基于气象水文耦合的水库实时洪水预报模型。首先,采用短时临近外推技术及STMAS-WAF中尺度天气模式,建立24 h降水预报模型;然后将气象预报成果耦合至水文预报,实现气象水文的时空尺度匹配;最后建立基于来水预报成果反馈的降水预报修正方法,根据前期规律滚动修正未来24 h降水预报成果,将修正后的降水预报输入水文模型,实时预测水库来水,使水文模型从源头上实现准确输入,实现高精度长预见期的水库实时洪水预报,解决了传统水文模型预见期不足的问题。以新安江水库为例开展了模型的实例研究,编制新安江水库气象水文耦合预报方案,进行水库实时洪水预报,并探讨不同降雨输入形式对预报精度的影响,研究结果表明:基于气象水文耦合的水库实时洪水预报方法考虑了气象水文的双向反馈,将新安江水库实时洪水预报预见期从6 h左右提升至18 h,确保18 h预见期内预报精度在80%以上。与不考虑降水预报及使用未修正降水预报的2种传统方法的有效预见期相比,新方法的有效预见期分别提升了200%和29%,有效延长了水库实时洪水预报预见期,提高了洪水预报服务能力,给水库实时洪水预报提供了一种行之有效的方法。

重庆市雨水情监测预报“三道防线”建设与应用

山区中小河流洪水预报预见期短、预报难度大,重庆市按照雨水情监测预报“三道防线”建设要求,以延长中小河流洪水预见期为重点,完善了雨水情监测预报“三道防线”工作机制,提出涨水风险预警概念,建立了中小河流涨水风险等级和阈值标准,将洪水预警预见期从原来的1~6 h提前至24 h以上,突破了中小河流洪水预见期短、防御难度大的限制,实现了确定性洪水预报向涨水风险预警的转变,并将该工作机制成功应用于2023年万州“7·4”极端暴雨洪水防御中,提前41 h发布了涨水风险预警,减灾效益突出。研究表明:采用的预警方法可充分利用气象预报的预见期,有效延长山区中小河流洪水的预见期,确定的涨水风险等级和阈值标准基本合理,具有可操作性和推广价值,可为中小河流雨水情监测预报“三道防线”工作提供技术支持。

多源降雨数据在重庆市中小流域短期水文预报中的应用

以山地城市(重庆市)境内四条中小流域为例,引入GPM-IMERG遥感降水数据作为卫星降水数据来源,分别采用平均偏差校正法、线性回归模型和改进地理加权回归法实现其与地面站点实测数据融合,采用留一验证法进行融合降水数据的精度评估,并将各类降水数据输入SWAT模型模拟实际流域径流。结果表明,改进地理加权回归法对降雨数据的融合效果最佳,流域地形对IMERG-early数据及融合方法精度影响较大,在地势较低且地形起伏变化小的区域,融合方法精度较高,而在山丘区精度相对较低;不同降水数据驱动SWAT模型得到的径流计算值均与实测值吻合较好,且经改进地理加权法融合后的降水数据模拟径流最准确。结果可为IMERG-early卫星降水数据在类似中小流域水文预报的应用提供借鉴。

尼尔基水库中长期径流预测分析及影响因子研究

本文根据嫩江尼尔基水库逐月入库流量与提前1~5年的88项大气环流指数、26项海温指数、16项遥相关指数的相关关系,挑选出相关性较高的气象因子作为关键影响因子,利用逐步回归方法建立逐月入库流量预报模型。结果表明,影响尼尔基水库逐月入库流量的气象因子主要有北非副高脊线位置指数、极涡指数等,基于气象因子建立的逐步回归模型在尼尔基水库逐月入库流量的预报中具有较好的适用性,可为尼尔基水库水资源调度提供依据。

基于动态临界雨量的中小河流山洪预警方法及其应用

分析了国内外山洪预警预报技术的最新进展,提出了以分布式水文模型为基础,以动态临界雨量为指标的山洪预警预报方法,并在江西遂川江流域得到应用,以期为全国山洪监测预警系统的建设及山洪灾害防治提供参考依据.

神经网络技术在水文系列中长期预报中的应用

运用人工神经网络技术的基本原理,以降雨量作为基本影响因子,建立了流域年径流量的神经网络预报模型.在建模过程中,为保证计算快速收敛,重新定义了权重增量的计算公式.从两个流域的应用实例资料验证表明,模型基本合理、可靠,具有较好的适应性和预报精度.由模型计算结果可以看出,将人工神经网络技术应用于流域年径流量的预报研究,是以系统的观点将降雨与径流作为输入和输出联系起来,它可为流域径流的中长期变化预测提供一条崭新而有效的途径.

基于WA-GRNN模型的年径流预测

针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型:即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。

基于WA、ANN和水文频率分析法相结合的中长期水文预报模型的研究

针对传统中长期水文预报方法模拟预测结果精度低、未考虑水文不确定性因素的影响等问题,本文将小波分析(WA),人工神经网络(ANN)和水文频率分析法联合使用,建立了不确定性中长期水文预报模型:即在应用WA揭示水文序列变化特性的基础上,将原序列分为主序列和随机序列两部分,然后利用ANN对主序列进行模拟预测,对随机序列进行水文频率分析,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于黄河河口地区作中长期水文预报,并与传统方法作对比,进行模型验证。结果显示:该模型能同时揭示序列的时、频结构和变化特性;预报值结果精度高;且合格率高;能定量分析和描述水文不确定性因素对预报结果的影响,可得到不同频率对应水文序列的模拟预测值。因此该模型的预报结果更加合理有效,对实际生产应用更具有指导意义。

基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术

中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强、汇流时间快、预见期短以及分布广的特点。中小河流洪水预报首要目的和任务是预警预报,预报方式应以自动预报为主,以实现及时预警,最大程度地避免人员伤亡,减轻灾害损失。本文分析了中小河流洪水预报的特点与难点,提出了中小河流洪水预报的思路及实用预报模型与方法,开展了基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术在新安江上游屯溪流域预警预报中的应用研究,以期为当前所开展的全国中小河流洪水预警预报系统建设提供参考。研究表明:分布式水文模型是资料短缺地区中小河流洪水预报的有效方法,基于分布式水文模型的洪水预报技术能够满足中小河流洪水自动预警预报的生产需要。

基于栅格型新安江模型的中小河流精细化洪水预报

为提高中小河流洪水预报的精细化水平,以栅格型新安江模型(GXM)为基础,考虑沿程水流再分配、库塘坝蓄泄及河道特征对产汇流过程的影响,采用针对性的定量化模拟方法,并基于模型参数与下垫面特征的定量关系,对模型参数空间分布进行推衍。以安徽横江为例,对GXM的精细预报能力进行验证。结果表明:GXM不仅可以实现对屯溪出口断面洪水过程的高精度预报,也可以不经重新率定,实现对流域内部嵌套断面洪水过程的高精度预报;GXM能够预报流量、土壤含水量、流速等不同水文要素的时空分布,可为中小河流洪水防控提供丰富的预报产品。

多因子逐步回归周期分析在中长期水文预报中的应用

利用多因子逐步回归周期分析法建立长江宜昌站年平均流量的中长期水文预报模型．结果表明：所选优势因子主要是一组反映冷暖空气活动的指数，冷暖空气的活动和强度对宜昌的年平均流量影响很大；各优势因子的优势隐含周期4～9个不等，且普遍都具有25a和22a的变化周期；多因子逐步回归周期分析法对长江宜昌站年平均流量的拟合和试预报合格率都达到了100％，具有较高的可信度．

基于SpringBoot框架的中长期水文预报系统设计与开发

鉴于中长期水文预报能有效为宏观防洪形势分析和水资源管理提供科学依据,提出了Java环境下基于SpringBoot框架开发的中长期水文预报系统。该系统集成了包含随机森林、支持向量机、小波分析、贝叶斯模型平均等多种模型方法的Python模型库以提高开发效率;采用了基于RabbitMQ技术的异种语言调用与基于RESTful技术的轻量级接口设计以降低系统响应时间。并搭建了全国主要江河流域共10个断面的中长期水文预报系统作为示例进行分析,实现了中长期水文预报业务化运行,可为同类系统开发提供参考示范。

基于流溪河模型的中小河流洪水预报方法

针对中小河流缺乏河道断面资料而无法实际应用分布式水文模型的问题,以流溪河模型为原型,假定河道断面为矩形,采用卫星遥感影像估算河道断面尺寸,通过实测洪水资料优选模型参数,提出了中小河流洪水预报的流溪河改进模型。应用于江西省典型中小河流——太平江流域的结果表明:河道分级越多,模型模拟的洪水的洪峰流量越大、次洪径流系数越大;洪峰出现时间越提前,模拟的洪水过程的效果越好,精度越高;改进的流溪河模型对50场洪水模拟的相关系数达0.92,洪峰误差均值为5.54%,最大不超过20%,平均峰现时间差为0 h;洪水过程的预报结果可评定为甲等。该模型可应用于中小河流实时洪水预报中。

时间序列分解模型在水文要素中长期预报中的应用

基于时间序列分解法，建立了降雨、水库来水的中长期预报模型。引入灰色系统理论来分离趋势项，并应用反馈模拟校正技术对预报结果作出实时校正，从预报结果可以看出，所建模型具有较好的适应性和预报精度。

河道数据对流溪河模型预报中小河流洪水的影响

针对琴江流域构建了中小河流洪水预报流溪河模型,分别从河道断面形状、断面尺寸和河道分级的角度定量评估了河道特征数据对应用流溪河模型开展中小河流洪水预报的影响。结果表明:河道分级越多,模型模拟洪水的洪峰流量峰值越大、次洪径流系数越大、洪峰出现时间越早,模拟的洪水过程效果越好;在构建流溪河模型时,假定河道断面为矩形,采用卫星遥感影像估算河道断面尺寸的方法是可行的,模型模拟的洪水过程精度可以满足实际洪水预报的精度要求;利用改进的流溪河模型进行中小河流洪水预报时,以3级河道构建的模型洪水模拟精度最好,可很好地模拟中小河流洪水过程。

数字水系分级对流溪河模型中小河流洪水预报的影响

为了探讨流溪河模型在中小河流洪水预报中的适用性,以及基于DEM的数字水系提取和分级对流域洪水预报的影响,构建了江西省龙华江流域洪水预报流溪河模型,采用PSO算法优选模型参数,最后验证模型并讨论了数字水系分级对流域洪水预报的影响。结果表明:随着数字水系分级变多,流域洪水峰值增大、峰现时间提前、径流系数越大、模拟过程越接近实测值;采用流溪河模型进行中小河流洪水预报时,不能采用1级数字水系构建模型,适宜采用3级水系构建模型;流溪河模型采用PSO算法的自动优选模型参数,实际应用中只需要一场具有代表性的实测洪水过程就可以优选模型参数,有效提高了模型的性能;基于3级水系构建龙华江流域洪水预报流溪河模型,采用PSO算法优选模型参数,对50场洪水过程的模拟结果与实测值吻合很好,模型可用于龙华江流域实时洪水预报。

田头水流域暴雨洪水预报的流溪河模型研究

田头水流域暴雨洪水频发,是广东省中小流域洪水灾害防治的重点,目前尚未针对该流域建立有效的洪水预报模型。采用由我国学者提出的流域洪水预报分布式物理水文模型——流溪河模型,建立了田头水流域暴雨洪水预报模型,运用粒子群法优选了模型可调参数,获取了较好的模拟效果。实际运用表明,该模型可以用于田头水流域的洪水预报。

基于灰关联分析的多元线性回归模型在中长期水文预报中的应用

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对影响径流的各个因素进行分析,挑选出影响径流的主要因子,建立径流与主要影响因子之间的多元线性回归预测模型。通过实例证明,该方法简单可行,预测精度较高。

基于人工神经网络的湘江最大洪峰流量中、长期预报

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响湘江湘潭站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子,通过比较几种改进的BP网络的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的几个问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的神经网络中、长期水文预报模型.预报结果表明:预报效果好、精度高,且具有较高的推广和应用价值.

基于短中期水文预报的三峡水库优化调度运用

准确、及时的水文预报是水库优化调度的基础和技术支撑,是科学化、精细化调度的保障。目前三峡水库预报范围已覆盖长江上游流域78万km2,一周以内的短中期水文预报成果准确、可靠。总结了试验蓄水期以来三峡水库基于短中期水文预报的各种优化调度实践,可为其他水库调度提供借鉴。