基于BP神经网络的湖北省山洪灾害危险性评价

湖北省是山洪灾害多发地,每年因山洪灾害造成的损失十分严重,山洪灾害危险性评价对于防灾减灾具有重要意义。构建了湖北省山洪灾害危险性评价指标体系,根据山洪灾害危险性与历史山洪灾害的相关性,采用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络对小样本调查数据进行拟合、扩展,形成可靠的数据集,使用扩展数据集对BP(Back Propagation)神经网络进行训练,建立山洪灾害危险性评价模型,通过建立的评价模型分析了湖北省山洪灾害危险性的分布特征。研究结果表明,湖北省山洪灾害危险性最高的区域分布在西南部的建始县、巴东县、鹤峰县和中部的钟祥市、孝感市,总面积为1.47万km2;湖北省中等危险区分布在全省各地,面积达到12.48万km2;湖北省低危险区主要分布在西北部的房县、东部的黄陂区、嘉鱼县、黄冈市市辖区,总面积0.84万km2。

金沙江流域降水和径流时空演变的非一致性分析

基于金沙江流域1966～2010年降水和径流资料．采用单变量Mann—Kendall（MK）趋势分析法、突变检验法和多变量MK法对金沙江流域近几十年来的降水和径流变化进行了非一致性分析。结果表明：金沙江流域年降水和年径流整体呈上升趋势，特别是从20世纪90年代之后增大趋势较为明显。其中金沙江流域中游以上区域的年降水通过显著性检验，上升趋势较为明显，而各个水文站点的年径流均未通过显著性检验，仅存在微弱的上升趋势。中游攀枝花站集水区域的面平均年降水趋势存在突变点，在1997年之后显著增加．而其年径流则不存在突变点，其他站点面平均年降水和年径流趋势都不存在突变。此外，中游龙街站集水区域的面平均年降水和年径流通过多变量MK显著性检验，表明龙街站降水和径流联合变量呈显著增加趋势。

水文多变量趋势分析的应用研究

水文频率分析需要进行一系列的假设,包括一致性、同分布性和独立性。由于水文事件通常都包含多个水文变量,例如洪水过程包含洪峰和洪量,低径流过程包括年最小月径流和年最小3个月径流等,因此近年来多变量水文分析与计算方法在水文领域中得到广泛应用。然而,多变量频率分析并未对上述假设进行检验,而是直接对频率分布进行函数拟合,不能保证得到的频率分布函数符合实际情况。引入水质研究领域内广泛使用的多变量MK检验方法,分别对长江上游干支流主要控制站点的年最大洪峰、年最大7d洪量和年最低月径流、年最低3个月径流的单变量和联合变量进行变化趋势分析。结果表明,单变量趋势分析仅仅能够检验出单个变量的变化趋势,而多变量趋势分析则能够综合检验出联合变量是否存在变化趋势。因此,为保证水文频率分析结果的准确,有必要在进行多变量水文频率分析前对单变量和联合变量进行趋势分析。

水电站长中短期嵌套预报调度耦合实时来水系统动力学建模方法研究及应用

水电站优化调度是水电能源系统优化运行与管理研究领域的关键科学问题,已有水电站优化调度研究较少考虑不同尺度调度模型间的衔接,长、中、短期优化调度相互孤立,彼此之间缺乏耦合机制,在指导水电站实际运行中存在不足。为此,研究建立了水电站长中短期嵌套预报调度模型,并引入系统动力学反馈机制,提出了一种水电站长中短期嵌套耦合实时来水系统动力学预报调度模型。长、中、短期调度模型分层嵌套,中长期预报调度结果作为短期调度的"期望指导过程线",根据水电站预报来水和面临日实时来水存在误差所导致的水位偏差进行实时反馈、动态修正调度决策,从而指导水电站做出更为合理的调度决策。为检验本文模型方法的有效性,研究选取了三峡水电站作为研究对象进行实例验证。实验结果表明:研究所提出的模型方法指导水电站运行相比随机动态规划和常规调度图方法全年发电量提升效果明显,在2018年来水条件下模拟调度结果发电量分别提高了2.73%和2.31%,显著提高了来水不确定性条件下水电站运行发电效益,为解决水电站随机来水条件下长中短期嵌套预报调度实际工程技术难题提供了一种可行的实践理论方法工具,具有十分重要的理论研究意义和工程应用价值。