TCA2003测量机器人在江垭水利枢纽安全监测网复测中的应用

介绍TCA2003测量机器人在大坝变形监测中的工作原理及工作流程,及其在江垭水利枢纽安全监测网复测中的应用。

基于Hurst系数与Bartels统计量的水文变异度及其敏感性

近年来由于受全球气候变化和频繁人类活动的影响,水文序列的纯随机成分叠加了跳跃、趋势、周期、相依中的任意一种或多种变异成分,急需明确采用何种指标度量它们变异的程度.本文定义了基于Hurst系数与Bartels统计量的水文变异度以衡量其变异程度,采用蒙特卡洛统计试验方法检验并分析了它们对不同变异成分的敏感性.结果表明:当水文序列存在跳跃、趋势变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异状况,但Hurst变异度对微弱的跳跃或趋势变异更敏感;当序列存在周期变异时,仅Bartels变异度能反映序列的周期变异程度;当序列存在相依变异时,Hurst变异度和Bartels变异度均能反映其变异程度,但Bartels变异度能反映更加微弱的相依变异程度;Hurst变异度、Bartels变异度均随着4种成分变异幅度的增大而增大,说明Hurst变异度、Bartels变异度可以衡量水文序列的变异程度.以澜沧江流域各气象站气温序列为例,发现各站气温出现了向上的趋势或跳跃变异,说明整个流域近年来出现了气候变暖的现象,且上、下游气温变异度更高,体现出本文所提方法的实用性.

趋势变异条件下非一致性洪水频率计算方法的择优比较分析——以洞庭湖区弥陀寺站为例

受到全球气候变化和大规模人类活动等变化环境的影响,特别是长江三峡水库、葛洲坝电站等大型水电工程的兴建,洞庭湖区各站点的洪水序列发生了变异,并引发了洪水频率分布的非一致性问题。以洞庭湖区内弥陀寺站为例,采用线性趋势、非线性趋势、小波分析及希尔伯特-黄变换四种考虑趋势变异的非一致性洪水频率计算方法推求了年最大洪峰流量的频率分布,并进行了四种方法的择优比较分析。结果显示弥陀寺站年最大洪峰流量序列的均值存在显著下降趋势变异,四种方法推求的过去和现状条件下频率曲线的差异较小,而对未来时期的预测差异较大;经择优度计算与比较分析,基于非线性趋势方法所得结果为最优,且进一步得出年最大洪峰流量的频率分布在过去、现状和未来三个时期存在显著的差异,将直接影响洞庭湖区内弥陀寺站附近堤防的安全评价和区域防洪规划。

低枯水期水位流量单值化分析方法研究

实行水位流量关系单值化可有效地减少流量测次和简化资料整编工作。在南县水文站单值化工作中,根据测站资料特性,提出了低枯水总量误差分析,测点参与定线但不参与误差检验的单值化分析方案。该方案推流结果误差均能满足规范要求,可为水位流量单值化分析中低枯水流量分析提供参考。