降雨三步抗差修正效果的研究

在分析流域降雨分布规律的基础上,利用三步抗差方法修正遥测降雨观测资料中的异常误差.采用陆水流域的11场洪水降雨资料,加上人工生成的不同量级的误差系列,计算比较各步抗差修正的有效性.计算结果表明:在不同量级的异常误差下抗差修正方法是有效的,第一、二、三步相结合的效果最好,一二步结合的效果次之,且随着误差量级的增大抗差有效性增强.     

基于降雨强度及降雨中心的瞬时单位线参数综合优化

流域降雨的强度和降雨中心位置等时空特性是影响流域汇流计算的重要因素.为了定量分析降雨时空分布不均匀性对流域汇流的影响,本文基于瞬时单位线法以沮漳河流域为例,率定了多场流域实测洪水过程的瞬时单位线n、k参数,采用多元回归分析法建立降雨中心位置C_L和降雨强度Imt与n、k参数的回归公式,给出了n、k参数的回归方程,采用该方法可求得不同降雨中心位置及降雨强度下的瞬时单位线n、k参数,再转换为时段单位线进行预报.该方法具有传统单位线法简便实用的特点,又具有考虑降雨时空变异性的优点,在沮漳河流域洪水预报模型中的应用表明该方法是可行的.     

降雨观测误差抗差估计方法比较研究

根据遥测系统雨量观测资料误差的类型和特点,在抗差最小二乘法的基础上提出了雨量观测误差的三步修正方法.其中,每一步都根据雨量资料误差的不同特点,用不同的权函数进行修正.权函数设计包括保权区、降权区、拒绝区的权函数设计3个部分.降权区降权函数的选择无统一标准,所以采用了线性降权函数和抛物线降权函数.同时,根据面平均雨量是否分级2种情况和权函数的类型,组成了4种方案并对其抗差计算结果进行了比较分析.此外,还选用危水水库乌溪沟以上流域1974~1999年间28场洪水的暴雨资料进行了抗差分析计算.结果表明,面平均雨量是否分级对抗差效果的影响较大,而降权函数的形式对抗差效果的影响并不显著.     

闽江七里街流域洪水实时预报修正方法研究

根据闽江七里街流域水文实测资料信息,利用新安江三水源模型对该流域实时洪水预报进行了研究,分别采用自回归模型和自适应洪水修正方法对预报洪水过程进行了实时修正.分析结果表明,对预报洪水过程进行实时修正,能大大提高预报精度,采用自适应洪水修正方法具有较强的实时跟踪系统动态变化的能力,其修正效果优于自回归模型.     

优选雨量站权重改进降雨输入的洪水预报方法

降雨是驱动水文模型进行洪水预报的重要输入数据,降雨资料短缺给洪水预报工作带来极大挑战．引入边缘雨量站降雨数据,基于随机优选方法,构建优选雨量站权重改进降雨输入的新安江模型,对资料短缺流域进行洪水预测,并在石灰窑以上流域进行试验研究．与泰森多边形权重相比,优选权重改进降雨输入的产流预报精度有显著提高,率定期、验证期产流合格率分别从60%、40%提高至100%、60%,汇流预报精度略有提升;改进降雨输入后的新安江模型的优选参数更符合流域产汇流特征,提升了模型参数的合理性．所提优选雨量站权重改进降雨输入的洪水预报方法,对类似降雨资料短缺流域洪水预报具有重要的参考价值．     

雷达估测降雨与水文模型的耦合在洪水预报中的应用

尝试将雷达降雨数据作为水文模型的输入用于洪水预报中．流域面上的降雨分布是不均匀的．比较雨量计和雷达两种方式估测的降雨场分布,后者更接近于实际情况．从流域地形分布来看也证实了这一点．从实时洪水预报的角度出发,选择进行校准雷达降雨的雨量站个数与水情部门采用的报汛站的个数接近．由于雷达估测的降雨数据为分布式的降雨数据,需要采用分布式的水文模型．结合淮河史灌河流域蒋家集站进行洪水预报,预报结果表明,雷达测雨在洪水预报中具有广泛的应用前景.     

产流误差的动态系统响应曲线修正方法应用

产流误差的动态系统响应曲线修正方法(Dynamic System Response Curve,DSRC)是一种基于微分响应来反演修正的实时修正方法.简要介绍了实时修正概念和三水源新安江模型的结构、计算原理,详细阐述了DSRC的基本修正原理和过程.基于东圳流域1965~1999年共16场历史洪水运用三水源新安江模型洪水预报的结果,分别采用DSRC和二阶自回归(AR)模型进行实时修正.分析比较这16场历史洪水的平均修正结果,表明对洪水预报进行实时修正能提高预报精度,且采用DSRC的修正效果比AR模型更好.     

基于集合卡尔曼滤波的新安江模型状态变量实时修正方法

为了提高洪水预报的精度,基于集合卡尔曼滤波,提出对流域中子流域中间状态量进行全状态量回溯修正方法。该方法根据每个子流域地貌特征和汇流时间不同,分别找出其相应的回溯时间,与新安江模型相结合对各个子流域特定时段前的中间状态量进行全状态量回溯修正,逐步降低误差的累积。采用理想模型验证,结果显示子流域中间状态量得到有效修正,洪量相对误差和洪峰相对误差减小,确定性系数提高。以大坡岭流域为例,采用该方法对流域12场历史洪水进行修正,修正结果表明此方法能有效提高洪水预报的精度,可在实际洪水预报中推广应用。     

考虑预见期加权的GFS降雨预报可利用性分析研究

在统计美国全球预报系统(GFS)桓仁流域的数值降雨预报与实际降雨结果的基础上,考虑不同预见期加权,分析了预见期为1~3d的降雨预报的可利用性.分析结果表明,考虑预见期加权的GFS降雨预报较不考虑预见期加权的预报可利用性明显提高.该方法对水库调度运行有重要的实际指导意义.     

相应涨差模型在水库实时洪水预报调度中应用

降雨发生时由于通信故障或遥测系统出错等原因,不能获得流域上游水雨情信息,只有中心站水雨情信息可得.为解决此问题,将改进的相应涨差模型应用到水库实时洪水预报调度中.模型采用衰减记忆递推最小二乘算法进行参数在缦识别,用预报流量修正公式对预报结果进行修正.通过模型及修正公式检验,该模型可应用于水库或河道的实时洪水预报中.在水库实时洪水预报时,只需中心站的流量信患,计算方法简单.将模型应用于辽宁省大伙房水库,其预报结果令人满意.该模型可为水库实时调度方案制定提供依据,也可为其他无资料或资料短缺地区的实时洪水预报调度提供参考.     

水动力学模型实时校正方法对比

选择典型的实时校正方法:传统的误差自回归、基于K最邻近算法(KNN)的非参数校正及基于Kalman滤波的多断面校正法,并以Kalman滤波与KNN结合构造综合方法,以淮河流域吴家渡—小柳巷区间作为试验河段,构建一维水动力学模型并与实时校正方法联合应用。简要介绍这4种方法的原理与模型构建方法,然后对比分析各种方法的模拟结果,尤其对模拟洪峰稳定性、峰现时间、峰现误差等进行比较,认为前3种基本方法均能在相当长的预见期内提高洪水的预报精度,而综合法实时校正法对洪峰部位的模拟更为稳定可靠、总体效果更好,更适合预报校正工作的需要。     

考虑降雨不确定性的洪水概率预报方法

基于流域雨量站网布设的抽站法原理,推导以面雨量计算值为条件的面雨量真值的概率分布,用以描述现有测站数目条件下流域面雨量计算的不确定性。在此基础上,结合确定性预报模型,展开洪水概率预报研究。以淮河黄泥庄流域为研究对象,对该方法进行应用,结果表明:该方法不仅可以实现任一时段流域面雨量真值概率分布的估计,描述面雨量计算的不确定性;同时,通过与水文模型(如新安江模型)耦合,结合Monte-Carlo抽样技术,可以实现预报流量概率分布的估计,从而实现洪水概率预报。     

改进的KNN实时校正方法在山区中小流域的应用

为提高山区中小流域实时洪水预报精度,提出了一种基于历史洪水学习的KNN实时校正方法(KNN-H法),并选择陕北黄土高原地区2个山区中小流域为研究区域,将其与传统KNN法和AR法进行对比,验证该方法的校正效果。结果表明:KNN法和KNN-H法的校正精度总体高于AR法；KNN法和AR法不能有效降低预报结果的峰现时间误差,而KNN-H法校正结果峰现时间误差比校正前有明显降低；KNN-H法通过对历史洪水预报误差的学习,可有效解决KNN法在实时校正中因为预热期资料不足导致的校正精度不高问题；当预报洪水过程处于涨洪或退水阶段时,KNN-H法能够快速定位到历史洪水的相同阶段,分析历史预报误差后迅速对当前预报值做出校正；总体上KNN-H法校正精度高于传统KNN法。     

CMORPH融合降水产品与地面观测雨量资料估算淮河流域面雨量对比分析

基于CMORPH融合降水产品与地面观测雨量资料,分别采用网格算术平均法与泰森多边形法估算淮河流域15个子单元2008—2011年汛期(6—9月)逐日面雨量,并对2种面雨量估算结果进行对比统计分析。结果表明:15个子单元2种面雨量估算结果具有系统性差异,两者之间存在显著线性关系;逐日面雨量估算结果也存在系统性差异,利用地面观测雨量资料估算的面雨量普遍大于利用CMORPH融合降水产品的估算结果;2种面雨量估算结果在降水量级上有很好的对应关系,各降水量级完全对应的总体比例为78.8％,相差1个量级的比例为20.5％,其中小雨量级完全对应的比例高达91.4％。     

山区小流域洪水预报实时校正研究

为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪峰相对误差和确定性系数为评价指标,分析各校正模型的校正结果。结果表明:基于K最近邻的实时校正法对确定性系数改善最优,BP神经网络实时校正法对洪峰误差校正更精确;将历史洪水资料纳入学习样本后,基于K最近邻的实时校正法的校正能力将进一步提升。基于K最近邻的实时校正法能够有效避免误差自回归方法对洪峰误差控制较差的缺陷,适应性强,反应灵敏,精确度高,可作为山区小流域洪水预报实时校正的有效工具。     

半湿润流域洪水预报实时校正方法比较

为了提高新安江模型在半湿润流域的洪水预报精度,选择K最近邻(KNN)算法、传统的误差自回归(AR)方法、反馈模拟方法3种实时校正方法,以陕西省陈河流域为试验对象进行洪水预报。以洪峰相对误差和纳什效率系数为评价指标,分析对比3种方法的校正效果。结果表明:3种校正方法均能提高预报纳什效率系数,其中反馈模拟最优,AR、KNN效果次之;反馈模拟对洪峰误差校正相比于KNN算法在短预见期内更为精确,两者均能减小AR法在洪峰误差校正上的不足;加入历史样本的KNN算法在洪峰误差校正上效果优于反馈模拟,可有效提高洪水预报精度。     

基于雷达测雨的实时洪水预报模型

实时洪水预报系统通常会伴随系统误差,即模型误差和观测误差．为了减小系统误差,本次研究尝试将雷达测雨技术、BP神经网络技术引入流域洪水预报中,并建立基于分布式水文模型的洪水预报模型．将该实时预报模型应用于史灌河流域．从预报的结果来看,该实时预报模型很好地解决了雷达遥感数据与水文模型的耦合,为在流域洪水预报中采用雷达测雨提供了先行的研究基础．     

平原河网地区设计暴雨方法探讨

在我国，传统设计暴雨方法仅适用于山区性流域，目前平原河网地区的设计暴雨仍是难题，这严重影响了设计洪水计算的精度。结合太湖流域的水文特点，在太湖流域防洪规划中研究提出适合平原河网地区的同频率典型降雨与分类下垫面产流方法相结合的太湖流域设计暴雨方法，简要介绍了该方法的基本思路以及应用于太湖流域防洪规划的设计洪水成果实例。     

降雨空间插值方法的比较与改进

对几种常用的降雨空间插值方法,如泰森多边形法、距离平方倒数法、克里金方法的优缺点进行了分析和比较．考虑到高程对降雨量影响较大,在协克里金方法的基础上将高程作为第2类影响因素引入降雨量的空间插值方法中,并提出了引入高程信息的协克里金方法．将3种方法(距离平方倒数法、普通克里金方法、引入高程信息的协克里金方法)用于沿渡河流域降雨量的插值计算,结果表明,考虑高程信息的协克里金方法的插值效果明显优于其他2种方法．