考虑预报误差的枫树坝水库实时调度

在计算枫树坝水库入库洪水预报误差的基础上,进行了预报洪水风险分析,建立了枫树坝水库预报误差风险函数,为合理使用预报成果提供了科学依据.根据调度规则,结合预报误差风险作出了枫树坝水库作业预报及预报调度,可供实际预报调度决策中应用和参考.     

考虑预报误差的枫树坝水库实时调度

在计算枫树坝水库入库洪水预报误差的基础上,进行了预报洪水风险分析,建立了枫树坝水库预报误差风险函数,为合理使用预报成果提供了科学依据.根据调度规则,结合预报误差风险作出了枫树坝水库作业预报及预报调度,可供实际预报调度决策中应用和参考.     

经验性洪水预报模型在陆浑水库的应用及其与小花间洪水预报模型结果对比

在对陆浑水库经验性洪水预报模型介绍的基础上,根据历史数据及流域地貌信息确定了模型参数,对1975-2011年25场洪水的计算结果与实测值进行了对比,同时对2003-2011年的7场洪水预报结果与黄委水文局小花间洪水预报模型预报结果进行了对比.结果表明:两模型模拟结果精度相差不大,都能满足预报精度要求,7场洪水小花间洪水预报模型模拟结果整体效果稍好,尤其是洪水过程与实测过程比较吻合;经验性洪水预报模拟结果稍差,但误差在可接受范围之内.两个模型都具有一定实用性,建议两模型联合运用,将小花间洪水预报模型的洪水预报结果作为指导水库防洪调度的主要依据,经验模型的预报结果作为参考.     

五强溪水库近坝区洪水预报方法研究

针对五强溪水库近坝区洪水预报难度大、预报精度难以满足实际需求的现状,基于历史暴雨中心分布与流域产汇流特征划分单元流域,采用三水源新安江模型构建入库洪水预报新方案进行参数率定和历史洪水模拟,并综合剖析了洪水预报误差的主要原因。研究结果表明,构建的洪水预报新方案能够取得较高的洪水预报精度,在2021年实时洪水预报作业中取得了良好的应用效果。流域内水利工程泄洪资料的缺失是目前造成洪量及洪峰模拟误差的主要原因。     

纳希瞬时单位线参数优化研究

应用矩法推求的纳希瞬时单位线参数还原同次洪水过程存在着与实测洪水过程拟合效果不佳的现象.根据实际洪水预报中对洪峰流量处预报精度要求较高的需要,构建了优选瞬时单位线参数的最优化模型,提出了应用矩法与梯度搜索法联合求解最优化问题的一套方法,并将矩法与该方法用于同场次暴雨洪水过程计算,计算结果表明,采用本优化模型及解法得出的结果较矩法预报精度有了进一步的改善,且在洪峰中具有较好的还原效果.研究表明优选瞬时单位线参数的最优化模型以及求解方法较之矩法更能得出符合流域汇流特性的单位线参数.     

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．     

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.     

河道型水库动库容在实时洪水调度中的影响

采用水动力学方法建立河道型水库库区洪水演进模型,解决实时洪水调度中的动库容问题．引入动态边界条件的概念,将计算过程分为模拟计算阶段与实时预报调度阶段,在实时洪水调度过程中根据计算的不同阶段采用相应的边界条件．利用河道型水库的实际库容(动库容)按静库容曲线反推求得水库的代表水位,根据代表水位准确地计算出水库的动库容．最后以水口水库为例,分析了水库动库容对实时洪水调度的影响．     

抗差修正在白水坑水库实时洪水预报中的应用

在水库洪水预报中,由实测库水位、出库流量、水位库容曲线反推后得到的水库入库流量曲线多呈现"锯齿"状,带有波动误差,这种是不服从正态分布的粗差,因此无法通过分析其分布情况对预报值进行修正,给水库预报系统造成了不良影响.为此,尝试将抗差理论引入水库入库洪水预报实时校正中.本文以浙江白水坑水库为例,选择三水源新安江模型、马斯京根河道汇流模型,对白水坑水库入库洪水进行模拟,对实测入库洪水抗差修正后再进行实时校正.结果表明,抗差能够有效阻止非正常信息进入预报系统,从而提高洪水预报精度.     

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.     

Copula熵方法及其在三变量洪水频率计算中的应用

为解决传统Copula方法在进行联合概率分布拟合过程中要先进行函数类型选择的问题,将Copula函数和最大熵原理进行耦合,通过求解具有最大熵的Copula方程,求得二维联合分布函数,即Copula熵方法。用求得的Copula函数对洪水事件的3个相关变量(洪峰流量、洪水总量和洪水历时)进行两两配对的二维联合分布拟合,并利用Gibbs采样方法和Copula函数实现三变量洪水事件的随机模拟。以淮河鲁台子水文站的实测洪水资料为研究对象,进行实例分析,并通过拟合优度的计算,证明Copula熵方法对多维相关变量概率拟合的有效性以及Gibbs采样方法在三变量洪水事件模拟过程中的有效性。     

基于风险分析的流域防洪系统调度决策模型研究

在已有成果的基础上,以长江流域为背景,将防洪系统联合调度模型和风险分析相结合,提出考虑入流洪水地区组成不确定性的防洪调度决策风险模型．该模型采用AR模型方法进行流量预报,对于预报误差,用一定置信水平下t分布估计误差的方差,从而求出流量过程误差的上下限,计算出未来发生的多种来水过程,为实时调度的贝叶斯决策和风险分析提供计算基础．在某联合调度方案下,可以进行风险分析计算,将一个复杂的随机调度决策问题转化为确定性调度决策问题．结果表明,该模型的计算工作量较一般随机生成模拟模型的计算工作量小得多,同时可以计算并保存可能大洪水情况下的调度应急方案．     

变化环境下洪峰-洪量组合设计值计算方法研究

针对平稳性条件下洪峰-洪量组合设计值计算方法不适用于变化环境下非平稳性情形这一难题,基于时变Copula函数,构建了可综合考虑洪峰-洪量边缘分布非平稳性和变量间相关结构非平稳性的时变动态Copula多维联合分布模型,分析了洪峰-洪量联合分布规律随时间的非平稳性演变特征;基于等可靠度法和条件期望组合法,提出了变化环境下非平稳性洪峰-洪量组合设计值计算方法,实现了变化环境下指定重现期对应洪峰-洪量期望组合设计值的推求。以黄龙滩站洪峰和年最大7d洪量系列为例进行了实例分析,结果表明,洪峰-洪量联合分布规律随时间变化显著,指定重现期对应洪峰-洪量设计值的期望组合受工程使用年限影响,随使用年限的增加呈减小趋势。     

最大信息熵原理在波高分布中的应用

简要介绍最大信息熵原理及其概率估计方法,推导出二阶矩意义下的最大熵概率密度分布表达式。由最大熵法得到了深水充分发展波波高概率分布及风槽试验中不同水深时的波高概率分布,以最大熵法得到连云港波高概率分布,并对计算结果进行了验证。     

形状误差测量中测量点直接测量结果的分布

形状误差测量结果的不确定度,受到参与形状误差评定计算的直接测量数据的影响。文章从形状误差测量的特点出发,根据最大熵法与概率统计的理论,导出测量中的读数值与直接测量结果的概率分布函数,得出读数值的不确定度分布应作为均匀分布处理,直接测量结果的分布作为正态分布处理。     

非平稳性条件下设计洪水地区组成分析

针对非平稳性条件下不同区域洪水间组合设计值计算难题，采用Copula函数构建了可综合考虑不同区域洪水边缘分布非平稳性和洪水间相依结构非平稳性的变参数Copula模型，分析了不同区域洪水间联合分布规律随时间的演变特征。基于等可靠度法和条件期望组合法，提出了变化环境下设计洪水地区组成分析方法，实现了非平稳性条件下不同区域洪水组合设计值的计算。以寸滩站和宜昌站年最大15 d洪量系列为例，分析了两站洪量及其区间洪量的变化特征。结果表明，寸滩站和宜昌站的洪量系列均具有减少趋势，两站洪量的联合分布随时间变化，指定重现期对应的宜昌站、寸滩站及寸滩—宜昌区间洪水设计值随使用年限的增加而减小。     

综合多源不确定性的洪水概率预报试验

为探究多种不确定性因素综合影响下洪水概率预报的实现方法及其适用性,利用2003—2020年史灌河流域多场次洪水开展模拟试验,在量化降雨输入、模型参数及结构不确定性程度的前提下,基于MCMC(Markov chain Monte Carlo)方法融合各来源不确定性实现洪水概率预报,并分别基于覆盖率、确定性系数指标评估预报结果的可靠性及预报精度。结果表明:综合多源不确定性洪水概率预报的5%~95%置信区间,能够较为稳定也包络预见期内洪水发展变化过程,有效降低误报、漏报的可能性;均值预报结果所提供确定性的预报洪水略优于原始的单一模型预报结果,进一步提高了洪水预报成果的可靠性及参考价值。     

基于拉普拉斯模型的双树复小波域图像降噪

分析了图像复小波变换的特点,根据复小波系数服从拉普拉斯分布的特性,采用最大后验概率估计,推导出一种复小波域的软阀值去噪方法。在实验中,分别与图像小波域、复小波域的高斯概率分布模型的去噪方法进行对比分析。结果表明,文中的去噪方法,在去除噪声的同时更好地保留图像的细节信息,且峰值信噪比有所提高,取得很好的降噪性能。     

基于交通出行特性的家庭概率分布及出行产生预测研究

应用聚类分析、交叉分类及概率论等理论方法对基于交通出行特性的家庭概率分布模型及出行产生预测进行了研究。首先对锦州市实际调查的家庭样本数据进行分析,确定初始家庭类别,然后运用系统聚类分析法对初始家庭类别进行聚类分析,用于家庭分布概率模型研究,减少了家庭样本的分类类型和研究不同类别家庭出行特性的工作量,避免了交叉分类法以往存在的一些问题。在此基础上,最终建立了家庭分布概率模型并用于预测交通产生量。     

基于二维灰度熵及混沌粒子群的图像阈值选取

为了同时考虑直方图的概率信息和类内灰度级的均匀性,提出了基于灰度级-梯度二维直方图的Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取方法.给出了Shannon灰度熵和Tsallis灰度熵的定义及其一维阈值选取方法,导出了二维Shannon灰度熵及Tsallis灰度熵阈值选取公式及其快速递推算法,并利用混沌粒子群算法寻求两种阈值选取方法的最佳阈值.实验结果表明,与基于改进的二维最大熵及粒子群递推的阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像能更准确地反映原始图像的边缘、纹理及细节信息.