ECMWF集合预报在淮河蒋家集流域的应用

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合降水预报产品(预见期为10 d),提取淮河蒋家集以上流域的预报数据并进行降尺度处理,驱动洪水预报模型,对2008年8月的一次洪水过程进行模拟预报。为探讨ECMWF集合降水预报驱动洪水预报模型的应用效果,将模拟预报的结果与仅采用地面降水观测数据驱动模型的模拟结果进行对比分析。结果表明:采用ECMWF集合降水预报后,洪水模拟预报精度有明显改进,可使洪水预见期提前48 h;洪水模拟预报流量过程线能刻画洪水预报的不确定性范围,可为防洪减灾提供科学决策依据。     

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.     

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.     

基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型

河道洪水预报过程是一项复杂的非线性计算过程.为及时准确地预报下游河道特征值,针对传统模糊推理中存在的规则数过多和模型参数难以确定的问题,提出了一种新的模糊推理河道洪水预报模型.该模型以T-S模糊推理法为基础,通过对历史数据的关联规则分析和建立非线性优化模型确定模糊规则数目和模型参数,最后预报未来出现的流量数值.实例分析表明,基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型易于理解,特别对防洪比较重要的高流量的预报结果较好.     

基于贝叶斯分析的水文组合预报模型

水文组合预报方法是对多种预报模型的预报结果进行组合分析的一种预报方法.针对历史洪水数据不丰富的流域难于利用多种水文组合预报模型进行洪水预报的现状,构建了以贝叶斯分析为基础,同时结合专家经验、马尔科夫蒙特卡洛模拟、Gibbs抽样法,并引入实时校正的组合预报模型.以嫩江流域为实例,对基于贝叶斯分析的组合预报模型的精度进行了验证.验证结果表明,该模型可行而且实用,预报精度明显高于单个模型的预报精度.     

关于洪水预报模型的不确定性分析

本文对洪水预报模型的不确定性分析的来源做了具体分析,同时对不确定性分析的方法也做了详细的阐述,并对具体步骤进行了说明,通过以上的分析和方法,综合考虑各种不确定性对洪水预报的影响,可以在一定程度上减少预报误差,提高洪水预报精度。     

基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究

传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法.     

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．     

基于主成分分析的系统聚类分析方法在洪水预报中的应用

在洪水预报中,对历史信息的分析和利用可以有效地提高洪水预报的精度,而如何从这些历史信息中获取有效信息是一个关键问题.对此,将主成分分析与系统聚类分析方法结合应用于洪水预报,首先应用主成分分析方法,从历史洪水资料中提取有效独立的信息,以避免洪水聚类时因指标间的相关性而对分类结果造成影响,然后根据这些信息,再应用系统聚类分析方法对历史洪水进行分类,并对各类洪水分别率定出一组模型参数,这样对于即将发生的洪水,采用其所属类的模型参数进行预报.应用于实际流域后结果表明,上述方法能够有效提高洪水预报精度.     

浅析模型参数的常用优选方法

常用模型参数有多种优选方法,本文对洪水预报模型中经常采用的试错法、Rosenbrock、单纯形法等优选方法进行了分析和总结对比,以期找出较为适用的洪水预报模型参数优选方法。     

宜昌站洪峰流量过程神经网络预测模型研究

以长江上游寸滩-宜昌河段为研究对象,建立了考虑区间降雨的河道洪水预报BP神经网络模型,论证了应用人工神经网络模型进行洪水预报的可行性。以1982年至1986年的洪水预报作为仿真,表明该模型能较好地反映区间降雨的影响,对大中小各种洪水过程都能进行准确预报。     

随机参数扰动下的洪水概率预报研究

基于水文模型参数不确定性的客观存在性,在分析随机参数概率分布特征的基础上,文章提出随机参数扰动下洪水概率预报的方法。通过淮河王家坝流域19场洪水的模拟试验可知,该方法所给出的概率预报结果能够覆盖不同量级的洪水过程,预报结果可靠;其均值预报结果与传统预报方法的预报精度相当,确定性预报结果准确。这说明基于参数不确定性客观存在研究洪水概率预报,可以定量描述参数不确定性对预报结果概率分布特征的影响,对于提高洪水预报数据的有效信息含量、提升预报结果的可靠性具有参考价值。     

洪水预报水文水力学模型研究

针对平原地区洪水预报特点，建立了以水动力学方法为主的河道一维洪水预报水文水动力学模型以及无资料地区以水文学方法为辅的洪水预报水文水力学模型。模型中河道洪水演算采用基于圣维南方程的差分解法，流域降雨径流预报采用新安江三水源模型。模型采用变动边界技术，将河网与两侧的地形联系起来，能准确计算出逐时段河网各断面的水位与流量。该模型在浙江省诸暨市城关至湄池河段洪水过程的模拟与预报结果表明，预报水位与实测水位吻合良好。     

洪水预报误差分布的极大熵法

首先根据实际洪水预报误差出现在有限区域的特点,应用极大熵原理,建立了洪水总量预报误差分布的极大熵模型;通过几个不同流域的计算,得出随着降雨量的增大,产流预报误差趋于一个稳定值的结论. 同时将该模型计算的分布与正态分布进行了比较,结果表明用极大熵法求得的误差概率分布能更好地描述洪水总量预报误差的分布特性,可以根据实际降雨量的大小确定不同的最大不确定性的误差分布,为分析不同量级洪水预报的风险提供依据.     

基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究

为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensemble融合技术的短时临近降水集合预报(最优集成、最大(95%分位数)、最小(5%分位数))格点场,作为GMKHM(Grid-and-Mixed-runoff-generation-and-Kinematic-wave-based Hydrological Model)的降水驱动,进行中小河流洪水逐小时实时滚动预报。选择新安江屯溪流域作为试验流域,对2020年汛期流域大洪水进行实时预报。检验结果表明,基于短时临近最优降水预报的中小河流洪水预报模型提前了7 h预报出屯溪断面洪峰,洪峰误差为5.6%,峰现时差为-1 h,比不考虑预见期降水的中小河流洪水预报提前了4 h;基于短时临近最大、最小降水预报的中小河流洪水预报模型提前了13 h预报出洪峰区间,并且自7月7日9时起滚动预报最大与最小预报跨度呈逐渐减少趋势。在中小河流洪水预报中引入短时临近集...     

BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

基于网格平台的水文预报集成应用模式

在分析目前洪水预报及洪水预报系统存在的问题的基础上,提出了洪水预报的综合集成应用模式,即面向服务,基于平台、组件、主题和可视化的洪水预报集成应用模式.基于面向服务的体系架构和J2EE平台技术架构,采用中间件、网格、Web服务、综合集成研讨厅等技术构建洪水预报综合集成服务平台.平台采用知识图来关联信息,组织应用过程中的信息、事件描述、应用主题和业务流程.在该平台上通过实例检验洪水预报集成应用模式,实例证明该综合集成应用模式具有模型利用率高、预报准确等优点.     

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.     

中小河流洪水预报的难点与解决方案

中小河流与大江大河有着明显的差异,因此,其洪水预报也有所不同。因此,本文对我国中小河流洪水预报的难点以及相应的解决方案进行了深入的探索和研究。首先,本文对中小河流洪水预报的鲜明特征进行了概述;其次,对于中小河流洪水预报过程中面临的难点和困难进行了深入的分析;最后,从加大对数据资料收集、构建监测点以及建立完善的分布式水文模型3个方面提出了中小河流洪水预报的有效策略,以希望能够有效解决中小河流洪水预报过程中面临的难点,并对水文预报工作起到积极的推动作用。     

细河海州水文站实用洪水预报方案编制方法

尽管国内外的水文预报模型甚多,但是每个模型大都有一定的适用条件,对于特定的流域、下垫面以及资料系列要求较为苛刻。在实时洪水预报中必不可少的是有一套完整的实用洪水预报方案,本文按照流域产汇流的基本理论,以水量平衡为内核,制作一套实用洪水预报方案。