北江洪水预报模型

将北江流域按区域下垫面特征进行分区,建立起各单元区产汇流模型,并与北江干流非恒定流水力学演算模型耦合,形成适合北北流域洪水特点的实时洪水预报模型,用北江“９４．６”洪水验证的结果表明,模型预报精度较高,最后,还指出了模型存在的问题和进一步研究的方向。     

我国洪水预报研究进展

洪水预报在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义 ,我国人民早在数千年前就开始对其进行了研究。文章简要回顾了我国洪水预报研究的历史 ,阐述了产流理论、汇流理论及河段洪水预报等部分理论研究的现状和进展 ,主要就产流理论中的流域蒸散发计算、水源划分及流域产流模型 ,汇流理论中的单位线和特征河长法 ,以及河段洪水预报等问题进行了讨论。最后 ,文间展望了目前洪水预报研究前沿的一些新技术和新方法的应用     

耦合TIGGE降水集合预报的洪水预报

耦合数值降水预报信息的洪水预报延长了预见期,为防洪调度赢得了宝贵的决策时间.但"单一"的降水预报具有较大的不确定性,即基于"单一"的降水预报所做出的调度决策可能不是优化的,甚至可能会出现较大的偏差,因此在洪水预报中引入了降水集合预报信息来考虑相应的降水不确定性.文中以桓仁水库以上流域为试验流域,将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的降水集合预报数据驱动新安江模型,得到预报径流的区间范围,为决策者提供更多有用的风险信息.计算结果表明,ECMWF降水集合预报可用于洪水预报,且能较好地描述洪水预报的不确定性.根据集合平均降水预报的特点,对集合平均降水数据进行了修正,并将修正后的集合平均数据驱动水文模型,其预报效果有了很大的改善.     

基于WebGIS洪水预报系统的建立

依据网络地理信息系统(WebGIS)的体系结构及技术，通过B／S与C／S相结合的方法，提出了构建基于WebGIS的洪水预报系统的设计思想，建立了太原市洪水预报系统。该系统使用数字化技术，面向防汛决策层和业务管理层，满足从被动防洪向主动防洪转变的要求，实现了防洪减灾的数字化和信息化，为防汛指挥提供决策参考。     

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.     

江西省修河流域洪水预报系统

本系统根据修水流域洪水预报的要求和流域水系、测报站网、水文和气象资料等情况。进行了洪水预报系统的总体框架设计,包括雨量站网分析、流域单元划分、模型率定、模型检验以及各种软件的开发和选用。     

在洪水预报中的应用与改进

为了实现概率洪水预报,采用贝叶斯预报系统(BFS)中的水文不确定性处理器(HUP),对水文预报的不确定性进行分析.采用新安江模型作为确定性水文模型,以贝叶斯理论为工具,在先验分布和似然函数确定的基础上,最终得到后验分布,从而实现了概率预报.针对预报结果的特点,提出了BFS的改进方案,最后将模型应用于密赛流域.应用结果表明,BFS能够有效地提高预报精度,而改进的BFS能够进一步提高预报精度.     

贝叶斯概率洪水预报系统

贝叶斯概率洪水预报系统考虑预见期内定量降水预报不确定性和水文模型及参数等水文不确定性,通过全概率公式将两者结合起来得到预报概率密度函数。通过实例研究,结果表明该法为防洪决策提供了可靠的理论依据,实现了预报与决策过程的有机耦合,可显著提高洪水预报精度。     

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。     

遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用

采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。将该方法运用于洪水预报问题,并利用山西省文峪河水库的历史资料条件建立一个网络,以洪水预报的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络进行预报。网络的训练速度及预报结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度很高,为洪水预报提供了一种新思路和新方法。     

延迟BP算法在洪水预报中的应用

针对现有洪水预报神经网络结构难以确定的问题，应用一种在训练中包含有延迟功能的BP算法，建立了延迟神经网络。实验研究表明，该算法在盘石头水库的应用中取得了令人满意的结果。     

基于偏最小二乘回归的洪水预报方法

针对常规多元回归模型无法克服预报因子间复相关性的问题,提出了基于偏最小二乘回归的洪水预报方法.通过结合遗传算法与偏最小二乘回归来进行因子筛选,对筛选后的因子采用Bootstrap方法进行检验,再建立基于偏最小二乘回归的预报模型.实例分析结果表明,该方法建立的洪水预报模型结构简单,能依据给定目标进行因子筛选,有助于克服水...     

清河水库洪水预报误差分析及其解决办法

分析洪水预报中的误差来源,提出相应的解决办法,着重分析各种预报模型的预报问题,采用动态运用,蓄满产流模型,大伙房模型,新安江模型,水箱模型,对清河水库进行洪水预报,可以较好的提高预报精度的合理性。     

城西水库实时洪水预报系统的运用

为合理利用水资源,控制下泄量,拦洪错峰,减轻了下游的防洪压力,准确及时的做好水库的洪水预报意义重大,做好洪水预报的关键是有一个好的预报模型。     

一种实时洪水预报模型的构思和实践

使用产汇流两阶段校正及参数动态预测算法的实时洪水预报模型继承传统的区分产，汇流两阶段预报洪水的模型，用蓄满产流模型的卡尔曼滤波算法实现产量预报的单独实时校正，用一般线性汇流模型分类动态模拟算法实现汇流预报实时校正。现在模型已从Ⅰ型发展到Ⅱ型。建模和实际试用证明，本模型通用性强，实时校正能力可靠，有很高的实用价值。本文概要地介绍模型设计的思路和使用情况。     

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。     

灾害性洪水长期预报方法评述及探讨

通过研究常用的洪水长期预报方法后认为，对灾害性洪水发生时间规律的研究比对其量的变化过程的研究更有可能揭示这类洪水发生的规律，对防汛更有实际意义，指出历史洪水资料的重要性。以大洪水发生时间为预报对象，用谱分析和自回归模型相结合的方法对汉口水文站大洪水进行预报。