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.     

Nash模型参数不确定性分析及概率洪水预报

针对通常水文预报过程参数的不确定性问题,利用贝叶斯理论,结合自适应采样的马尔可夫链蒙特卡罗方法来研究Nash模型参数的不确定性,并进行概率洪水预报。实例研究表明,该方法能充分利用已知的后验信息获取Nash模型参数的不确定性,得到其后验分布。根据获得的参数后验分布可实现概率洪水预报,同时给出各时刻洪水流量的均值和方差的预报值,为估计各种防洪决策的风险提供了依据。     

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...     

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。     

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。     

水文预报不确定性的研究进展与展望

本文归纳了水文预报不确定性的来源与分类,综述了国内外对水文预报不确定性的研究进展以及相关文献、方法与模型,展望了水文预报不确定性研究的发展前景.水文预报的不确定性始终存在,并制约防洪调度决策的正确性,水文预报结果应该描述为概率的而不是确定的形式,概率水文预报实现了预报与决策的耦合.     

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。     

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。     

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     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

情报信息预测中定性方法与定量方法的结合

通过阐述定性预测方法和定量预测方法的优点和缺陷，探讨了在情报信息预测中两种方法之间的内在联系和有机结合，指出只有两种方法相结合，才能使预测对象的各方面因素融合在预测结果之中，从而提高情报信息预测的精确度。     

小流域洪水预报新安江模型参数优选方法及应用研究

针对小流域洪水降雨强度大、历时短、汇流速度快的特点,提出了一种应用新安江模型进行小流域洪水预报及模型参数优化率定的方法.该方法以最小二乘法作为模型参数优选的准则,并采用逐次渐进网格寻优法优选模型参数.由于该方法同时优选所有模型参数,不需要对实测径流进行分割,从而可避免人工分割径流而出现的参数率定误差.最后,按照该方法,应用二水源、三水源新安江模型对广东省黄京塘流域进行了研究计算,优选出了模型参数.模型验证结果表明,二水源新安江模型效果比三水源新安江模型好.     

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。     

北江下游流域洪水预报模型

北江下游流域洪水预报模型干支流采用圣维南方程组的动力模型 ,差分基于Preissmann隐格式 ,用双扫描法求解。该模型考虑下游洪泛区分洪和崩堤两种特殊情况 ,能自然适合水流计算的边界条件 ,处理内边界条件简单 ,无须建立稀疏矩阵求解 ,存储量小 ,预报结果合理