中期数值降雨预报在汛限水位动态控制中应用研究

定义中期数值降雨预报最大可利用预见期、最大可利用预见量和实时预见期折减系数3个参数,对中期数值降雨预报信息进行预处理,且给出评估中期预报精度的指标以及指标的求解方法;然后利用上述3个参数,对汛限水位实时动态控制相对安全期进行定义,进而提出利用中期预报进行汛限水位动态控制的实时相对安全期法.对该方法风险分析过程就是对上述3个参数的优选过程.基于此,分别定义评估风险、风险效益以及调度决策者承受风险能力的指标,建立控制风险在决策者承受能力内而追求风险效益最大的风险分析模型,即参数优选模型.浑江上游桓仁-回龙库群试用结果表明,经济效益显著.     

基于数据挖掘的人类活动影响下水文效应研究

首先通过对流域下垫面变化、水利工程运行情况的分析,得到人类活动对流域水循环影响的变点,并采用降雨径流趋势分析的方法对其进行验证;然后着重利用数据挖掘的方法分析变点后人类活动影响下的水文效应;最后以丰满水库流域为例,建立了基于数据挖掘方法中决策树模型的水库拦洪比推理模式,经检验,该推理模式精度较高,应用该模式对流域场次洪水洪量预报修正的效果较好,其结果可以用于指导实际洪水预报与水库调度.     

具有弹性约束的梯级水电站工作深度优选模型

提出具有弹性约束的梯级水电站工作深度优选的一般模型。它可考虑水电站最大、最小工作库容所允许的弹性约束，按梯级总保证出力最大的优化准则，求解梯级水电站的最优工作深度。常规动态规划是本文模型的特例，本模型可容易地扩展为多阶段、多模糊约束、多模糊目标的水资源系统决策模型。     

混沌时间序列局域预测方法

在深入研究混沌时间序列局域预测方法的基础上,提出了一种加权局域基函数预测方法。该方法综合考虑了广义自由度和邻近点权重,提出了加权动态确定最邻近点数的判定条件,并利用基函数拟合确定出的最邻近点进行预测。算例分析表明,加权局域基函数法具有较高的预测精度,是比较理想的用于混沌时间序列的预测方法。     

碧流河水库下游河道的现状防洪能力

针对缺乏实测流量资料的水库下游河道,利用一维河网模型系统MIKE11,采用多种工况组合,模拟计算并分析了碧流河水库下游河道主要断面的现状防洪能力。建模过程考虑水库调度与潮位等因素的影响:使用水库下游河道最新实测断面数据与网上遥感数据,参考设计资料,并结合计算经验综合确定计算模型参数。研究成果可为碧流河水库及其下游河道组成的联合调度系统提供决策支持。     

大连市水基系统健康多目标模糊评价

阐述了城市水基系统的内涵.系统的健康应包括整体稳定、与依附其上的社会经济系统和生态系统和谐、保持健康的演进状态三方面内容,用稳定态、和谐度、演进率共同来表征.采用基于相对隶属度的模糊识别模型对大连市水基系统2001～2004年的健康状况进行了评价,结果表明:系统2001年和2003年处于健康状态,2002年处于不健康状态,2004年处于很健康状态,年际间有一定波动,其原因主要是在水文周期的影响下本地地表水和地下水的开发利用率过高.     

基于遥感数据的小水库塘坝拦洪计算方法研究与应用

本文以美国陆地资源卫星“LandsatTM／ETM＋”数据为基础,以流域地形分类为手段,以降雨蒸发为控制条件,提出了基于遥感数据的小水库塘坝拦洪计算方法．该方法旨在利用遥感技术研究解决小型水利工程影响流域洪水预报精度的问题,主要针对上游有众多小型水利工程的流域,也可用于无径流资料的小型水库径流估算．以20060826洪水为例,对19个有资料小水库进行拦洪模拟发现,拦洪总量绝对误差为-0．2万m^3,相对误差为-0．12％,模拟精度较好．使用此方法对全流域的小水库塘坝进行拦洪计算,并校正原洪水预报方案,校正后的相对误差由校正前的31．8％降低到10．1％,精度明显提高．     

水库群预报调度系统业务层重构研究

为解决业务漉程逻辑与业务单元相耦合影响基于图论的水库群预报系统的通用性问题,引入重构技术隔离业务漉程逻辑与业务单元,提高流程逻辑的重用与重组能力;利用有向图中并行拓扑排序算法重组流程逻辑,改善系统的计算速度;形成通用的水库群业务组件,屏蔽图的操作,让应用开发人员更关注于水库预报调度模型的研究.最后探讨了与已有系统的集成问题.实例证明,重构业务层可显著提高水库群预报调度系统的通用性.     

东北地区典型水库控制流域径流变化及驱动因子分析

结合3种趋势检验及模糊直接识别法对水文要素变化进行分析.以东北地区9个水库控制流域的气象、水文数据及土地利用情况为基础,重点分析了径流变化及其驱动因子降雨、降雨年内分布、蒸发及土地利用等变化情况.根据径流及其他因子的变化特征将研究水库流域归类成气候变化显著型(汤河、碧流河、观音阁及葠窝水库流域)、土地利用变化显著型(闹德海及丰满水库流域)及自然状况较好型(白山、桓仁及大伙房水库流域),继而对各类流域分别有针对性地提出变化深入分析方法及水库运行管理建议,最终为东北水库流域典型水文变化的深入研究奠定基础.     

基于相关向量机的中长期径流预报模型研究

鉴于其优越的预报性能,将相关向量机（RVM）应用到中长期径流预报中,并在相空间重构的基础上,建立了基于相关向量机的径流预报模型.该模型首先对径流时间序列进行相空间重构,并以重构后的径流序列作为模型输入;其次,采用粒子群优化（PSO）算法识别模型参数,利用优化所得重构参数验证时间序列具有混沌特性,在模型内循环过程中采用EM算法迭代估计超参数,并将RVM与应用较为广泛的最小二乘支持向量机（LSSVM）和自动回归滑动平均模型（ARMA）进行了比较分析,结果表明该模型具有较好的泛化能力;最后,基于水文过程变化的不确定性、RVM描述输出值的不确定度以及相应概率下的预报区间,使得调度人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量估计各种决策的风险和效益.