灰色动态模型在黑河流域径流预测中的应用

根据黑河流域莺落峡水文站2000-2012年的径流量数据建立灰色动态GM(1,1)模型,对2013-2016年径流量进行预测和分析,并采用残差检验公式对模型精度进行检验。分析后的结果表明:莺落峡水文站年径流量的预测平均相对误差范围在20%以内,符合预测精度要求,因此,还原计算预测的2013年、2014年、2015年和2016年的径流量分别为17.64亿m3、17.81亿m3、17.98亿m3和18.16亿m3。     

汉江流域径流时空变化趋势分析

汉江流域是南水北调中线工程的水源地,应用Mann-Kendall非线性检验方法,分析了汉江流域干流和各子流域1951-2003年春、夏、秋、冬径流的长期变化趋势.分析发现1991年是汉江流域年径流量趋势变化的突变点,从20世纪80年代的丰水期进入90年代的枯水期;在显著性水平a=0.05上,春季和冬季汉江流域许多子流域径流量长期变化趋势呈下降趋势.分析结果将为南水北调中线工程水资源配置决策提供科学依据.     

黑河流域降水量演变趋势分析

依据黑河流域内实测降水资料,根据流域的地质地貌特征,把流域分为4个地质单元,采用不同方法对流域内不同分区降水系列的地区分布、年内分配、年际变化及长期演变趋势进行了初步探讨,对黑河流域的水资源调查评价、综合规划、开发利用和水情预测预报提供科学合理的参考依据。     

黑河流域上游径流变化及其归因分析

基于莺落峡站径流资料,结合流域内气象因子及土地利用类型的变化情况,采用Budyko假设下的张橹经验公式,定性和定量分析了不同因素对黑河流域上游径流变化的影响。结果表明:(1)1960-2015年研究区径流量显著增加,在1997年和2004年存在变点,据此将研究期划分为基准期(1960-1997年)、突变期I(1998-2004年)、突变期II(2005-2015年);(2)降水、潜在蒸散发与永久性冰川雪地面积三者的变化与径流变化在一定程度上呈现一致性;降水和永久性冰川雪地融化对径流增加产生正效应,潜在蒸散发对径流增加产生负效应;(3)突变期I时段三者变化对径流变化的贡献率分别为149%、-83%和34%;突变期II时段三者的贡献率分别为138%、-35%和-3%。     

基于灰关联和BP神经网络法评价黑河流域水质

为探明黑河流域的水质状况,于2013—2015年每年的4月、7月和12月对黑河流域中的八宝河、野牛沟、北大河、梨园河、红水河、山丹河、张掖湿地、中游干流、额济纳河、东居延海小流域水体进行采样,测定溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)作为评价因子,采用灰色关联法和BP神经网络法对黑河流域水质状况进行综合评价。结果表明:BP神经网络法的评价结果较为符合黑河流域实际,八宝河、野牛沟、红水河水质良好,以Ⅲ类为主;北大河、梨园河、山丹河、中游干流、额济纳河水质较差,以Ⅳ类为主;张掖湿地、东居延海水质较差,常年为Ⅴ类,主要原因是营养盐和污染物富集,超出水体自净能力,造成水质状况较差。     

黑河径流时空演变规律分析

以黑河的祁连站、莺落峡站和正义峡站为代表站,选取1945～2000年的月平均径流资料,采用Mann-Kendall趋势检验法和谱分析方法对黑河径流的趋势变化和周期变化进行分析,结果表明:近半个世纪以来,黑河流域的径流呈现出明显的减少趋势,并显示出2～3年和9年的周期变化规律.     

黑河流域1957-2008年径流变化特性分析

根据黑河干流莺落峡站和正义峡站1957-2008年52年的实测年径流资料,应用累积距平、滑动平均、M ann-Kendall非参数统计检验和R/S分析等多种方法,分析了黑河流域年径流变化规律。结果表明:①总体上,莺落峡站年径流存在增加趋势,正义峡站年径流存在减少趋势,同时两站径流趋势具有一定的持续性;②1961年和1998年是莺落峡站径流量突变开始的年份,1957-1961年间,径流量处于明显增加阶段,1962-1997年间,径流量出现了增长率逐渐减小、径流量减小及径流量微弱增加等阶段,1998年后,径流量再次出现明显增加的现象。③20世纪80年代中期以前,莺落峡、正义峡两站径流量变化规律较为一致,均是丰水年和枯水年交替出现,丰枯转化较为平衡。20世纪80年代末至90年代末,莺落峡站径流量处于增加的趋势,而正义峡站呈现显著减少趋势,主要是这一阶段中游用水量急剧增加,两站径流量差值呈显著增加趋势。进入21世纪由于国家在黑河流域实施了水量统一调度,两站径流量差值保持平稳态势。     

哈什河径流趋势预测及周期分析

为指导伊犁河流域水资源的合理开发利用、流域梯级水电站群联合优化调度以及洪水资源利用,揭示伊犁河源流的径流演变规律,以哈什河为例,依据托海水文站1958—2015年近58 a的天然径流实测数据,采用累积距平法、Mann-Kendall相关检验法、功率谱分析和小波分析法研究天然径流量的趋势走向、突变特性及周期性。结果表明:①近58 a来年径流量总体呈现略微增长的趋势;②近58 a来年径流量在1968—1974年和1998—2010年为径流量增大的阶段,1975—1997年和2011—2014年为径流量减少阶段;③年径流量在1968年和2014年发生由少到多的突变;在1980年发生由多到少的突变;④年径流量存在3类周期变化,即3~5,9~12,17~19 a,主周期为4,11,19 a。研究分析结果可指导哈什河流域的水资源开发和梯级水电站群联合优化调度。     

祁连山区气候变化对黑河出山径流的影响

以黑河上游流域为研究区,依据祁连山区4个气象站的逐月实测气象资料及莺落峡水文站逐月径流资料,采用Penman-Monteith方法计算了潜在蒸散发量,采用线性回归以及Mann-Kendall趋势检验等方法研究了降水、潜在蒸散发、气温及径流的年、季变化趋势,运用弹性系数法分析了降水、气温和潜在蒸散发变化对黑河出山径流的影响。结果表明:(1)黑河流域气候水文要素的总体年际变化为年降水量和气温均呈显著升高趋势,潜在蒸散发量呈不显著增加趋势,出山口莺落峡水文站径流量呈显著增大趋势;(2)祁连山区降水量、气温和潜在蒸散发量是影响黑河流域出山径流量的主要气象因子,径流与降水在年和季节尺度上都存在显著相关关系,其中祁连山区秋季降水量与莺落峡站径流量的相关性最为显著,春季气温与径流量呈正相关,气温升高促进了冰雪消融,进而增大径流量,潜在蒸散发量特别是夏季蒸散发量增大对降水量增大造成的年径流增大起到了一定的削弱作用;(3)祁连山区降水量增加1%将使莺落峡站径流量增加约0.74%,祁连山区气温升高1%将使莺落峡站径流量增大约0.16%,祁连山区潜在蒸散发量增加1%将导致莺落峡站径流量减少约1.75%。     

汉江流域安康段降雨径流特征分析及预测

精确的径流模拟在水资源的规划和管理中起着非常重要的作用。但是,传统方法在径流峰值及突变点附近的模拟存在一定的局限性。首先利用Mann-Kendall突变检验法识别汉江流域安康水文站控制断面以上流域降雨径流突变成分,并采用R/S分析法和小波分析对其进行趋势和周期分析。然后利用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络-偏最小二乘回归(BP-PLSR)对径流序列进行模拟,分析峰值处和突变点附近的模拟效果。结果表明:降雨突变点出现在1973年、1984年、2002年,径流突变点出现在1977年、1985年;降雨径流Hurst指数均接近0,未来均存在反持续趋势;BP-PLSR对径流的模拟效果(RMSE=92.863,NSE=0.797)优于传统PLSR(RMSE=152.182,NSE=0.456),对原始数据进行BP预处理能更好地避免径流峰值处过拟合现象及突变点附近的局部最优现象。     

龙川江流域主要气象要素及径流变化趋势分析

采用Mann-Kendall非参数检验法对金沙江一级支流龙川江流域1970年-2009年逐月气温、降水及1961年-2008年径流资料进行趋势检验,并运用R/S方法分析流域的年平均气温、降水、径流时间序列的持续性,估算各项指标的Hurst指数,以定量估计未来气候及径流的变化趋势。结果表明:(1)过去几十年来,流域内降水呈上升趋势但不显著,未来降水将持续增加且元谋站降水的增长趋势持续性较强;(2)几十年来,流域气温呈显著上升趋势,未来气温将会持续过去的上升趋势;(3)几十年来,流域径流呈减少趋势,但不显著,未来继续呈下降趋势,但持续性不强。     

黄河上游天然年径流长期变化趋势预测

基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河青铜峡水文站278年(1723~2000年)的天然年径流时间序列,建立了黄河上游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001~2050年黄河上游天然年径流变化趋势进行预测分析,结论认为:①黄河上游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段占优势,且黄河干流天然年径流变化要经历3个不同的时段,即2001~2013年以多年平均水平为基准上下波动的时段、2014~2037年相对丰水时段和2038~2050年相对枯水时段;②用神经网络理论建立了黄河天然年径流中长期BP网络预测模型,模型预测分析的未来几十年黄河天然年径流变化的大趋势是可信的。     

小波神经网络在径流预测中的应用

将小波分析与传统的BP神经网络模型进行组合,提出了一种新的径流中长期预测方法。该方法对年径流序列进行Mallat小波分解,将分解后得到的不同尺度下的低频成分和高频成分分别进行Mallat算法重构,对重构系列采用BP神经网络模型进行预测。采用黄河三门峡站1470-2002年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与传统的BP神经网络模型进行比较,研究结果表明小波神经网络在径流预测中具有较好的预报精度,可以成功地用于径流模拟和预测。     

泾河年径流量BP神经网络模型研究

以1957—2000年的实测降水序列和泾河年径流量序列为研究对象,利用EMD法和GA建立了泾河年径流量的BP神经网络模型。分析结果表明:泾河流域年降水量变化可能存在准2～3、5～7、10～13、18～22 a的周期;基于EMD的年径流量BP神经网络模型预测值的相对误差为-4.71%～8.21%,基于GA的年径流量BP神经网络模型预测值的相对误差为2.25%～12.22%。     

黑河径流的沿程分布格局变化研究

基于内陆河流域河川径流在河流坐标上的演变规律,采用径流的溯源性与零水资源尺度两个概念,分析黑河径流的沿程分布变化。结果表明：从1956-1970年、1971-1985年和1986-2000年3个时段河川径流均值看,地表水资源存在着出山口以后的各断面河川径流的溯源变化;存在着水资源整体集中度从下游向上游缩进的趋势;莺落峡与正义峡区间的径流延时分布概率在40 m^3/s以上显著不同。     

黄河中下游天然年径流变化趋势预测

基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河陕县水文站531 a天然年径流时间序列,建立了黄河中下游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001—2050年黄河中下游天然年径流变化趋势进行了预测分析,结果表明:①中下游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段比枯水时段略占优势,要经历2001—2020年相对丰水时段、2021—2026年相对枯水时段、2027—2037年相对丰水时段及2038—2050年相对枯水时段;②黄河中下游与上游的天然年径流变化的大趋势基本一致,但中下游出现连续枯水时段的时间较上游长。     

岷江都江堰降雨与径流变化趋势分析及预测

依据岷江上游紫坪铺水文站监测1955—2008年降雨量与年径流量资料为基础数据,用线性倾向法、滑动平均法、Mann-Kendall法进行系列趋势检验,采用小波分析进行序列周期性分析,用ARIMA模型法构建降雨径流预测模型。结果表明:近54 a来,岷江流域都江堰段降雨量与径流量均有下降趋势,其中降雨下降较快,降雨的突变点比径流少且二者存在6~21 a的周期,得到的ARIMA模型预测精度较高,结合序列趋势变化与周期性,可得到该区未来降雨径流更合理的预测。     

黑河流域土壤墒情预报模型

针对黑河流域水资源匮乏问题,考虑了流域下垫面因素、气象因素以及实时灌溉的空间分布对土壤墒情的影响,为满足流域水资源实时调度模型系统的需求,建立了适合于该流域的土壤墒情预报模型;利用该模型对黑河流域2001年研究区内各计算单元不同作物的净灌溉定额和需水量进行计算,并与传统方法计算的需水量比较来检验模型的可行性。在黑河流域水资源实时调度需水计算中进行了初步应用,结果表明该模型能满足流域水资源实时调度的需要。