前后期径流(量)相关法预报水库枯季径流量

本文就前后期径流(量)相关法预报水库枯季径流量其原理极其应用作了详细论述，为水库枯季调度运行提供了科学的理论根据。     

临沧市枯季径流退水预报方法研究

临沧市河道枯季径流主要依赖流域内蓄水补给,流量过程一般呈较稳定的消退规律。近年来临沧市旱情易发、多发,2010年出现了百年大旱,做好枯季退水预报,掌握退水规律,为城市供水和农业抗旱的政府决策提供枯季水量预测尤为重要。以西河(二)水文站退水规律分析为实例,结合临沧市河道径流水文特性对比季节性退水曲线法与前后期径流相关分析法,2种方法较其他方法对历史资料样本数量要求不长,方法简单易掌握,预报成果较为可靠,适合广泛应用在临沧市观测年限较短的中小河流水文站点及水库站,对枯季水库科学调度及抗旱有着指导意义。     

汉江上游区域枯季径流预报研究

本文依据枯季径流预报原理,分析了汉江上游退水规律,建立了汉江汉中站、洋县站退水曲线,并综合分析出江口等12个支流站以月为时段的前后期枯季径流消退系数,探讨了在汉江上游运用退水曲线法和前后期径流相关法作短期和中长期预报的可行性。     

潘家口水库枯水期月径流预报方法探讨

根据7种预报因子,建立7个预报方案,并将不同预报方案的预报结果再进行预报集成和预报决策,从而获得定量的枯水期月径流预报值。经用实测资料检验,结果表明方法可行,预报精度令人满意。     

潘家口水库枯水期月径流预报

在分析研究流域气候特征及枯季径流来水规律的基础上，用水文气象方法和水文方法分别建立了枯水期月径流预报模型。水文气象方法是先挑选出与预报对象关系最好的气象因子作为预报因子，据此建立预报模型和预报集成模型。水文方法是利用水文序列资料建立自回归模型和多元递推模型。用实测资料对预报模型进行了验证，结果表明：预报精度令人满意。     

基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报

分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC^ 语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN(7,1,15,1)模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。     

珠江梧州水文站枯季月径流预报

梧州站流量作为珠江下游河口地区压咸控制流量,其上游来水的丰枯直接关系到珠江流域枯季水量统一调度的成功实施。基于梧州站枯季(10月-3月)月径流资料,采用逐步回归法提取径流序列的趋势项、周期项,自回归方法预测随机项的组合预测方法建立了梧州站枯季径流预报模型。结果表明:逐步回归与自回归组合的方法在径流预报中取得了较好的预报效果,1月径流预报精度达到甲等,10月、11月、12月、2月以及3月预报精度均达到乙等,可用于实际水文预报工作中。     

千河流域枯季径流变化规律分析及月径流预报

通过对千河流域枯季径流演变规律的分析研究,建立了适合千河流域枯季月径流预报方案,为冯家山水库水量调度及流域水资源的合理配置提供科学的依据.     

流域中长期径流分类预报方法

以水文循环基本原理为基础,从流域径流水汽来源影响因素角度明确了中长期径流预报基本概念及分类,即以气象(中期)、气候(长期)和天文因素(超长期)为预报因子,针对流域出口断面(或典型断面)的旬、月、季(汛期)或年径流,以及流域旱涝趋势进行预报。通过比较不同时间尺度下的水汽系统物理运动机理,论证了"短期气候预测"作为中长期径流预报理论基础的合理性,并将流域径流来源影响因素及其表现概括为三大规律:天文因素表现出的周期性是主要规律,反映了水文气候过程的基本状态;大气环流表现出的随机性对水文气候基本状态存在干扰,导致了波动;流域特征性规律反映了各种因素综合作用结果,具有流域的特殊性。最终,将流域中长期径流预报分为正常年份的径流过程预报和异常灾变年份的大旱大涝预测,其中前者的预报因子为水文气象与气候要素,后者为天文因素;在服务对象上,前者为水利工程常规运行调度服务,后者为防洪抗旱部门防灾减灾提供灾情预测;在结果发布上,前者提供定量的径流过程预报,后者提供丰、平、枯等3级(或5级)定性预测,并给出相似年份;在预报方法上,前者采用数理统计方法或物理成因相关分析法,后者采用周期性、随机性和流域特殊性识别等综合预报方法。     

碧流河上游枯季径流变化规律分析及预报的初步探讨

碧流河上游枯水季节不同时期径流变化是不同的，在建立预报关系时，应当分别不同情况合理选用方法，如退水系数法，一元线型回归的方法及特殊处理建立中期预报方案。     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

最近邻抽样回归模型及其在枯水期月径流预报中的应用

为合理调配水资源,做好枯季径流预报,可采用最近邻抽样回归模型进行预测。按照最近邻抽样回归模型的基本思路和实现算法,根据长江上游主要控制站——寸滩站1893年1月—2009年12月历史同期月整编资料,对该流域的枯季径流特性进行分析研究,通过建立模型,对模型预测效果进行验证。结果表明：该模型对枯季径流的预报精度较高,可用于作业预报。     

紫坪铺水库工程非汛期径流预报的研究

紫坪铺水文站非汛期划分为退水期和过渡期，前者的径流变化选用分级退水模型和季节性自回归模型描述，后者采用多元回归、灰色动态、非参数权重和模糊集预报模型等刻划。经优选后采用的预报模型，其评定和预报检验对旬、月径流都有令人满意的精度。     

基于小波分析的月径流ARIMA预测方法

将一种基于小波分析的自回归滑动平均求和（ARIMA）模型用于月径流的预测。首先利用小波变换良好的局部化特性，将月径流序列分解成不同时间尺度上的子序列；然后对各个子序列利用ARIMA模型进行预测。将采用基于小波分析的ARIMA模型的预测结果与直接使用ARIMA模型的预测结果进行比较，结果表明引入小波变换提高了月径流预报精度。     

入库水量与库区积雪厚度的相关分析及来水预测

我国北方很多地区的山区水库来水多源自融雪,其时间在1月～7月,占全年来水量的80%以上。根据哈拉布拉水库蓄水过程,对库区当年累计积雪厚度与当年水库来水量的数据进行了分析,建立起当年累计积雪厚度与水库来水量的关系式;依据当年积雪厚度对当年用以灌溉的来水量、汛期洪水总量作出定量预测,从而为当年水库制定防洪调度和兴利调节计划提供有效的数据。     

小波网络模型在隔河岩水库径流预测中的应用

基于小波分析与人工神经网络提出一种小波网络模型,模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力,预测精度较好。在清江隔河岩水库年、月径流中长期预测中,得到满意的结果。     

贵州省枯季径流特性初步分析

在无资料地区以降水径流法推求径流资料系列时,除了要有年径流统计参数外,还应有其枯季径流和最枯月径流的有关指标,而由于受气候、下垫面条件(地形、植被、岩溶等)差异的影响,各地枯季径流特性各异。本文通过贵州省86个县、市、区气象站及45个水文站(控制集水面积由几十~上万km2)建站至今的实测资料分析,得出了贵州省各个地区枯季的时段、各站枯季径流统计参数、最小月径流模数和多年平均最小日均流量模数的关系,对了解贵州省的枯季径流特性和在无资料地区径流设计中都具有参考价值。     

英那河水库防洪预报调度方案制定与分析

英那河水库不仅承担着水库上下游的防洪任务,同时作为大连市重要的水源地,其水资源利用效率对于大连市的社会经济发展极其重要,因此水库防洪调度方案的研究具有重要意义。针对英那河水库改扩建后没有适用于目前水库汛期防洪调度的方案问题,通过分析水库产流预报和退水预报的可利用性,并在此基础上,以累积净雨、入库流量和水库水位作为改变水库出库流量的判别指标,研究制定了考虑预报信息的英那河水库防洪调度方案。结果表明:考虑预报信息的英那河水库预报调度方案不仅满足水库调度原则,合理可行,而且便于操作。方案利用退水余量作为水库预泄后回蓄水量,在保证水库兴利效益,提高洪水资源利用效率的同时,还提高了水库的防洪能力。