径流混沌网络模型及其在长江三峡预测研究中的应用

流域径流受诸多因素影响,变化复杂,仅凭观测站统计数据难以发现其演变规律.以混沌理论为基础,将三峡寸滩站月平均径流量时序曲线进行相空间重构,并确定合理饱和关联维数.再与神经网络结合,用多维相空间建立网络学习样本和教师值,参照饱和维数建立网络结构,形成混沌神经网络分析模型,以期发现流域径流模型的变化规律.结果表明,对三峡流域径流数据的混沌网络分解后,能找到其合理的演变规律,对三峡库区水资源的合理开发利用具有实际工程意义.     

径流混沌网络模型及其在长江三峡

流域径流受诸多因素影响，变化复杂，仅凭观测站统计数据难以发现其演变规律。以混沌理论为基础，将三峡寸滩站月平均径流量时序曲线进行相空间重构，并确定合理饱和关联维数，再与神经网络结合，用多维相空间建立网络学习样本和教师值，参照饱和维数建立网络结构，形成混沌神经网络分析模型，以期发现流域径流模型的变化规律。结果表明，对三峡流域径流数据的混沌网络分解后，能找到其合理的演变规律，为三峡库区水资源的合理开发利用具有实际工程意义。     

格尔木河流域的地下水合理开发利用模式研究

针对青海省格尔木河流域水资源开发利用需求量,分析其对下游盐湖生态需水量产生的影响.根据流域概况,建立格尔木河流域水资源数学模拟模型,利用数学模拟模型进行预测,探讨格尔木河流域的水资源合理开发利用模式并提合理的建议.     

西北干旱地区径流量还原计算有关问题的探讨

对天然河川径流数量的评价是水资源评价的基础,随着社会的发展进步,人类活动对天然河川径流量的一致性影响也加大,对径流量的一致性进行分析是进行地表水资源评价的首要任务,其准确性将直接影响到水资源工程的合理规划和水资源的合理利用。但还原计算中,有些项目还原困难、精度不高及成果使用不方便、不符合实际等问题,因此很有必要对径流系列的还原方法进行探讨,以获得科学合理的径流系列资料。对河道径流的还原计算方法进行了简单论述,在实际工作中对还原计算中存在的有关问题进行了分析,并提出了"向后还原"问题的看法。     

额尔齐斯河流域河谷生态系统水文情势变化影响分析及生态修复建议

额尔齐斯河河谷生态系统是新疆重要的水资源战略储备区,更是北疆抵御自然灾害的生态屏障。受水利工程建设、滥垦滥伐、过度放牧等因素影响,额尔齐斯河流域水文情势发生改变,引发洄游性鱼类繁衍受阻、林草面积衰退、生物多样性下降等问题。为探究水文情势变化与生态环境改变间关系,采用IHA-RVA方法(Indicators of Hydrologic Alteration-Rang of Variability Approach),对额尔齐斯河流域布尔津水文站进行水文情势改变度评估。研究表明,额尔齐斯河河谷生态系统为中度改变,建议采取以下措施:保证生态用水需求,生态流量应遵循天然状态丰、平、枯水期规律;布设过鱼设施,并合理控制高、低流量脉冲发生次数;5-7月各水利工程应相互配合进行生态淹灌调度,及时补充地下水。     

基于改进的垂向混合产流模型的水资源评价模型研究及应用

为简化水资源评价中还原计算的工作量,人们提出了利用水文模型进行水资源评价的方法,但近年来由于水资源开发利用对流域水文的影响,还原结果往往出现偏差。针对此问题提出了基于改进的垂向混合产流模型用于水资源评价的方法,考虑水资源开发利用的影响,建立水资源评价模型。参数优选则是在计算机自动优化的基础上进行人工优选,以增加参数精度。经案例分析表明,所建立的水资源评价模型适用于研究区的水资源评价,且以相对误差小于20%为标准,合格率达83.9%。为研究区水资源评价提供了新的方法。     

水利工程方案综合评价的ANFS模

水利工程方案综合评价就是根据方案评价指标体系和方案的社会效益、经济效益和生态环境效益综合最优原则, 对各水利工程方案集进行相对优劣的分类排序过程, 在水资源系统工程中具有重要意义。在分析以往水利工程方案综合评价方法优缺点的基础上，采用自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System，ANFIS）建立了水利工程方案综合评价模型。以MATLAB 为工具, 以某综合利用水库正常蓄水位选择为实例进行研究。实例结果表明：同BP神经网络模型相比，此模型具有评价结果稳定、合理，计算速度快等特点，能够有效地应用于水利工程方案的综合评价。     

赣江流域大(Ⅰ)型水库工程影响下的枯水变异研究

以赣江流域现有最大水利工程——万安水电站(水库)运行前后区分水利工程的影响时段,以赣江下游外洲水文站多年(1955-2011年)逐日流量为依据,在MK突变检验、滑动t突变检验的基础上,运用水文变异指标法和变化范围法(IHA/RVA)分析大型水库工程影响下的枯水变异特征。研究发现,赣江流域在1955-2011年,自万安水电站1990年正式运营之后,最小1、3、7、30、90d日平均流量的偏离率均显著上升,前4者的幅度均超过了24%。IHA的最小各日平均流量极值变化在中RVA范围尽管均属于低度改变,然而在低RVA范围内5个指标都达到了高度改变,由此充分揭示了对河流生态系统至关重要的低流量范围内多个枯水情势高改变度的存在,为水库生态调度和河流生态保护提供了有益的参考。     

龙川江流域径流量变化趋势及水资源合理配置研究

采用Mann-Kendall法分析近50年来龙川江流域的径流量的变化趋势;采用MIKE BASIN研究龙川江流域的水资源合理配置方案.研究结果表明:龙川江流域降水量呈增加趋势,但由于水利工程的建设和枯季农业用水量的不断增加等人类活动的影响,改变了径流的年内分配过程,导致流域内年径流量和枯季径流量呈减少趋势.要从根本上解决流域的水资源供需矛盾,除了推行强化节水、水资源保护等措施,建设青山嘴水库等新的水源工程,还必须依靠滇中引水等外流域调水工程.     

基于SWAT模型的沂蒙山水土流失治理区地表水与地下水转化规律研究

为研究沂蒙山水土流失治理区,气候及植被覆盖变化影响下,水资源转化规律,以蒙阴县岸堤水库控制流域为研究对象,采用归一化植被指数(NDVI)为指标,分析植被覆盖的时空变化规律,采用分布式水文模型SWAT研究流域水文要素的时空演变规律,定量分析地表水与地下水转化量。计算结果表明:2000-2016年,流域NDVI呈增大趋势,其中2007-2009年,NDVI显著增大;空间上,84%的流域面积NDVI都呈现增加趋势。SWAT模型模拟效果较好,1990-2016年,流域平均降水量611.96 mm,径流量225.96 mm,地表径流量126.07 mm,基流量72.07 mm,潜水补给量119.52 mm。径流量中,地表径流占55%,基流量占27%,壤中流占18%。潜水的补给中,地表水量仅占5%左右,主要补给水源为降水。在气候条件与地表植被覆盖条件的综合影响下,2006年前后地表径流减少22%,地表水向地下水转化量减少,地下水向地表水转化量增多。研究成果可为沂蒙山区水资源的合理开发利用、水土流失治理提供理论依据和技术支撑。     

神经网络模型在河道水温计算中的应用

水利工程的兴建会改变天然河道的水温状况,而工程地址处的天然水温是准确评价水温的变化的基础.以金沙江上游流域为背景,建立了三层人工神经网络模型用于水温预测并对模型进行了模拟和验证,结果表明模型结构、参数率定是合理的,用于预测无水温资料地区的天然水温是实际可行的.     

一种基于生态流量的水资源开发利用率阈值估算方法

水资源开发利用率阈值是进行水资源开发利用、安全评价、风险调控与综合管理的控制性指标。尽管国际上常以年取水量与年可获得水资源量的比值40%作为水资源开发利用率阈值，但该阈值的确定依据和合理性并未明晰，同时该阈值为固定值未能考虑水资源禀赋的时空变化，给通常面对水资源时空分布不均的管理实践带来挑战。根据水资源开发利用率阈值与河道内生态流量之间的互补关系，在利用SWAT分布式水文模型模拟流域天然径流的基础上，通过基于多层次生境条件的改进Tennant法（MTMMHC法）计算了汉江流域各子流域各月份在丰、平和枯年份的不同等级生态流量，并确定了相应的水资源开发利用率阈值，体现了水资源开发利用率阈值在不同河段和不同季节的变化情况。结果表明：MTMMHC法能同时考虑流量的年内和年际变化并反映流量在丰、平和枯年份的差异性。在汉江流域，各子流域各月份在丰、平、枯年份的水资源开发利用率阈值均不同，且各子流域各月满足最适宜生态流量所对应水资源开发利用率阈值大多在20%以下，低于现行的国际上40%的标准。因此，该阈值估算方法不仅明晰了水资源开发利用率阈值与河道内生态流量之间的互补关系，而且考虑了水资源禀赋的时空...     

神经网络模型在河道水温计算中的

水利工程的兴建会改变天然河道的水温状况，而工程地址处的天然水温是准确评价水温的变化的基础。以金沙江上游流域为背景，建立了三层人工神经网络模型用于水温预测并对模型进行了模拟和验证，结果表明模型结构、参数率定是合理的，用于预测无水温资料地区的天然水温是实际可行的。     

基于神经网络和粒子群算法产流量模型构建

为了研究坡面产流量与各影响因子间定量关系,分析野外多尺度人工径流小区实测数据,采用人工神经网络及粒子群算法,建立了坡面产流量预测模型,产流量与坡长、坡宽、坡度、前期土壤含水量间可采用二次抛物线关系进行描述,与植被覆盖度、降雨量间分别采用幂函数和线性函数进行描述.另外采用加权相对差距和法确定了产流量BP神经网络模型最优拓扑结构及网络参数,建立了产流量BP神经网络模型,该模型模拟值与实测相对误差在±20%以内,预测精度较高.同时基于产流量与各单因子定量关系,建立了产流量经验模型,采用粒子群算法推求了模型未知参数,该经验模型相对误差主要在±30%以内,其精度略逊于BP神经网络模型.     

BP神经网络在洪水地区组成随机模

将BP人工神经网络引入随机模型中建立BP网络模型,将其应用于澜沧江流域中下游的洪水地区组成研究中。通过模拟澜沧江流域戛旧站和戛旧站与允景洪站区间的日流量过程,进行实例分析和计算,并与传统自回归模型进行比较。结果表明该模型在澜沧江流域中下游洪水地区组成随机模拟中的精度较高。在研究的同时也发现,由于序列白噪声可能带来的误差,还需进一步研究如何更加合理的将该模型用于洪水地区组成随机模拟当中,以便能对生产实践提供更多的选择方案。     

基于BP神经网络的新安江模型初始土壤蓄水量计算研究

【目的】克服传统经验折减系数法在计算新安江模型初始土壤蓄水量方面的缺点,并提高新安江模型在湿润半湿润地区的应用效果。【方法】结合流域初始土壤蓄水量的影响因素和神经网络模型特点,提出构建基于BP神经网络的新安江模型初始土壤蓄水量计算方法。【结果】在3种输入因子组合方式下,当BP神经网络隐含层节点大于11时,模拟训练期模型应用效果达到项目精度评价指标的甲等水平,预测检验期的9个样本,均有6个以上样本检验合格;当BP神经网络隐含层节点数从4个变化到21个时,模型评价指标纳什效率系数从0.51变到0.97、均方根误差从11.77降到2.74;与采用传统经验折减系数法计算新安江模型初始土壤蓄水量相比,采用BP神经网络模型应用效果明显占优,且能克服经验折减系数法计算土壤初始蓄水量需要选择流域一场暴雨或久旱未雨才能开始计算和计算过程数据不能中断的缺点。【结论】在湿润半湿润地区采用BP神经网络模型计算新安江模型初始土壤蓄水量具有可行性和适用性;当神经网络输入因子和隐含层节点数选择合理时,模型模拟和预测精度较高。     

基于BP神经网络的渠道无干扰量水方法

灌区量水是节约农业用水、灌区实行按方收费的重要手段。BP神经网络具有很强的非线性映射能力,可描述通过水工建筑的流量与上下游水位之间的函数关系。以渠道进水口上下游水位作为输入向量,以渠道流量作为输出向量,构建了3层神经网络模型。以江苏高邮灌区2012年一条斗渠的水位流量观测数据,应用Matlab神经网络工具箱构建模型,采用trainlm算法进行网络训练与检验。结果表明:模型能较好地反映影响因素与渠道流量之间的关系,计算精度较高,提出的基于BP神经网络的渠道无干扰量水方法简便可行,具有较广的应用前景。     

与马斯京根汇流模型耦合的BP神经网络修正算法

为提高洪水预报的精度,提出一种BP神经网络耦合修正算法。该方法将水文模型预报的稳定性与神经网络预报的精确性相结合,应用实测流量资料与马斯京根汇流模型耦合进行单时段修正检验,对新安江模型计算的主河道各河段区间入流进行实时修正,并将实时修正的结果与二阶AR模型进行对比分析。通过实际流域验证,结果表明:改进BP耦合修正算法修正效果稳定,收敛迅速,在提高洪水预报精度的同时不损失预见期,实时修正效果整体优于二阶AR模型。     

黄土高原中部典型流域植被恢复对径流的影响

针对黄土高原植被恢复后水文要素变化和水文要素之间关系不明确的问题,以黄土高原中部半湿润型气候的延河流域为研究对象,利用通用陆面模型CLM5.0,模拟1980—2018年土地覆盖变化对流域关键水文要素和水文要素之间关系的影响。结果表明：延河流域耕地面积从1980年的3277km2减少到2018年的2400km2,减少了26.76%,而林地和草地面积分别增加了244km2和528km2。土地覆盖变化导致延河流域年径流量和年径流系数明显减小,减幅分别为12.34%和11.46%。土地覆盖变化导致延河流域多年平均月径流量和多年平均月径流系数明显减小,其对丰水季径流量影响较小,对枯水季径流量影响较大,并使年内径流分配趋于集中化。本研究可为黄土高原水资源开发利用及科学管理提供参考。     

基于改进多元模糊均生函数的克孜河年径流预测

天然径流的计算是区域水资源评价和水利水电工程设计的基础.本文采用改进多元模糊均生函数时间序列模型对新疆克孜河天然径流量进行模拟,结果表明该模型适用于天然径流预测,且可获得较高的预测精度.