一种改进的基于混沌吸引子的径流降尺度分析

基于混沌理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌分析方法应用于径流的降尺度计算。通过分析大时间尺度的年径流量分解到小时间尺度的月径流量的分解系数的混沌特征量,论证了分解系数具有混沌特性。在此基础上,对分解系数的预测方法提出改进意见并给出具体算法。然后根据预测结果进行月径流量的降尺度计算。实例研究表明,改进的算法用于径流量的降尺度分析具有明显的优点。     

一种改进的基于混沌吸引子的径流

基于混沌理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌分析方法应用于径流的降尺度计算。通过分析大时间尺度的年径流量分解到小时间尺度的月径流量的分解系数的混沌特征量,论证了分解系数具有混沌特性。在此基础上,对分解系数的预测方法提出改进意见并给出具体算法。然后根据预测结果进行月径流量的降尺度计算。实例研究表明,改进的算法用于径流量的降尺度分析具有明显的优点。     

基于神经网络的洮河枯期径流预报模型研究

根据洮河50年(1957～2006年)的径流量、降雨和上游径流量数据,建立了基于反馈神经网络的Elman洮河枯季径流预报模型。利用matlab7提供的神经网络工具箱进行建模训练。仿真结果表明所采用的Elman网络预报模型精度高,为人工神经网络运用到水文预测方面提供了依据。     

基于边界修正和二次分解的改进月降水LSTM预测方法

基于深度学习的降水预测是近年来水文研究的热点。月降水数据为典型的小样本数据，无法满足深度学习对大数据量的需求。为此，融合信号分解和边界修正的思想，提出一种改进的月降水长短期记忆网络（LSTM）预测方法。首先，针对序列分解的“端点效应”，采用波形特征匹配延拓法扩展原始序列边界。然后，利用极点对称模态分解（ESMD）和变分模态分解（VMD）对原始序列进行二次分解。ESMD提取月降水序列不同尺度信息，得到频率依次降低的几个模态分量及一个残余分量；切除各子序列中对内部数据“污染”最严重的扩展部分后，VMD进一步对高频分量进行平稳化处理。最后，对各子序列分别运用LSTM预测，预测结果重构后得到最终预测结果。选取湖北省巴东县的月降水量作为实例验证。通过模型对比分析，结果表明：相较于传统的单一SVM和LSTM模型，组合了信号分解算法的预测模型在月降水预测中更具优越性；将边界修正的方法融入到采用ESMD算法的组合模型，提高了整体模型的预测精度；高频分量的预测效果是决定组合模型预测精度高低的关键因素；提出的方法不但在选取的评价指标上均表现最佳，而且对数据极值点的拟合效果提升显著。特别地，即使面对小样本数...     

基于SSA-PPR模型的澜沧江枯季通航流量预测

随着国家"一带一路"战略的推进,云南省要充分发挥连接东南亚国际水上大通道的作用,为促进澜沧江航运的正常发展,对其通航保障能力进行研究具有重要的现实意义。足够的来水量是河道通航的重要条件之一,开展河道的最枯月径流量预测,对航运保障具有重要的参考作用。为提高预测精度,笔者提出首先使用SSA分析法对周期性较强影响因子进行重构,与其他因子混合后,再与PPR相结合形成SSA-PPR预报模型,并对澜沧江的年最枯月径流量进行预测验证,结果表明SSA-PPR模型训练期平均相对误差的绝对值为2.5%,检验期平均相对误差的绝对值为6.2%,精度为甲等,相对于未使用SSA混合因子前,其预测效果更好,可以满足澜沧江枯季通航流量预测的需要。     

人工神经网络结合SWAT模型在河道径流量预测中的应用

径流量预测的常用方法具有不确定性大、未考虑大气变化及人类活动等因素影响的缺点,因此提出人工神经网络结合SWAT模型的预测方法来对其进行优化.应用该方法对辽宁省哈巴气水文站的降雨量及径流量进行模拟,预测结果与实测值吻合度较高,证明了该方法的合理性.此外,应用该方法对该站未来15年的径流量变化情况进行了预测,为该地区的水资源规划提供基础资料.     

基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM模型的水质预测研究

针对目前水质预测模型中因为数据本身的复杂性、在信号处理过程中存在的噪声干扰以及分解深度不够导致单一分解难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解的水质预测模型。该模型采用完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）对原始数据进行分解,再利用变分模态分解（VMD）对熵值最高的模态分量进行二次分解,最终将处理后的时间序列输入到TCN-lightGBM多特征预测模型中。同时,采用麻雀算法（SSA）对预测模型进行优化。以山东省玉符河水质为例,本模型的均方根误差（RMSE）是0.105 3,平均绝对误差（MAE）是0.081 5,决定系数（R2）是0.947 1,与GRU、LSTM、LightGBM、TCN等当下较为流行的模型的预测指标进行比较。结果显示,在R2上本模型提升了53.04%、70.41%、66.07%、65.20%等,在RMSE上减少了62.76%、65.50%、64.93%、64.80%等,在MAE上降低了62.76%、66.24%、63.80%、65.24%等。由此可知,基于CEEMDAN-VMD-TCN-lightGBM的模型具有更好的预测性能、泛化能力和捕...     

低比转数离心泵叶轮内流场重构与模态分析

针对传统离心泵水力性能优化设计的复杂性,提出采用本征正交分解-径向基函数（POD-RBF）混合代理模型方法对离心泵叶轮内流场进行重构分析。由三次Bezier曲线对低比转数离心泵二维叶片型线进行参数化控制,通过对叶片包角、进出口安放角等控制参数进行适量的扰动得到叶片型线的样本集。由叶片型线参数及叶轮CFD内流场数据构成样本的快照矢量集,根据几何相似及网格变形方法插值得到各相似节点的流场参数,依据本征正交分解法（POD）将快照集分解为一系列正交基的线性组合。由径向基函数（RBF）拟合目标叶型所对应的正交基系数,实现了对目标叶轮内流场的重构。采用POD-RBF方法对MH48-12.5型低比转数离心泵叶轮内流场进行了重构,其压力预测均方根误差为0.84%,速度预测误差基本在0.5m/s以内,流场预测所需时间约为CFD计算的1/240。对样本集进行POD基模态分析,得到了各阶基模态流场特征及能量分布特性。     

基于EMD-IGA-SELM的池塘养殖水温预测方法

为了有效指导工厂化水产养殖,提高水产养殖过程中水体温度预测的精度和稳定性,在分析水体温度影响因素的基础上,提出基于经验模态分解（EMD）、改进遗传算法（IGA）和改进极限学习机（SELM）相结合的水温预测模型（EMD-IGA-SELM）。首先,通过综合天气指数的计算完成异常和缺失数据的校正;利用皮尔森相关分析计算各影响因子与水温之间的相关度,从而确定预测模型的输入输出量;选择Softplus函数代替Sigmoid函数组成SELM,并引入混沌序列改进标准遗传算法,获得SELM的最佳初始权值和阈值;最后,采用EMD方法将原始水温时序数据进行多尺度分解,在各分量中对IGA-SELM训练建模,并叠加求和各分量预测值,从而完成水温序列的预测。将EMD-ELM和GA-BP模型的预测结果与EMD-IGA-SELM进行对比,结果表明,EMD-IGA-SELM取得了较好的预测精度,评价指标平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别为0.1233℃、0.0043和0.1478℃,能够满足水产养殖的生产需要,可为池塘水质管理和调控提供决策支持。     

枯季西江中游梯级水库调度对梧州流量影响初探

枯季梧州控制断面径流过程对西江中下游生态、供水及珠江河口三角洲抑制咸潮入侵具有指标性意义。以该控制断面的生态基流和河口抑咸所需流量为控制指标,选取近年来典型枯季水文过程,应用建立的西江中游河网及梯级水库数学模型,对利用龙滩和岩滩正常蓄水位与汛限水位间的库容开展枯季调度过程进行模拟计算和分析。结果显示采用龙滩单库调度或龙滩与岩滩联合调度方案可以显著提高枯季梧州控制断面的径流量,岩滩单库调度则作用不明显。分析显示,在西江中游梯级水库以防洪、供水或生态等为目的的调度中,若能充分发挥上游龙滩水库的主导作用和下游梯级水库的辅助中转水库的作用,可以有效缩短对下游需求的反应时间并提高效率,同时也证实了采用以龙滩为主的大型水库汛前弃水开展各种目的的调度具有相当的可行性。     

基流分割方法研究——基于辽河流域中下游地区

河川基流作为地下水的主要排泄方式之一,对于地下水资源量的估算有着重要的意义。利用辽河流域中下游地区泉太、王宝庆、八棵树水文站2003-2008年天然日径流资料,分别采用数字滤波法(Lyne-Holick法、Eckhardt法)和滑动最小值法对辽河流域中下游的地下基流量进行分割计算,分析3种方法的优缺点,以期得到较好的基流分割计算方法,进而评估这3个水文站的地下基流量。主要结果包括:3种方法能较为准确的分割出地下径流量,但Eckhardt滤波法的基流分割结果最为准确且能很好地反映地下水径流规律;辽河流域3个水文站的地下径流指数BFI约为0.60,其中枯水期BFI约为0.63,丰水期BFI约为0.55。     

基于小波分析的年最大径流预测方

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991年至2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。     

Management of runoff stored in small tanks for transplanted rice production in the mid-hills of Northwest Himalaya

Scarcity of water in upland areas limits the growing of transplanted rice and the yield of rice grown under rainfed conditions is very low. As the first priority for the use of runoff recycling based water resources is in the dry season followed by the monsoon season, a strategy has been developed to use the surplus water (occurring during the early monsoon season) to grow transplanted rice without compromising the dry season irrigation. Field experiments revealed that under the mid-hill conditions, transplanted rice can be grown as transplanted in 5 cm standing water and thereafter tainted, requiring only 3.0–3.5 cm of water with a yield reduction of about 25% as compared to generally recommended intermittent submergence (2 days after the disappearance of water) requiring 100–130 cm of water. However, the reduction in yield was not significant if 1 week of initial ponding just after transplanting was created. Based on rainfall-runoff analysis, graphs were developed for runoff and volume of water available in water tanks in different durations of early monsoon periods, command-catchment area ratio and the volume of water available after irrigation which is to be used in dry season, as a function of runoff curve numbers. These graphs can be consulted directly to plan irrigation systems for transplanted rice in upland areas.     

基于SWAT模型的开都河上游未来土地利用变化对径流的影响

【目的】揭示土地利用变化下的流域径流变化。【方法】以开都河上游区域为研究对象,利用分布式水文模型SWAT,采用元胞自动机-马尔科夫模型(CA-Markov)预测法、当地土地利用规划要求和极端土地利用情景法共设置了4种2025年土地利用情景,包括自然发展情景、规划发展情景、极端草地情景、极端林地情景。【结果】①构建的SWAT模型在率定期(R2=0.74,NSE=0.73)与验证期(R2=0.58,NSE=0.57)的模拟结果可以接受。②采用CA-Markov模型模拟的2010年土地利用类型图Kappa系数为0.83,可用于预测2025年土地利用类型。1980—2010年土地利用类型变化主要表现为草地转换为水体和未利用地,其转换面积分别为106.09 km2和0.5 km2。③相较于基准年2010年,各土地利用情景下的年均径流量均减少,自然发展情景减少最快,极端草地情景减少最慢;从丰水期与枯水期来看,2种时期下各情景月均径流变化完全相反;从其季节分配来看,各土地利用类型在夏季对径流变化影响最大,冬季影响较小。【结论】该地区草地是影响径流最主要的调控因子,原有草地的减少会引起夏季径流较大幅度减少,对于未利用地,可考虑开发为草地。     

开都河径流年内分配特征研究

以开都河大山口水文站1956—2006年逐月径流量数据为基本资料,采用Mann-Kendall法和小波分析法将径流划分为水文变化特征相似的6个时段,然后计算各个时段年内分配不均匀系数、集中度(期)、变化幅度和月(季)百分比等多个指标,分析开都河径流年内分配特征。结果表明,开都河来水年内变化较大,历年年内径流分配很不均匀;年内径流主要集中于6—8月份,特枯月为2—3月份;年内径流分配主要受气温变化和高山融雪的影响。     

The climatic potential for beef cattle production in tropical Australia: Part II— liveweight change in relation to agroclimatic variables

Part I of this series demonstrated a method of simulating a ‘green season’ and a ‘dry season’ which corresponded closely to the main period of liveweight gain and loss respectively of cattle on native grass pastures. This paper attempts to further characterise these seasons, using agro-climatic variables derived from a weekly pasture growth index, as to their quantitative relation to cattle liveweight changes. Neither the duration of the green season nor the variable most closely related to cumulative pasture growth (‘growth weeks’) accounted for much of the variation in amount of gain in the green season. In the dry season, however, the amount of liveweight loss was closely related to the estimated number of weeks without green feed (‘dry weeks’). Extraordinary weight loss in the dry season occurred in the years with few growth weeks in the green season, indicating pasture quantity as well as quality limitations in dry season nutrition in these years. In comparison to the green season, marginal response in liveweight to additional green weeks was over two times as great when cumulated over an entire year; this suggests that the main benefit of prolonging the green season is its effect in shortening the dry season.The problem of generalising from the very few stations with cattle data is discussed.     

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。     

基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型

通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型.信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式.通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值.     

The climatic potential for beef cattle production in tropical Australia: Part IV— variation in seasonal and annual productivity

In Part II liveweight loss in the dry season was found in most years to be closely related to cumulative ‘dry weeks’; extraordinary weight loss occurred in the dry season in years in which there were a low number of ‘growth weeks’ in the previous green season. Annual liveweight gain was related to the total number of ‘green weeks’. In this paper the geographic variation in these three agro-climatic parameters is described using a network of 77 stations across northern Australia, and the year-to-year variability is examined for eight representative stations.Variation in dry season severity was greater than variation in green season productivity (growth weeks). Median ‘dry weeks’ in the dry season varied from 29 to nil over the area. ‘Green weeks’ in the dry season as a result of winter rain is an important phenomenon in a relatively small part of the area, but in this area year-to-year variability is extremely high.It is concluded that the objectives of the study, to extend existing agro-climatic methodology to interface with cattle production and to use this in surveying the climatic potential for this form of land use over the entire tropical region of Australia, were achieved to the extent that the existing animal production data allow.