欧阳海水库入库洪水实时预报模型与应用

为了准确实时预报水库入库洪水，根据欧阳海水库流域的水文特征，利用分散型三水源新安江模型对欧阳海水入库洪水实时预报进行了研究，并得到了产流模型、汇流模型和校正模型。在汇流模型中应用分散性逆高斯分布流域地貌汇流模型进行汇流计算，在校正模型中应用了洪水预报残差自回归方程。     

洪水预报研究与展望

洪水预报作为非工程措施是防御并减少洪涝灾害的重要手段和关键环节。水雨情自动测报系统的不断完善为洪水预报中水文信息的获取奠定了基础性工作,降水作为洪水产生的关键因素之一,降水预报技术的发展与应用为洪水预报发展提供新的动力,面向洪水预报的水文模型从降雨-产流等方面解释洪水产生的过程,丰富了洪水预报的方法,陆气耦合模型的发展为洪水预报进一步提高精度和预见期指明了新的方向。随着以上技术的不断发展与完善,洪水预报精度不断提高,从水雨情自动测报系统研究进展、洪水预报中降水预报应用进展、洪水预报水文模型研究进展、陆气耦合模型研究进展四个方面系统阐述目前洪水预报精度的研究进展,并对洪水预报今后的发展方向和研究热点做出展望,水雨情自动测报系统急需引入新的理论技术和非接触式设备等,增加信息的密度和强度,洪水预报的发展以及人工智能在洪水预报研究和实际工作中的应用实践,已经为洪水预报技术的突破提供了有力支撑,陆气耦合技术由单向耦合向基于物理概念的双向耦合发展,单站观测及模拟气象数据驱动向结合遥感和四维同化方向发展,为今后的提高洪水预报精度研究提供参考。研究成果可为水文、水库调度科技工作者提供技术参考。     

南平市"06·6"特大暴雨洪水分析

分析了福建省南平市"06·6"特大暴雨的降雨和洪水过程及特点.暴雨洪水特点:暴雨强度大,持续时间长,过程雨量大,分布范围广;洪水主要以建溪和富屯溪来水为主,峰高量大,复式峰形,涨率大,破坏性强.分析认为:十里庵大洪水对于预报和分析闽江大洪水、水口水库洪水调度均具有重要作用,建议有条件时恢复十里庵大洪水流量测验.     

南平市“06·6”特大暴雨洪水分析

分析了福建省南平市“06·6”特大暴雨的降雨和洪水过程及特点。暴雨洪水特点：暴雨强度大，持续时间长，过程雨量大，分布范围广；洪水主要以建溪和富屯溪来水为主，峰高量大，复式峰形，涨率大，破坏性强。分析认为：十里庵大洪水对于预报和分析闽江大洪水、水口水库洪水调度均具有重要作用，建议有条件时恢复十里庵大洪水流量测验。     

基于GS的数字西江水质预警预报

数字西江水质预警预报系统是一个以地理信息系统（GIS）和数据库管理系统（DBMS）为开发平台，面向管理和决策层的可视化动态信息系统，采用集成GIS组件和水量水质数值模型的耦合方式。本系统一方面建立基于GIS的水环境评价、水环境容量计算和污染物总量控制；另一方面在发生水污染突发事故后，能够快速预报污染物向下游的扩散时间、扩散面积、确定污染范围、污染程度及对下游取水口等所造成的影响，为决策部门提供决策支持。     

基于GIS的数字西江水质预警预报系统设计和应用

数字西江水质预警预报系统是一个以地理信息系统（GIS）和数据库管理系统（DBMS）为开发平台，面向管理和决策层的可视化动态信息系统，采用集成GIS组件和水量水质数值模型的耦合方式。本系统一方面建立基于GIS的水环境评价、水环境容量计算和污染物总量控制。另一方面在发生水污染突发事故后，能够快速预报污染物向下游的扩散时间、扩散面积、确定污染范围、污染程度及对下游取水口等所造成的影响，为决策部门提供决策支持。     

漳河水库入库洪水抗误差预报方案

漳河水库由观音寺水库和鸡公尖水库通过半天然明槽相互连通组成，因受库水位观测、明槽输水计算、动库容计算误差等的复杂影响，以往多次建立的洪水预报方案均未达到可供应用的水平。在分析漳河水库入库洪水误差产生特点的基础上，通过建立抗误差产汇流预报模型和自适应实时校正技术，使漳河水库洪水预报方案平均确定性系数达91.09%，洪峰合格率达100%，峰现时间合格率达90.91%；观音寺水库洪水预报方案的平均确定性系数达90.63%，洪峰合格率达100%，峰现时间合格率达100%，终于建立了达到甲等水平的漳河水库洪水预报应用方案。     

小东江茂名城区建坝后的洪水预报

茂名市政府为了美化城市，对城区的小东江河段进行全面整治，并新建高山拦河坝蓄水美城，改变该河段的水位流量关系，茂名水文站原有的洪水预报方案无法再发挥其作用，严重影响到茂名城区的防汛决策，本文通过技术分析，提出新的洪水预报对策。     

上游水库兴建后下游水库洪水预报

针对流域梯级开发中上游水库的兴建对下游水库的来水状况等产生改变的问题，提出下游水库的洪水预报模式应相应由全流域的产汇流转变为“区间汇流＋库区产汇流”的模式。结合凤滩水库在上游水库建成后洪水预报出现的问题，对其洪水预报系统进行了改进研究，实际应用情况表明改进取得了显著的效果。     

小东江茂名城区建坝后的洪水预报对策

茂名市政府为了美化城市,对城区的小东江河段进行全面整治,并新建高山拦河坝蓄水并美化城市,改变该河段的水位流量关系,茂名水文站原有的洪水预报方案无法再发挥其作用,严重影响到茂名城区的防汛决策,通过技术分析,提出新的洪水预报对策.     

小型水利工程施工洪水的计算

中小型水利工程施工导流设计，需要计算施工期洪峰流量，施工导流期大多数选择在枯水期的数个月内进行。因此，施工期洪峰流量主要取决于分期洪水的计算。一般情况下，中小型水利工程很难获得分期洪水计算所必需的洪水和暴雨统计资料，而根据各地区的水文图册只能获取全年暴雨统计资料。本文探讨利用全年暴雨资料计算施工洪水的方法。     

合浦水库流域洪水实时预报模型研

根据广西合浦水库流域的水文特征，利用分散型新安江三水源模型对合浦水库流域洪水实时预报进行了研究。对流域产汇流模型以及洪水实时预报校正模型的参数进行了率定，将研制的产汇流模型应用于实际洪水预报，再利用两种不同实时校正模型对洪水预报的结果进行了校正。最后取得了较为满意的效果。     

贝叶斯方法在玛纳斯河洪水预报中的应用

针对新疆典型河流玛纳斯河洪水物理成因主要因子——降雨、温度的特点,建立了贝叶斯物理因素ARMA模型,即用贝叶斯方法对物理因素的ARMA模型预测结果进行校正,并用多年历史数据进行了检验,结果显示新模型的预测确定性系数从平均0.652提高至0.983;径流总量相对误差从平均0.157降低至0.018;预测合格率从77.1%提高至90.9%;预测峰现合格率从平均71.0%提高至85.45%。结果表明用贝叶斯物理因素ARMA模型对玛纳斯河洪水预报进行校正是可行的。     

浅谈中小河流洪水预报的难点与对策

中小河流洪水预报系统是一个具有较高复杂性的系统,其洪水预报效能也直接影响着我国整体经济的发展以及广大人民的人身安全和财产安全。为了有效提高中小河流洪水预报的准确性,国家有关部门必须对中小河流洪水预报系统进行全面的分析,并针对系统中的难点与重点,采取一系列有效的措施,对其进行合理的改进和完善。本文对中小河流洪水预报的难点及解决方案进行简单的分析。     

基于Visual Studio的洪水预报系统开发与应用

准确及时地洪水预报是防洪工作的一项重要非工程措施,可为防汛决策提供科学依据,极大程度地减免洪灾损失。以凤滩水库短期洪水预报系统为例,分析了水库洪水预报系统的业务需求,基于Visual Studio开发平台,设计了系统的功能结构体系,阐述了系统开发中数据库管理、洪水预报模型和信息查询等核心功能模块的设计思路。最后介绍了系统在凤滩水库洪水预报中的应用。该研究可为我国水库洪水预报系统的建设提供技术支撑与方法储备。     

降雨径流相关模型在丹江口水库洪水预报中的应用研究

针对丹江口流域已有水文资料及流域气象特点,将该流域划分为12个单元区,建立降雨径流经验相关模型,应用于丹江口水库的短期洪水预报系统,并采用基于可变遗忘因子递推最小二乘算法的校正技术对预报流量过程进行实时校正。计算结果表明,基于降雨径流经验相关模型预报的洪水过程与实测过程基本一致,洪峰数值及峰现时间指标合格率较高。实践证明,模型具有较高的预报精度,可为防汛部门提供较为准确的降雨径流预报方法。     

深圳市供水调蓄水库洪水预报系统搭建及功能拓展研究

洪水预报技术在我国发展多年,研究成果较多,但由于洪水预报的数据基础很难统一划分或界定,因此在预报效果上参差不齐,本文没有在洪水预报方法上作过多研究,而是在对比研究各种洪水预报方法后,从水库工程管理人员的实际需求出发,以API产流模型为系统核心,重点在系统功能上进行拓展研究,希望能在以后的系统设计中有借鉴作用。     

Copula-MCP洪水概率预报方法研究与应用

常用的洪水概率预报方法一般都采用了正态化变换与线性假设,可能会导致信息的丢失,也影响了其对洪水过程的适用性。鉴于此,将Copula函数与模型条件处理器MCP相结合,不需要正态-线性条件约束,直接推求以预报值为条件的流量分布函数,构建Copula-MCP的洪水概率预报模型。以淮河王家坝断面为例,在经验降雨径流模型API的确定性预报结果的基础上,采用Copula-MCP模型实现洪水概率预报。对1990-2010年共25场洪水的研究结果表明:Copula-MCP模型优于MCP模型的概率预报结果,Copula-MCP模型的期望值预报亦优于API模型结果。     

基于支持向量机的洪水预报模型初

用传统的机器学习方法进行洪水预报建模存在泛化能力难以保障，训练速度慢等一些困难。对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍，探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。通过实例中的应用，该模型显示了泛化能力强，训练速度快，便于建模等优点，有良好的应用前景。