流域梯级水电站实时水情预报管理

综合运用基于DEM的流域水系模型与TOPMODEL水文模型构建出了流域梯级水电站实时水文预报模型,并以VS.Net为平台,运用分布式网络编程技术将二者集成,为西南某流域梯级水电站设计开发出功能先进和完善的网络版实时水情预报管理软件系统。该系统已投入使用,为实现流域水情预报的智能化、信息化和网络化管理提供了可靠的辅助工具。     

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。     

系统微分响应误差修正方法在VIC模型中的应用与研究

在应用水文模型进行水文预报的过程中，由于流域水文模型结构存在诸多的简化和假设，这些简化和假设会给水文预报结果带来误差，因此需要误差修正技术来提高水文模型在实时预报中的精度。系统微分响应方法利用系统响应函数通过对水文模型的输入、状态变量、参数的修正来修正预报结果，该方法理论基础扎实，具有结构简单、不损失预见期的优点，已在多个流域水文模型中得到了广泛的应用，效果较好。VIC模型是一种大尺度分布式水文模型，该模型通过将流域划分成多个大小相同的网格，在网格内模拟产汇流结果。以闽江建阳流域为研究区域，构建流域VIC模型进行径流模拟，将系统微分响应误差修正方法应用于VIC模型中，通过对模型输入中的降雨量进行修正来修正预报结果，并与传统自回归模型误差修正方法（AR模型）进行对比分析。结果表明：系统微分响应方法在VIC模型中的修正效果较好，纳什效率系数从修正前的0.752提高到0.895，径流相对误差从修正前的7.89%降低到5.71%，而AR模型修正结果的纳什效率系数为0.807，径流相对误差为6.77%，这两种修正方法结果表明系统微分响应方法优于AR模型误差修正方法。结果表明系统微分响应修正方法在...     

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。     

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。     

基于机器学习的多模型耦合径流预报研究

为具体考虑各水文模型适用条件、灵活利用模型预报特征对研究流域进行高精度耦合径流预报，将雅砻江流域雅江～吉居区间作为研究对象，以提升径流预报精度和稳定性为首要目的，构建涵盖新安江模型、水箱模型和TOPMODEL模型的多模型径流预报方法库，引入最小二乘法、岭回归法和极端梯度提升树法耦合各模型进行水文预报，并提出多评价指标体系对各耦合方法的预测性能进行对比分析。结论表明，极端梯度提升树法相较于其余两种方法有稳定的预测性能和强大的泛化能力，为该流域其他区间的预报工作提供了新的思路。     

农田流域水文响应特征分析及模型考虑

农田流域由于下垫面性质的复杂和农业管理活动对水文循环的影响,表现出了与自然流域不同的水文特征。通过对农业水文、农田水利方面的相关研究进行总结,从农田流域典型下垫面和农业管理活动2个角度,分析农田与自然流域水文响应差异,提出建立基于农田水文系统特征的分布式流域水文模型的若干考虑。     

紫荆关流域分布式HEC-HMS水文模型构建及洪水模拟

国内外学者利用HEC-HMS水文模型模拟流域降雨径流过程,发现该模型有良好的适用性。【目的】提高紫荆关流域洪水模拟精度。【方法】采用紫荆关流域水文气象及下垫面资料,将流域划分为11个子流域,通过选择产流和汇流计算方法,构建了该流域分布式HEC-HMS水文模型,并从历史实测暴雨洪水事件中选择14场洪水对构建的HEC-HMS水文模型进行了参数率定和模型验证。【结果】率定的各子流域产流参数基本相同,由于各子流域面积不同导致汇流参数也不同。模拟的洪峰流量和洪量相对误差均在20%以内,纳什效率系数为0.51～0.95,模拟与实测的洪水过程线吻合较好,模型模拟精度较高。【结论】构建的水文模型能反映紫荆关流域实际的产汇流过程,可用于该流域洪水过程模拟和洪水预报。     

岔巴沟流域次暴雨产流无量纲模型

为了建立小流域次暴雨产流预报模型，在岔巴沟流域选取大小不同的4个小流域10 a水文资料，分析降雨、地貌等因素对流域产流的影响，选取主要因素最大30 min雨量、最大30 min雨强、流域沟道比降、流域面积和流域狭长度。用无量纲参数和逐步回归分析的方法估计模型参数，得到了岔巴沟流域次暴雨产流无量纲模型，用模型预报结果与实测结果对比，模型预报精度为70%。结果表明，所建立的模型具有参数少、结构简单、量纲和谐、物理意义明确的特点，可为流域产流模型进一步研究提供参考。     

中小尺度流域洪水模型模拟比较研究

中小尺度流域洪水模拟是水文预报和防洪减灾的重要基础工作,选择适宜的水文模型对制定水文预报方案具有重要意义。以长江上游支流沿渡河流域为研究对象,对比分析了3种不同类型的水文模型(新安江模型、TOPMODEL、人工神经网络模型)对场次暴雨洪水过程的模拟效果及适用性。结果表明:各模型在模拟场次和验证场次的平均NSE效率系数均超过0.7,平均径流深误差均低于12%,可见3种模型在沿渡河这一湿润地区典型中小尺度流域均有较好的适用性。在验证期,新安江模型模拟的径流深相对误差均未超出许可误差20%的范围,且NSE系数均值达到0.826,然而Topmodel和BP模型模拟下各场次洪水的NSE系数虽均大于0.6,但个别场次结果精度较低。此外,新安江和BP模型的实测与模拟流量点群更接近1∶1线,在流量模拟方面更好,Topmodel的流量模拟整体偏大。总的来说,新安江模型在流域的适用性更好,Topmodel和BP模型次之。