基于灰色关联法的月降雨量预测

【目的】提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据。【方法】鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预测了年尺度与月尺度下的月降雨量,采用灰色关联法将2个预测结果进行数据融合。利用澳大利亚维多利亚8个站点降雨数据验证所提出方法,并将预测结果进行了与单一灰色EGM(1,1)、ANFIS、人工神经网络(ANN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与聚类回归法(CLR)模型预测结果对比。【结果】模型融合预测结果精度高于单一EGM(1,1)、ANFIS、ANN及ARIMA模型预测结果,并在8个站点中的5个取得了最佳预测效果,其中中部地区(Ballarat和Cape Otway站点)及东部地区(Dookie,Wangaratta和Orbost站)预测均方根误差为28.2～37.2 mm,西部地区(Dimboola,Edenhope和Dunkeld站点)预测均方根误差为20.8～23.4 mm。【结论】所提出的模型融合预测法可行,为月降雨量预测提供了新思路。     

基于混沌理论的降水量预测方法研究

【目的】得到精确度较高的月降水量预测值。【方法】首先利用C-C关联积分法来确定波密站月降水量非线性系统的时间延迟τ和嵌入维数m,再对月降水量时间序列进行相空间重构,并利用小数据量法求取Lyapunov指数来判断月降水量时间序列的混沌特征,然后构建Volterra模型分别进行短期5a和长期15a降水量预测,将其预测小波预测模型和SVR预测模型的预测值对比,最后对Volterra短期预测模型进行叠加预测误差分析和模型推广分析。【结果】Volterra模型对混沌特征明显的月降水量进行短期预测时,其MAPE和EC分别为4.04%和0.941,相比小波和SVR模型来说具有较高的预测精度,同时叠加预测误差较小,其MAPE为7.657%,EC为0.894;而在长期预测时,该模型预测精度不如SVR模型;同时Volterra模型对混沌特征弱的月降水量进行短期预测时,其模型预测效果并不理想,MAPE为54.855%,EC仅为0.566。【结论】该方法能提供精确度较高的降水量预测值,为降水量的预测提供一种新的方法。     

小波随机耦合模型在查哈阳农场降雨量预测中应用

采用小波变换A Trous算法对小波信号进行分解后,对各小波变换序列进行互相关分析,建立各小波变换序列相应的随机模型,最后采用小波重构算法得到小波随机耦合模型.然后根据查哈阳农场1956-2008年作物生育期月降雨量数据资料,建立了小波随机耦合模型,对模型进行拟合预测精度检验,研究表明该模型拟合预测精度高,能够反映该地区的降雨量变化规律,是一种实用的预报模型.对当地制定合理的灌溉制度和高效利用降水资源具有重要意义.     

基于小波分析-PSO优化ANFIS的径流组合预测模型研究

径流序列由于多种因素的影响,存在十分复杂的变化特性,如果利用常规方法直接进行预测,其预测精度一般不高.如果将径流序列分解成比较简单的序列,再利用非线性预测方法进行预测,其精度将会得到提高.利用小波分析的多分辨率分解功能对径流序列进行分解,降低了径流序列的复杂程度.利用PSO对自适应神经模糊推理系统的网络参数进行优化,提高模型结构参数的确定精度.将小波分析与PSO优化的ANFIS进行组合对径流序列进行预测,经实例验证:该模型能够提高径流预测的精度,预测效果较好.     

基于WA-SVM的流域降雨序列预测研

为了提高降雨中长期预测精度，将小波分析和支持向量机回归方法引入水文序列预测领域，给出了两种方法的思路和特点。在此基础上，尝试建立了基于小波分析-支持向量机（WA-SVM）的降雨量序列预测模型。通过小波分解，将原始复杂的降雨序列分解到不同的频率层次，对每层得到的分解序列分别采用支持向量机回归方法进行预测，最后合成原始序列的预测值。将该模型应用于实际流域月降雨量预测，并与单独支持向量机回归方法预测结果进行比较，表明该方法预测精度有明显提高。     

基于小波-ANFS的水库年径流组合

提出了一种基于小波-ANFIS的水库年径流组合预报模型。利用Mallat算法对年径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号;分别对低频信号和高频信号建立ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。将该模型用于昭平台水库年径流预报中,通过与单一ANFIS模型预报结果的对比分析,验证了小波-ANFIS水库年径流预报模型的有效性。     

离散小波变换在水文序列分解中的

运用Mallat算法和Daubechies小波，对水文序列进行离散小波变换的方法。通过离散小波变换，将水文序列分解成不同时间尺度的确定性序列和随机序列，为运用各种确定性模型和随机模型建立水文中长期耦合预报模型打下了基础。以长江寸滩站日平均流量和北碚站7月最大洪峰流量序列为例，进行了小波变换。通过对分解后的序列进行重构表明，结果是满意的。     

基于自适应模糊推理系统的汾河流域参考作物蒸散量模拟研究

【目的】有效提高缺少气象资料条件下汾河流域参考作物蒸散量(ET₀)计算精度。【方法】选取汾河流域及附近7个气象站点1960—2017年逐日气象资料,根据不同气象要素组合,构建16种基于自适应模糊推理系统(ANFIS)的ET₀模拟模型,并与Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型进行比较,评价ANFIS模型在汾河流域的适用性及可移植性。【结果】(1)ANFIS模型能很好地展现ET₀与各输入因子之间的非线性关系;仅输入Tmax、Tmin、Ra建立的ANFIS2模型模拟精度(平均R²为0.882,平均NSE为0.876,平均RMSE为0.341 mm/d)能满足使用要求,随着输入气象要素数量的增加,模型模拟精度不断提高;(2)在输入因子相同时,ANFIS模型精度高于Hargreaves-Samani、Irmak-Allen、Makkink模型;(3)ANFIS模型在汾河流域具有很强的泛化能力和可移植性,不同分区建立的ANFIS模型相互移植时具有较高精度(平均R     

基于非线性多尺度模型的黄河三角洲降水量预测

【目的】提高降水量的预测精度,反映降水量的实际特征。【方法】基于经验模态分解对非线性时间序列的分析和处理的优势,对黄河三角洲气象站点1954—2018年连续65 a月均降水量数据进行经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),得到了系列本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF进行Hilbert变换,在此基础上建立了2种黄河三角洲降水量多尺度预报模型。【结果】黄河三角洲降水量存在着9、13、23、76、135月左右的周期,并以9个月的波动为主;65 a月均降水量数据预测结果显示:模型一的相对误差在0.9%～9.8%之间,模型二的相对误差在1.6%～11.8%之间,在建模时不考虑初相位的模型一平均预测误差为2.70%,整体预测精度要优于考虑初相位的模型二。【结论】2种模型的拟合精度及显著性均符合要求。     

基于机器学习的排涝闸站雨后水位预测

【目的】精准预测排涝闸站雨后水位。【方法】在分析为期1a的田间实测水位数据的基础上,收集了四湖流域2个典型闸站（习家口站、田关站）为期10 a(2010—2020年)的历史水情资料,利用2种机器学习算法（支持向量机回归算法、回归树算法）对排涝闸站的雨后水位进行预测分析。【结果】支持向量机回归算法和回归树算法均较好地预测了习家口站和田关站的雨后最高闸上水位,R2基本大于0.80;2种机器学习算法在习家口站的表现均优于田关站,核函数的选取对支持向量机回归算法的预测结果有一定影响,线性核函数表现较为稳定。回归树算法的效果略优于支持向量机回归算法。【结论】基于闸上水位、降水量、降水时间、泵站排水流量预测雨后最高闸上水位是可行的。不同闸站应分开进行训练,并寻找最优的机器学习算法,未来有必要结合降水预报数据实现农田涝灾情况的实时预报。     

大水位变幅下库区取水泵站水泵机组变频调速研究

【目的】解决库区取水泵站在上游水库大水位变幅下与下级泵站之间流量不匹配的问题,【方法】基于水泵变频调速原理和某梯级提水设计系统模型,采用定性相似分析,定量计算的方法研究分析了取水泵站在水库不同水位下,水泵工况、变频运行范围及运行工况参数,针对取水泵站在大水位变幅下与下级泵站间的流量匹配计算提出了建议。【结果】在上游水库不同库水位下,采用变频运行方式进行泵站供水量和下级泵站需求流量之间的匹配调节完全可行;定性相似分析计算法也为流量匹配结果提供了验证。【结论】水泵变频技术和定性相似分析计算法可用于库区取水泵站的水泵机组在大水位变幅下变频运行时额定工况点的确定。     

五道沟地区“蒸发悖论”及成因探析

【目的】探讨五道沟地区"蒸发悖论"及成因探析。【方法】以位于五道沟地区的五道沟实验站气象场1970―2017年实测数据为背景资料。对蒸发量的年际变化趋势进行分析与预测,对其影响因素(风速、温度、日照时间、水汽压力差、降雨量、相对湿度)应用线性趋势法进行定性分析,应用熵值法进行综合评价,并深入探讨蒸发皿蒸发量趋势变化的成因。【结果】1970―2017年蒸发量呈明显下降趋势,下降速率为8.7 mm/a,运用灰色系统中的GM(1,1)模型与Verhulst模型对蒸发量的年际趋势进行预测,结果表明GM(1,1)模型预测效果更好。蒸发量与各气象要素的相关关系:风速、日照时间与蒸发量呈正相关关系,气温、相对湿度、降雨量与蒸发量呈负相关关系。1970―2017年间气温每10年平均升高0.25℃,水面蒸发每10年平均下降86.9 mm,该区存在"蒸发悖论"现象。线性趋势法与熵值法对各影响因素分析结果一致:风速>气温>相对湿度>日照时间>降雨量>水汽压力差,表明在全球气候变暖的大背景下,风速下降、相对湿度增加和日照时间减少是该区"蒸发悖论"现象的主要因素。日照时间的下降可能是气溶胶含量增多造成的;风速的下降可能与城镇化发展有关,风速减弱可能会引起气溶胶增多;相对湿度的增加,会导致日照时间的减少。【结论】五道沟地区"蒸发悖论"的成因可能是气溶胶量的增加,太阳辐射减少,蒸发量下降。     

人类活动和气候变化对岚河流域河川径流的影响

径流变化归因识别是流域治理开发和水资源管理的重要基础工作。[目的]识别岚河流域河川径流的主要影响因素。[方法]采用水文模拟的途径定量评估了气候要素变化和人类活动对山西省岚河流域河川径流的影响。[结果]RCCC-WBM模型对岚河天然径流过程具有较好的模拟效果,NSE超过80%,总量模拟误差RE小于2%;由于气候和人类活动等环境要素变化的影响,1968年之后,上静游站实测径流量较前期减少了50%以上;1969 2015年,人类活动的影响量占径流总减少量的76.1%,是岚河径流减少的主要原因;由于近期降水增加,气候要素变化对径流减少的影响有减弱趋势。[结论]人类活动是岚河径流的主要影响因素。     

新疆地区潜在蒸散量计算模型适用性评价

[目的]评价不同潜在蒸散量模型计算结果的准确性以及模型在不同地区的适用性,提出适合于新疆不同区域的潜在蒸散量计算模型.[方法]基于新疆16个站点1970-2015年的实测气象资料,以实测蒸发为基准,采用综合法、辐射法、质量传输法、温度法4类模型计算了潜在蒸散量;通过随机森林模型分析了潜在蒸散量的主要影响因素,并利用多属...     

ET_0变化趋势分析及估算模型研究——以新乡站为例

【目的】参考作物蒸散量(ET_0)的估算是计算作物腾发量的基础,也是区域水资源评价与灌溉政策制定的前提,因此,研究ET_0变化趋势与估算模型能够对该地区农田灌溉用水预报提供基础支持,进而为灌溉制度的制定以及水资源高效利用提供科学依据。【方法】以河南新乡气象站1962―2016年气象资料为基础,运用Penman-Monteith模型计算ET_0序列,Mann-Kendall趋势检验法对年及季节尺度ET_0序列变化趋势进行分析,并用均值生成函数模型对其进行了拟合与验证。【结果】①新乡地区年尺度ET_0序列在1975―2016年间呈减小趋势,并在1985―2004年、2006年显著;②新乡地区春季ET_0序列在1982―1983年及1988―2003年间呈显著的减小趋势,夏季ET_0序列在1980―2012年间呈显著的减小趋势。③均值生成函数模型在对年尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数达到0.83,绝对误差与相对误差分别在-120.8～120.0 mm及-14.0%～18.2%之间。④均值生成函数模型在对季节尺度ET_0序列进行拟合时,其一致性系数在春、夏、秋、冬各季节分别达到0.85、0.81、0.88及0.89,绝对误差分别在-60.2～64.3、-64.4～58.9、-39.6～32.8、-37.0～25.1 mm之间,相对误差分别在-20.1%～36.7%、-22.1%～32.1%、-18.0%～22.9%、-23.9%～24.6%之间。【结论】新乡地区年尺度ET_0序列在1985―2004年间显著减小,均值生成函数模型在对年及各季节尺度ET_0序列进行拟合时整体效果较好,因此,可通过其进行年及季节尺度ET_0序列的估算,且其在秋、冬二季的拟合效果明显好于春、夏二季。     

自适应差分进化算法在灌区频率分析中的应用

在较短水文系列下灌区规划设计水文频率分析中,枯水设计年的年径流量和年降雨量的精确度难以保证。差分进化算法具有收敛快、参数较少、较强的鲁棒性等特性,但标准差分进化算法具有搜索能力与开发能力相矛盾的缺点。【目的】引入一种随机扰动与三角函数相结合的迭代结构,保证迭代过程中变异随机性的同时加大收敛速率,构建可用于有较短水文系列的P-Ⅲ型分布曲线参数估值的自适应差分进化算法。【方法】以江西省赣州市南康区窑下坝站的实测降雨资料为例,分别选取1956—2010年和1981—2010年实测降雨量资料为长短系列降雨资料,计算长系列降雨资料下应用OLS准则的离差平方和及其在不同迭代次数下的标准差,计算长短系列降雨资料下不同枯水年的设计值,将自适应差分进化算法与遗传算法及传统的参数估计方法加以比较。【结果】自适应差分进化算法效率高、精度高、寻优结果稳定、鲁棒性强,在长短系列之间4个枯水年的设计值的误差之和最小。【结论】自适应差分进化算法适用于灌区规划的水文频率分析。     

基于SRI与Copula函数的黑河流域水文干旱等级划分及特征分析

【目的】基于SRI对黑河流域水文干旱进行等级划分及特征分析。【方法】利用2种不同的径流丰枯等级分类方法,对黑河流域莺落峡水文站的径流资料进行概率统计分析,提出基于SRI的水文干旱等级划分标准(标准1),分别采用标准1和基于标准化降水指数(SPI)的干旱等级划分标准(标准2),识别水文干旱历时、烈度、烈度峰值3个干旱特征变量,利用Copula函数进行水文干旱多变量联合分布研究,选取RMSE、AIC、BIC准则作为联合分布拟合优度检验的判别依据优选Copula函数类型,计算了不同干旱事件的重现期。【结果】基于标准1的水文干旱等级划分结果比标准2更符合实际干旱情况;单变量重现期介于联合重现期与同现重现期之间,可以进行干旱事件重现期估计;黑河流域发生持续2.68个月的重旱事件的重现期为3 a。【结论】基于SRI的干旱等级划分在多变量水文干旱研究中使联合分布函数拟合更优,分析得到的干旱特征更接近实际情况。     

黄河河龙区间洪水泥沙关系分析

【目的】深入了解近年来黄河泥沙变化规律,保障引黄工程的安全运行。【方法】对2006—2015年黄河吴堡、龙门水文站洪水特征资料进行了分析研究,【结果】月最大含沙量大于10 kg/m~3时段集中在3月桃花汛和汛期(6—9月),汛期泥沙量远大于3月水平,同期龙门站最大含沙量水平高于吴堡站;洪水过程径流总量与含沙量相关性并不显著;河龙区间上下游泥沙输移过程存在一定相关性,但龙门站较吴堡站更多呈现自然河道属性。【结论】黄河突发增沙原因不只局限于洪水激增,黄河调水调沙等人类活动对水流携沙突增影响不容忽视。不同水文站局部性暴雨所形成的短历时增沙现象的水文系列过程呈现随机性。     

慎江泵站特低扬程大流量竖井贯流泵装置外特性试验研究

[目的]检验特低扬程大流量泵站中竖井贯流泵装置的水力性能,了解泵站的真实运行情况.[方法]采用模型试验的方法,研究了慎江泵站竖井贯流泵装置的外特性,并分析数据提出了改进方案.[结果]泵装置的最高效率出现在叶片角0°工况,可达77.57％,此时泵装置流量为220.5 L/s,扬程为1.95 m.在试验扬程范围内,慎江泵站...