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1.
基于大尺度陆面水文模型VIC模型,以确定性系数、相对误差为评判标准,以1961-1990年为研究期,对西江流域12个水文站的径流过程进行模拟分析。结果表明:在研究区参数率定期与验证期内,多年径流模拟效果良好,确定性系数较高,相对误差较小;以1975年为例,VIC模型能够基本再现天峨、武宣水文站年内日径流过程。可见VIC模型在西江流域基准年时期具有较好的适用性,可为流域径流预报以及区域未来气候变化对径流变化影响的研究奠定一定基础。 相似文献
2.
误差修正是实时洪水预报研究和应用中的重要内容,从修正模型降雨输入角度出发,提出了一种基于微分响应的降雨误差修正方法,并通过实例论证了该方法修正降雨量的适用性。该方法通过计算降雨所对应模型的微分响应来修正降雨,从而修正出口断面流量过程。将该修正方法结合新安江模型,对闽江建阳流域的19场历史洪水进行了有效性检验,结果表明:此方法对洪量、洪峰的修正效果明显,且能够显著提高洪水预报的合格率,修正后合格率由63.2%提高到94.7%。 相似文献
3.
《中国农村水利水电》2016,(12)
针对传统的流域实时洪水预报通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律的方法在特殊情况下误差较大,以及在实时洪水预报误差修正中历史信息未得到充分利用的问题,利用洪水的相似性扩大实时修正信息量,结合K均值聚类分析方法,提出了洪水实时分类误差修正方法。并在沿渡河流域用30场洪水进行分类参数率定,采用分类修正的方法对4场洪水进行实时修正,分析结果表明:实时分类修正方法能大幅提高预报精度尤其是洪峰流量的预报精度。 相似文献
4.
中小尺度流域洪水模型模拟比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
5.
《灌溉排水学报》2019,(4)
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。 相似文献
6.
《中国农村水利水电》2017,(7)
为进一步提高洪水预报精度,深入分析了产流误差动态系统响应曲线修正方法,对其修正结果不稳定问题做了初步解释,并在此基础上提出了产流动态系统响应正则化修正方法,通过增加罚函数项,降低了产流修正系列对流量测量误差的敏感性,并通过条件数量化表示了这种敏感性,从而改善了方法的修正稳定性,随后讨论了新方法中权重系数与产流修正时段的关系。将产流动态系统响应正则化修正方法应用于滩坑流域,通过对流域内19场历史洪水的检验计算,结果表明新方法修正效果符合实际情况,能够有效改善预报精度;将计算结果与产流误差动态系统响应曲线修正方法比较,结果显示新方法明显改善了修正稳定性,进一步提高了预报精度。 相似文献
7.
《中国农村水利水电》2017,(1)
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。 相似文献
8.
黄土塬区土层巨厚，土壤入渗过程包括优先流和基质流，但其两流区入渗过程不同于山区等区域。目前，分布式水文模型在黄土高原应用时未考虑优先流对降雨入渗过程的影响，造成模型在黄土高原应用时模拟失真，精度较低，大大限制了流域分布式水文模型的广泛适用性。基于传统降雨入渗模型（Green-Ampt模型），研究通过引入总土壤饱和含水量和土壤总饱和导水系数，改进分布式水文模型，构建黄土塬区两流区WEP分布式水文模型。选择黑河流域作为研究区域，分别利用改进前、后的WEP模型模拟研究区的降雨径流过程，对比验证WEP模型改进后的适用性。结果表明：与传统WEP模型相比，通过考虑两流区影响：对于月径流而言，流域断面逐月径流量相对误差绝对值均小于0.05%,Nash-Sutcliffe效率系数均大于0.69；而未改进模型的相对误差为0.06%～0.24%,Nash-Sutcliffe效率系数在0.66～0.70之间；改进后的模型率定期Nash-Sutcliffe效率系数由0.66升高至0.69，相对误差绝对值由0.24%降低到0.05%，在验证期内Nash-Sutcliffe效率系数由0.70提升到0.73，相对误... 相似文献
9.
在识别缺资料流域水文模型参数时,目前常采用的区域化方法存在相似流域间降雨径流关系差别较大、模型参数与流域属性间的相关性不明显、在大范围缺资料地区难于选取参考流域等问题。本文从全球陆面数据同化系统(GLDAS)获取流域蒸散量数据,提出利用GLDAS蒸散量率定GSAC模型的方法。首先,通过合并网格建立GSAC模型模拟的蒸散量与GLDAS蒸散量在时间和空间方面的对应关系;其次,基于纳什效率系数的定义构建了一个模型率定指标,以评价GSAC模型模拟的蒸散量对GLDAS蒸散量的拟合效果;最后,依据GLDAS蒸散量与GSAC模型模拟蒸散量之间的拟合关系率定GSAC模型。呼兰河流域应用结果表明,GLDAS提供的蒸散量能够较好反映流域实际蒸散量的变化情况,为率定GSAC模型提供了一种有效的输入数据;在率定期与验证期,利用GLDAS蒸散量率定的GSAC模型对流量模拟的纳什效率系数分别为0.81和0.77,与利用流量数据率定的GSAC模型模拟结果相近。 相似文献
10.
以郁江流域百色水库入库径流为研究对象，分别采用基于水文气象因子的逐步多元回归模型、人工神经网络模型（气象因子）和基于时间序列的混沌理论模型、最近邻抽样回归模型、小波分析法、神经网络—自回归模型共6个模型方法对百色水库年尺度、月尺度以及旬尺度入库径流进行中长期径流预报工作，随即采用平均相对误差、合格率、TS评分以及均方根误差4种评价指标对上述6个模型的预测结果进行精度评估，并依据熵权法的理论对上述4种指标进行客观赋权形成综合性指标分析体系，来确定最优模型以进行郁江流域百色水库不同尺度和预见期的入库径流中长期径流预报工作。结果表明：各模型预报结果中的平均相对误差相对较大，但其所对应的合格率以及TS评分指标均处于优良水平；月尺度预报过程中，各模型非汛期预报精度都要高于汛期预报精度。结合各模型自身特点以及综合性指标分析的基础上，可在年尺度中长期径流预报过程中采用神经网络—自回归模型、月尺度中长期径流预报过程中采用混沌理论模型，旬尺度中长期径流预报过程中依据不同的预见期分别采用人工神经网络模型（气象因子）以及小波分析法进行相关的中长期径流预报工作，从而为郁江流域百色水库制定未来中长期调度计划提供... 相似文献
11.
在总结了不同水文模型特点的基础上，阐述了以黑箱方式模拟水文系统的降雨径流响应模型。以总径流响应模型基本理论为基础，分析了建立降雨径流脉冲响应系统的主要相关因素。按照系统建模理论原理，以最小二乘法推导建立了总径流响应方式下的系统算子计算方法，建立了多输入单输出的降雨径流脉冲响应模型。通过该算法可以借助历史资料演算出脉冲响应模型的系统算子值，对算法中设定的时滞因子和增益因子进行了优化筛选，得到可以应用于实际流域计算的计算模型。 相似文献
12.
《中国农村水利水电》2016,(6)
探讨了如何建立分布式水文土壤植被模型DHSVM(The Distributed Hydrology Soil Vegetation Model)。分析了DHSVM模型在高寒地区沱沱河流域的适用性,并且以实测的径流对模型进行校正。率定期和验证期模型的纳什效率系数分别达到0.82和0.84,说明DHSVM模型可以较好的模拟沱沱河流域的水文径流过程,具有一定的适用性。模型模拟过程中,部分年份的径流模拟效果稍显欠佳,模型参数的不确定性也给模型模拟带来了一定的误差,需要进一步研究改进。 相似文献
13.
为提高流域中期径流预报精度，提出了一种基于机器学习的多模型融合的中期径流预报方法，并应用于桓仁水库流域。首先采用BP神经网络（BP）、多元线性回归（MLR）、支持向量机（SVM）构建旬尺度的单一径流预报模型；再基于信息熵和机器学习方法对上述单一模型的结果进行融合，分别建立基于信息熵、BP神经网络、SVM的信息融合预报模型；进一步考虑融雪影响，构建春汛期旬径流预报模型。引入平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和预报合格率（QR）三个误差评价指标，综合评定各模型在汛期和非汛期的径流预报精度。结果表明：(1)所有模型对径流变化趋势的模拟效果相对较好，单一模型对峰值的模拟表现较差；(2)基于机器学习算法的融合模型能很好结合不同预报模型的优势，模拟精度优于各单一预报模型和基于信息熵的融合模型，共提高汛期10个旬的径流预报精度，且将6个旬的预报合格率提升至100%，预报合格率的最大提升率达到24%；(3)考虑融雪影响的旬径流预报模型在3月和4月的预报合格率均在90%以上，提高了流域的非汛期径流预报能力。研究提出的基于机器学习的信息融合预报方法可得到准确性和可靠性较高的径流预报模型，为桓仁... 相似文献
14.
《中国农村水利水电》2020,(4)
目前分布式水文模型在进行流域水文过程模拟时,还未考虑土壤膨胀性对降雨入渗的影响,这会造成模型模拟失真,制约着流域分布式水文模型的适用性。对传统降雨入渗产流模型(TGAM)进行修正,引入膨胀性土壤导水系数和膨胀性土壤饱和含水量,提出考虑土壤膨胀性影响的降水入渗产流模型(GJGAM),并将其应用到流域分布式水文模型WEP-L模型中。最后,以南小河沟流域作为研究区域,选择十八亩台断面为控制断面,分别利用改进前、后的WEP-L模型模拟研究区的降水径流过程,对比验证WEP-L模型改进后的适用性。结果表明,利用改进前后的WEP-L模型,率定期内研究断面的月径流模拟值与实测值的相对误差变化不大,但Nash-Sutcliffe效率系数显著提高。验证期内相对误差减小,Nash-Sutcliffe效率系数提高。通过考虑土壤膨胀性对降雨入渗的影响,WEP-L模型对南小河沟流域降雨入渗过程的模拟效果明显改善,具有较好适用性。 相似文献
15.
《中国农村水利水电》2016,(2)
实时洪水预报误差修正技术对于提高洪水预报精度有着重要意义,首先对两种基于系统响应理论的实时洪水预报误差修正方法进行了简要介绍,然后将两种不同的修正方法与新安江模型结合,同时应用于受水利工程和雨量资料代表性影响较大的富春江流域。通过对两种方法修正结果的对比和分析,基于系统响应曲线的产流量误差修正方法的效果优于面平均雨量误差修正方法的效果。作者从修正方法的结构方面分析了二者的区别并解释了应用效果不同的原因。对于研究者选取适当的实时洪水预报修正方法具有一定的指导意义。 相似文献
16.
【目的】揭示内陆河流域集水区土地利用/覆被变化对水文过程的影响及其成因。【方法】基于能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型,并结合控制变量法研究了黑河流域集水区黑河上游1990—2009年土地利用/覆被变化对地表径流、侧向流、蒸散发量、地下径流以及总产水量的影响。【结果】LU-SWAT模型对于黑河上游月、年出山径流模拟结果较好,其月径流模拟的纳什系数为0.93,相关性系数为0.94;其年径流模拟的纳什系数为0.83,相关性系数为0.86。此外,其对各个水文要素的模拟结果符合西北干旱区内陆河流域集水区的水文特征;1990—2001年黑河上游土地利用变化主要表现在林地的减少,而2002—2009年土地利用的变化除了林地和草地的增加之外,还表现在裸地的大面积减少;1990—2001年黑河上游地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势,而地下径流呈减少趋势,2002—2009年流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少,而地下径流量增加。在黑河上游,干旱条件下各水文要素对于土地利用覆被变化的响应更明显。【结论】1990—2001年林地的减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量都呈现增加趋势而地下径流呈减少趋势的主要原因。2002—2009年裸地的大面积减少可能是流域地表径流、侧向流、蒸散发量以及总产水量减少而地下径流量增加的主要原因。 相似文献
17.
在进行水文预报时，由于影响河道洪水的因素众多，常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力，以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息，对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨，提出了两种实时预报方法。第一：运用最小二乘递推算法，引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化，建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二：利用BP网络模型对误差的可识别性，将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量，对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明：以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度，给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。 相似文献
18.
《中国农村水利水电》2019,(10)
使用神经网络进行水文预报的关键之一是预报因子(输入变量)的筛选。鉴于现有方法对预报中因子与径流间复杂的非线性相关关系考虑不充分以及因子间信息重叠导致的算法"过拟合"等问题,提出了一种信息熵理论和主成分分析方法相结合的预报因子筛选方法,并应用至石羊河流域的中长期径流预报中。实例研究表明:运用基于MI-PCA的预报因子筛选方法构建的石羊河流域中长期径流预报BP神经网络模型检验期预报合格率为91.67%,优于单独基于互信息法(83.33%)和主成分分析法(75.00%)的合格率,预报精度满足相关标准规范的要求,可为石羊河流域中长期径流预报提供实际支撑。 相似文献
19.
《中国农村水利水电》2015,(5)
介绍了一种基于水文模型参数变化检验来评价流域土地利用变化引起的径流特征响应的研究方法。针对目前以误差平方和作为参数估计目标函数会增加非线性系统局部优值等问题,基于函数曲面参数率定方法利用新安江模型对大坡岭流域分时期进行日模型参数率定。结果显示函数曲面参数率定方法在实际应用中是可行的,并且效率较高;参数变化检验方法对流域土地利用引起的径流特征响应研究是一种行之有效的方法。 相似文献
20.
降雨径流相关模型在丹江口水库洪水预报中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献