流域拓扑关系分析及其在鳌江流域 洪水预报调度决策支持系统中的应用
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科技成果——IWHR洪水预报调度系统技术开发单位中国水利水电科学研究院对应需求洪水预报调度系统成果简介该系统充分利用信息处理、网络通讯、软件工程等现代科学技术,建立人机交互式的实时洪水预报调度系统,达到对流域防洪形势宏观把握和整体、定量认识,为防洪决策和管理供科学依据和技术支撑。
包括实时洪水预报、预报方案编制、预报成果管理、实时调度计算、调度结果仿真以及辅助工具(数据处理、降雨径流相关图分析、单位线分析、水位流域关系曲线维护、退水曲线维护等)和模型/方法管理等功能。
主要性能指标采用B/S与C/S相结合的灵活系统架构模式,满足多用户同时在线预报调度。
系统的信息查询响应时间小于1s,地图访问响应时间小于1s,预报模型计算响应时间小于3s,联合调度模型计算响应时间小于10s。
建立了超过24个洪水预报计算模块,覆盖了我国常用的洪水预报模型和方法。
参数自动优选计算效率高,30场洪水模型参数优选耗时不超过10分钟。
适用范围适用于湿润、半湿润、半干旱、干旱地区的水雨情测报、洪水预报、水库调度以及防汛抗旱等多个领域,可推广到流域、省、地市等防汛指挥、水旱灾害防御及水文部门。
技术特点系统基础框架扩展性强,适应未来扩展和升级,采用B/S与C/S 相结合的灵活系统架构模式满足多用户同时在线预报;紧密结合业务需求,可实现新增预报断面功能;支持模块的排列组合与模型的灵活搭建;采用模型参数全局自动优选技术;灵活的防洪调度接口,可以基于任意未来可能洪水情势进行防洪调度;基于水库度汛方案,结合当前来水情况,可采用联合调度方式通过人机交互形成水库防洪调度方案。
应用成本100万元。
典型案例案例1:应用于江西省鄱阳湖区防汛通信预警系统洪水预报调度系统及防汛辅助支持系统开发项目,安装部署在江西省防办、江西省水文局,供各水文分局访问浏览,目前运行了5个汛期,为水文工作提供技术支持。
案例2:应用于陕西省中小河流洪水预报系统开发项目,安装部署在陕西省水文局,并供各水文分局访问浏览,目前运行了2个汛期,为水文工作提供技术支持。
浅析加快推进平阳县岳溪水库工程建设的必要性
周敏捷;温正策;韩海骞
【期刊名称】《浙江水利科技》
【年(卷),期】2016(044)004
【摘要】鳌江北港流域上游为山区性河道,源短流急,暴雨强度大,自然灾害频发.针对鳌江流域的综合治理规划要求和北港流域现状存在的主要问题,分析了建设岳溪水库工程的必要性,该工程不仅是鳌江流域防洪体系的重要组成部分,可以有效降低水头镇洪水水位,而且也是鳌江流域中下游地区水资源战略保障的需要.
【总页数】3页(P80-81,95)
【作者】周敏捷;温正策;韩海骞
【作者单位】平阳县水利局,浙江温州 325401;平阳县水利局,浙江温州 325401;浙江省水利河口研究院,浙江杭州 310020
【正文语种】中文
【中图分类】TV62
【相关文献】
1.平阳县顺溪水电站智慧水电平台的建设 [J], 钱云进
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5.加快粮油工程建设打造食品安全平台——晋中市全力推进放心粮油“三个一”工程建设改造 [J], 周海
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科技成果——洪水预报与库群联调决策支持系统技术开发单位珠江水利委员会珠江水利科学研究院对应需求洪水预报调度系统成果简介针对南方地区水量丰富、台风暴雨多发、水库工程较多等特点,为帮助各级防汛责任部门在确保水库工程安全的同时拟定对下游影响最小的调度方案,促进零失踪、零死亡、少损失的洪涝灾害防治目标实现,研发建立基于小型水库截留和实测土壤含水量的洪水预报模型,可进行洪水预报调度方案实时在线计算,联动上下游损失情况,科学确定调度方案,通过智能、科学、精确且直观的决策支持系统,实现洪涝灾害提前预防、科学决策、智能预警、量化调度。
主要性能指标洪水预报模型:预见期提高至6-72小时,总体精度提高近10%;运算效率提高3倍,实现滚动预报。
北斗通信保障率:解决了台风期间常规通讯中断问题,将监测数据传输成功率提高到98%。
北斗终端功耗:平均功耗≤6W,发射时≤100W。
智能预警系统:信息传输保障提高,误报、空报出现几率显著降低,系统待机功耗低,3节1号电池可连续工作2年以上。
适用范围适用于我国南方地区的洪水预报及库群联调。
技术特点考虑小型水库截流和实测土壤含水量提高模型精度;耦合气象数值预报数据延长预见期;利用并行计算和自适应矫正技术提高模型效率;通过实景三维展示洪水的演进过程,预估灾害损失,指引避洪转移;自动告警,针对可能淹没区域人员,通过多设备智能精准发布预警。
应用成本系统根据区域范围具体情况以及扩展性等方面实际要求,应用成本在300万元/套起。
典型案例案例1:2016年第21号强台风“莎莉嘉”影响海南,通过系统降雨预报图,判断暴雨中心位于牛路岭水库上游,通过洪水预报和三维平台展示不同下泄方案,最终选择提前预泄腾出拦洪库容,洪峰期控制下泄量减小下游危险,提前安全转移水库下游群众3127人。
系统预报方案通过了实测降雨洪水的验证,获得了海南防总的高度认可。
案例2:2018年第4号台风“艾云尼”影响海南,儋州市多个站点雨量超过300毫米,系统发送预警短信88条、预警广播379条,协助人员及时转移。
电力系统流域模型在洪水预警中的实时性优化洪水预警对于保护人们的生命财产、减少灾害损失具有重要意义。
而电力系统流域模型在洪水预警中发挥着至关重要的作用。
本文将重点探讨电力系统流域模型在洪水预警中的实时性优化,并提出一些相应的解决方案。
首先,我们需要理解电力系统流域模型在洪水预警中的作用。
电力系统流域模型是通过建立水文数据、地理信息、降水数据等多种数据的组合模型,可以对洪水进行实时监测和预测。
通过分析洪水的变化趋势和对电力系统的影响,可以提前采取相应的措施来保护电力系统的安全运行。
然而,由于洪水的不确定性和复杂性,将电力系统流域模型应用于实时洪水预警中存在一定的挑战。
在这种情况下,我们需要采取一些措施来优化模型的实时性。
首先,我们可以采用并行计算的方法来提高电力系统流域模型的计算效率。
通过将任务划分为多个子任务,并利用并行计算的技术同时执行这些子任务,可以大大减少模型计算的时间。
同时,我们还可以利用分布式计算集群来提高计算速度,从而实现模型的实时性。
其次,我们可以引入数据压缩和传输优化技术来提高电力系统流域模型的实时性。
在实时洪水预警中,大量的数据需要被采集、传输和处理。
采用数据压缩技术可以将数据量减小,从而减少数据传输的时间和带宽占用。
同时,我们还可以利用数据传输优化技术,如数据压缩、数据冗余删除等,来提高数据传输的效率,从而降低数据传输的延迟,提高模型的实时性。
此外,我们还可以利用机器学习和人工智能技术来优化电力系统流域模型的实时性。
通过利用机器学习算法对历史洪水数据进行分析和建模,可以预测未来洪水的趋势,并提前采取相应的措施来保证电力系统的安全运行。
同时,我们还可以利用人工智能技术来对模型进行自适应调整和优化,从而提高洪水预警的准确性和实时性。
最后,我们需要建立一个完善的数据采集和处理系统,以保证电力系统流域模型能够实时获取和处理洪水数据。
这需要我们建立一个高效的数据采集网络,并应用现代化的数据处理技术,如大数据处理、云计算等,来快速处理大量的洪水数据,并提供实时的预警信息。