1四川省孙水河流域枯季径流预测

水文预报复习题.一、填空题1.一般水文预报研究的重点关键有共性规律研究和个性问题研究两个部分。

2.降雨产流量计算是以降雨径流形成理论和坡地产流基本规律为基础，由降雨量计算能到达流域出口算面的径流深。

3.长年干燥的地区一般以超渗产流产流为主，气候湿润的地区一般以蓄满产流产流为主。

4.控制单位线形状的指标有单位线单位线洪峰流量，洪峰滞时，单位线总历时，常被称为单位线三要素。

5.按对流域水文过程描述的离散程度分类，流域水文模型可分为集总式模型，分布式模型，半分布式模型三类。

6.实时洪水预报的基本任务是根据采集的实时雨量，蒸发，水文等观测资料信息对将来发生的洪水作出洪水总量，洪峰及发生时间，洪水发生过程等情况的预测。

7.常用的枯季径流预报方案有退水曲线法，前后期径流量相关法，和河网蓄水量法三种。

8.蓄满产流流量过程线不对称系数大,超渗产流过程线不对称系数小。

(横线处填大，小)9.水文要素预报值遇实测值之间往往存在一定误差，通常称之为预报误差，预报误差产生的原因主要有量测误差，预报方法误差，资料代表性误差三方面。

10.某流域有四个雨量站A, B, C, D。

他们的权重分别为0.2，0.4，0.3，0.1。

一次降雨过程A,B, C, D测得的降雨量分别为25mm，30mm，30mm，38mm，则用泰森多边形法可求到该地区本次降雨为mm。

11.流域汇流是研究地表径流、. 壤中流、和地下径流如何汇集为流域出口断面的流量过程。

12.径流深预报以实测值的20%作为许可误差，当该值大于20 .mm时，取20mm;当小于3 mm时，取3mm。

13.通常水文预报的水文要素有流量、水位、冰清和星情等。

14.水文预报中应用最广泛的是对洪水的预报。

15.水文预报方法研究以规律描述方法研究为核心。

16.在天然流域上蒸散发主要包括土壤蒸发，植物散发和水面蒸发，其中最主要的是土壤蒸发。

17.用实测流量过程线分割水源，最常用的是斜线分割法。

α第18卷第2期1996年6月湖北大学学报(自然科学版)Jou rnal of H ubei U n iversity (N atu ral Science )N o.2V o l .18Jun .1996枯水径流的序列分析和预测3朱俊林(湖北大学生态所,430062)余汉章(西北大学城市与资源学系,710069) 摘　要　利用枯水径流的年际变化具有长波性变化这一规律,对汉中盆地主要河流的枯水流量序列进行谐波分析,揭示其周期性变化的规律,为枯水径流长年变化的预测提供依据1关键词　枯水径流;时间序列;谐波分析;预测;汉中盆地分类号　P 3310　引　言枯水径流的分析是城市供水、农田灌溉和污水处理工程设计的基础1在汉中盆地水资源利用研究中,笔者就汉江上游汉中盆地主要河流的枯水流量时间序列进行分析,发现枯水流量的年际变化具有周期性的长波变化规律[1]1枯水径流的丰枯变化主要取决于流域地表和地下含水层的调蓄能力和气候因素1流域调蓄能力制约着地下水的储存条件和动态变化规律,从长年变化来看,流域调蓄能力具有相对稳定性[2]1气候因素特别是降水制约着流域径流的丰枯变化,由于气候变化具有长波规律,决定了径流变化的长波性1这种长波性是流域径流资源(包括枯水径流)长年变化序列分析的基础1通过趋势性、周期性和随机性分析,运用谐波分析方法,拟合枯水径流样本序列,可以揭示枯水径流的谐波变化规律,预测枯水流量的长年变化过程11　时间序列分析的方法和谐波模型111　方法选定　时间序列分析的主要方法有自回归分析法和谐波分析法[3]等1首先判别极小月流量图1　汉江洋县站极小月流量自相关图 (k 为自相关系数)序列是否属于谐波模式,采用自相关图分析法1选用汉中盆地4个代表性河流水文站[4],即汉江干流武侯镇、洋县两站和冷水河三华石站、氵胥水河升仙村站,其序列时段为1954～1980年1图1是洋县站极小月流量序列各阶自相关图1很明显,自相关系数图曲线呈无阻尼振荡,不适于自回归模式的分析;图中隐含着周期变化,可以运用谐波分析来拟合极小月流量序列,从中提取周期分量,并作周期外延,预测其变化趋势1112　加法模型　谐波分析法的基本模型是加法模型,其表达式为α3国家自然科学基金资助项目　收稿日期:1996201212X (t )=D (t )+Ε(t )(1)式中D (t )为确定性函数,它由趋势项f (t )和周期项P (t )组成,即D (t )=f (t )+P (t );Ε(t )为随机项,反映序列的平稳随机过程12　基本步骤211　由原始序列X (0)(j )推求趋势项f (j )　运用线性回归分析方法,即以极小月流量随时间的变化过程建立一元线性回归方程,以消除序列的趋势性变化1若序列趋势变化不明显,趋势项可取为零1212　从序列X (1)(j )=X (0)(j )-f (j )　(j =1～n )中提取谐波周期　运用周期图分析法,通过循环迭代提取谐波周期,具体步骤如下:21211　周期图的制作　依据试验周期的长度(T =2,3,…,n )制成若干个新的序列,方法如下(取p =[n T ],即n T 的整数项): X 1 X 2 … X TX T +1X T +2…X 2T…………X(p -1)T +1X(p -1)T +2…Xp T ∑pi =1X(i -1)T+K:X1X 2…X T 均　值:X 1X2…XT对新序列X 1,X 2,…,XT作K =1的傅里叶级数展开,利用矩形求和法得到各试验周期的周期图(图2)1图2　主要河流代表站最小月流量初始序列周期图21212　由周期图提取波幅最大的试验周期,采用方差分析作显著性检验　取F =Ρ2K 2(Ρ2-Ρ2K ) (N -3),式中Ρ2K =-(a 2K +b 2K ),(a K 、b K 为对应周期的傅里叶系数)为该周期对应的谐波分量对序列的方差贡献,191第2期朱俊林等:枯水径流的序列分析和预测Ρ2为序列方差1显著性水平选定Α=0.05,凡F>FΑ的谐波分量是显著的1若检验周期是显著的,则该周期作为序列的一个谐波周期,并以原序列减去谐波分量,得到残差序列,作为下一迭代过程的原序列,重复21211和21212步骤,逐个提取显著周期分量,直至剩余残差序列的检验周期为不显著,周期图分析完成1周期项P(j)由m个谐波周期分量组成,其表达式为P(j)=a02+∑mK=1C K sin(2Π(j-1)T K+ΥK)(2)式中T K为第K个显著谐波周期,C K为波幅,ΥK为初始位相,a0为傅里叶常数1213　残差分析　剩余残差序列为X(2)(j)=X(1)(j)-P(j)1残差的大小反映拟合的精度,若残差序列值较大时,需运用自回归分析方法对其进行处理13　计算结果311　回归分析表明,汉中盆地河流极小月流量序列趋势变化不明显,趋势项f(j)=01312　通过周期图分析,求得各站极小月流量序列的谐波方程如下:氵胥水河升仙村站P(j)=5.48+0.76sin((j-1) 2Π5+0.52)+0.69sin((j-1) 2Π3+4.28)+0.67sin((j-1) 2Π4-1.05)+0.59sin((j-1) 2Π12+1.79)+0.61sin((j-1) 2Π27-0.93)(3) 冷水河三华石站P(j)=3.21+0.72sin((j-1) 2Π5-0.59)+0.63sin((j-1) 2Π16+0.95)+0.59sin((j-1) 2Π10+1.22)+0.58sin((j-1) 2Π23-0.25)+0.42sin((j-1) 2Π6+Π2)(4) 汉江武侯镇站P(j)=6.25+1.33sin((j-1) 2Π3+3.96)+sin((j-1) 2Π9-0.24)+0.93sin((j-1) 2Π4-1.18)+0.87sin((j-1) 2Π14+3.98)+0.90sin((j-1) 2Π7-0.41)+0.69sin((j-1) 2Π2-Π2)(5) 汉江洋县站P(j)=34.77+6.99sin((j-1) 2Π6+3.97)+6131sin((j-1) 2Π11+1.96)+6.73sin((j-1) 2Π3+3.86)(6)313　曲线拟合和预测　根据计算所得的谐波方程(3)、(4)、(5)、(6)绘制拟合和预测曲线(图3)1由图可见,拟合曲线与原序列曲线峰谷变化基本一致,拟合值与原序列值之差值大多较小1误差统计分析表明,除极少数年份误差较大外,约有70◊的拟合值误差小于20◊,精度较高,因而运用谐波分析法进行291湖北大学学报(自然科学版)第18卷图3　最小月流量实测过程拟合和预测曲线实测流量　---拟合值　预测值汉中盆地河流最小月流量序列的拟合和预测是可行的1通过拟合曲线延伸得到各河1981～1990年间最小月流量的预测结果见图314　结论411　谐波分析表明,汉中盆地河流极水月流量变化具有显著的长波周期,这主要取决于气候的长波变化1应用这一变化规律指导生产实践,可提高农业部门、水利部门的预防和抗灾能力1412　从图3和精度分析可见,数据的拟合精度较高,曲线变化波形极为相似;预测曲线的变化与实测曲线也有一定的相似性,但预测精度较差,这主要是因为样本序列长度较短,信息量不足,对于长周期的长波拟合受到客观条件限制1为了更准确地揭示长波规律,需要更长的序列样本1413　从水资源利用的实践出发,一方面要把握枯水径流长波变化的客观规律,以指导枯季水文干旱预防工作,另一方面还要保护土壤植被,增强流域植被涵养水源的能力,修建地表蓄水设施,调控径流资源,增强抗灾防灾能力1参　考　文　献1　朱俊林1汉中盆地枯水径流基本特征和枯水资源利用的主要对策1湖北大学学报(自然科学版),1993,15(1):103～1082　陕西师范大学地理系1陕西省汉中专区地理志1西安:陕西省科学技术情报研究出版社,19661165～1683　黄忠恕1波谱分析方法及其在水文气象学中的应用1北京:气象出版社,1983185～1564　余汉章.陕西水文.西安:陕西科学技术出版社,1987.288391第2期朱俊林等:枯水径流的序列分析和预测ANALY SIS AND PRED I CT I ON OF LOW-FLOW T I M E SER IESZhu J un lin(In stitu te of Eco logy,H ubeiU niversity,430062)Yu H anzhang(D epartm en t of U rban and R esou rces Science,N o rthw est U n iversity,710069)Abstract　T he yearly variati on of the low2flow p resen ts the long2w ave p attern1A cco rding to th is characteristic the resonance w ave analysis m ethod is app lied to analyse the low2flow ti m e series of m ain rivers in H anzhong B asin in th is p ap er.T hen the cyclical variati on law of the low2flow is re2 vealed to p rovide the basis fo r the low2flow p redicti on.Keywords　L ow2flow;T i m e series;R esonance w ave analysis;P redicti on;H anzhong B asin(责任编辑　游　俊) 491湖北大学学报(自然科学版)第18卷。

基于神经网络的年径流预测模型
金菊良;杨晓华;丁晶
【期刊名称】《人民长江》
【年(卷),期】1999(0)S1
【摘要】年径流预测过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。

人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性，在分类、学习和容错方面表现出很好的能力，可以克服常用的如回归分析模型结构更新量大、预报精度低的缺陷。

以下着重介绍了ＡＮＮ基本原理和算法，并结合实例说明了应用方法，并且通过建立年径流预测的人工神经网络模型，为年径流预测提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。

【总页数】3页(P58-59)
【关键词】年径流;年径流预测;预测模型;人工神经网络
【作者】金菊良;杨晓华;丁晶
【作者单位】四川大学水电学院;河海大学
【正文语种】中文
【中图分类】P338.2
【相关文献】
1.无站条件下BP神经网络年径流量预测模型研究 [J], 周林飞;康萍萍;李波
2.基于HHT方法的径向基神经网络年径流预测模型 [J], 石教智;林汝颜
3.基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地区乌
拉斯台河为例 [J], 雷晓云;张丽霞;梁新平
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5.基于神经网络的淮河流域年径流量预测模型 [J], 柴燕丽;孟令建
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长江上游主要河流径流丰枯空间变化特性初步研究
邓红霞;李存军;朱兵;丁晶
【期刊名称】《四川水力发电》
【年(卷),期】2006(025)0z1
【摘要】集对分析是处理不确定性问题的一种新理念,认为在一个系统中确定性与不确定性相互联系、影响、制约并在一定条件下相互转化,用联系度来描述系统的各种不确定性,由此实现对系统的评价和决策.河川径流存在大量的不确定性,应用有序聚类方法建立径流丰枯状态的分级标准,然后运用集对的联系度来描述各水系间丰枯状态的同异反程度.以长江上游主要河流52 a的径流资料为基础进行了具体应用,结果表明:长江上游主要河流径流总体具有丰枯同步的特点.
【总页数】3页(P76-78)
【作者】邓红霞;李存军;朱兵;丁晶
【作者单位】四川大学,水电学院,四川,成都,610065;四川大学,建筑与环境学院,四川,成都,610065;四川大学,水电学院,四川,成都,610065;四川大学,水电学院,四川,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TV5;TV732;TV121
【相关文献】
1.长江上游主要河流年径流序列变化特性分析 [J], 王文圣;李跃清;解苗苗;王顺久
2.黄河天然年径流长期丰枯状态变化特性研究 [J], 张少文;张学成;王玲;丁晶;王文
圣
3.长江上游主要河流径流丰枯空间变化特性初步研究 [J], 邓红霞;李存军;朱兵;丁晶
4.我国主要河流丰枯变化研究 [J], 王汝慈;程大珍
5.中国主要河流年径流序列随机变化基本规律的初步研究 [J], 邓育仁;丁晶;杨荣富因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。