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通过数据同化方法合理地将实时水文观测数据融入到洪水预报模型中,可提高洪水预报模型的实时性和精确度。选取沿程断面流量、水位和糙率系数作为代表水流状态的基本粒子,以监测断面实测水位数据作为观测信息,建立了基于粒子滤波数据同化算法的河道洪水实时概率预报模型。模型应用于黄河中下游河道洪水预报计算的结果表明,采用粒子滤波方法同化观测水位后,不仅可以直接校正水位,同时也可以有效地校正流量和糙率,为未来时刻模型预报计算提供更准确的水流初始条件和糙率取值区间,进而有效地提高模型预报结果的精度,给出合理的概率预报区间。不同预报期的预报结果表明,随着预报期的增长,同化效果减弱,模型预报结果的精度会有所降低,水位概率预报结果受粒子间糙率不同的影响不确定性增加,而流量概率预报结果受给定模型边界条件的影响不确定性降低。所提出模型可以有效同化真实水位观测数据,适合应用于实际的洪水预报工作中。 相似文献
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为解决河网水动力模型重要参数糙率与水力状态量水位、流量的同步校正问题,以糙率和水力状态量作为河网非线性动态系统变量,采用扩展卡尔曼滤波,构建结合糙率动态校正的河网水情数据同化模型.通过算例计算,系统分析了水位动态噪声水平、糙率动态噪声水平、糙率初始值及测站个数对模型校正的影响.结果表明:模型能够有效用于水位状态量的实时校正;靠近测站的糙率校正值趋于真值,远离测站的糙率校正值趋于初始值;通过调整糙率动态噪声水平,可以有效控制糙率的修正量,防止糙率修正过大而引起计算失效问题. 相似文献
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天然河流的河道综合糙率呈现出空间上的差异性和随水位（或流量）变化的动态性,但目前缺乏相关参数化方法来定量描述河道糙率的动态变化规律。尝试通过参数化方法开展受河道植被影响显著河流的糙率反演研究,用以提升模型精度。基于植被分布将河道断面划分为若干糙率不同的子区,通过率定河道断面各分区的糙率,从而反演糙率—水位曲线。在此基础上通过分析河道植被覆盖情况与河道断面特点对糙率曲线变化的影响,推求了基于分区糙率的河道断面综合糙率计算公式,从而定量描述分区糙率与综合糙率的关系。以漓江干流为例,采用该方法率定漓江干流（大溶江至阳朔段）水动力模型。结果表明:漓江干流综合糙率随水位在0.022~0.180间变化;在1.5 m的临界水深下,断面可划分为底床植被区（n=0.210）与非植被区（n=0.006）,能较好地反演糙率—水位曲线并获得理想的水位模拟效果。漓江底床植被繁茂是糙率随水位变化的根本原因,断面边滩的坡度变化是糙率与水位曲线梯度变化的主要驱动因素,两者的共同作用使得糙率随着水位呈现两段式的非线性变化。 相似文献
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在研究了水文相关中利用最小二乘原理进行回归分析方法的基础上，指出了传统水文回归分析方法的使用条件、局限性和存在的问题。提出了不同性质的变量在回归分析时应区别对待的概念。结合水文观测的实际情况，研究了相关变量观测值均存在误差情况下，以变量的观测误差作权进行回归分析的概念，提出了建立基于最小二乘原理基础上的双加权回归模型，并研究了该模型的解算方法。同时推导了估计参数和预测值的误差估计公式，通过估计参数和模型误差的研究，有助于提高水文变量回归的精度和误差估计水平。 相似文献
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含水层非均质性的刻画是模拟地下水中污染物运移的关键。以渗透系数为研究对象,构建了综合集合卡尔曼滤波方法、有效电阻率模型与地下水运移模型的同化框架,通过融合地球物理观测数据与污染物浓度观测数据来推估渗透系数的空间分布。基于理想算例,验证了该同化框架刻画含水层非均质渗透系数场的有效性,并针对不同初始参数信息与观测类型对比了耦合与非耦合水文地球物理方法的适用性。研究结果表明:基于集合卡尔曼滤波方法同化多种类型的观测数据,可有效地推估非均质参数空间分布。当初始信息较准确时,耦合方法的参数推估精度更高;初始信息存在偏差时,非耦合方法有更好的同化效果。由于非耦合方法计算成本较低且对初始信息缺失时适用性更强,在实际应用中可先基于非耦合方法初步估计参数,再利用耦合方法进一步提高参数推估精度。融合多种类型观测数据可有效提高参数推估效果。 相似文献
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针对现有水位流量关系线型物理机制不强及流量估算不确定性来源考虑不充分问题,以北江流域石角水文站为例,推导该测站水位流量关系,基于BaRatin模型评估流量测量误差及率定样本选取对估算流量不确定性的影响。发现河槽控制宽浅矩形断面水位流量关系为幂函数,其系数可用糙率、河宽、比降表达,指数为定值5/3;考虑流量测量误差后高水估算流量总不确定性减小32%;率定数据增加1倍、3倍,高水估算流量总不确定性减小12%、34%。结果表明:① 水位流量关系模型建立方法可推广至多类型测站;② 高水测量误差对率定精度影响较大,建议提高高水流量测量精度;③ 现有实测水位与流量数据存在信息冗余,主要存在于低水数据中,本方法可减少率定数据使用,降低整编成本。 相似文献
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针对现有水位流量关系线型物理机制不强及流量估算不确定性来源考虑不充分问题,以北江流域石角水文站为例,推导该测站水位流量关系,基于BaRatin模型评估流量测量误差及率定样本选取对估算流量不确定性的影响。发现河槽控制宽浅矩形断面水位流量关系为幂函数,其系数可用糙率、河宽、比降表达,指数为定值5/3;考虑流量测量误差后高水估算流量总不确定性减小32%;率定数据增加1倍、3倍,高水估算流量总不确定性减小12%、34%。结果表明:①水位流量关系模型建立方法可推广至多类型测站;②高水测量误差对率定精度影响较大,建议提高高水流量测量精度;③现有实测水位与流量数据存在信息冗余,主要存在于低水数据中,本方法可减少率定数据使用,降低整编成本。 相似文献
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基于水流模拟本身就是模拟模型回归求真(即实体原型)过程的认识,从模拟模型和实体原型之间的相关关系出发,应用统计学中的线性回归分析方法,通过回归系数建立了模型与原型糙率系数之间的关系式,提出了二维浅水方程模拟中糙率确定的回归系数法。数值试验表明,该方法并不依赖于糙率系数的初值,具有稳定性好、收敛速度快的特点;对磨刀门水道水流的数值模拟应用显示,该方法能有效地改善模拟计算的精度,具有较好的适应能力,简便实用,为二维浅水流动模拟计算时率定糙率系数提供了一种有效途径。 相似文献
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对于重非水相污染场地,传统的钻孔取样方式因经费和取样个数的限制,往往无法准确估计含水层中重非水相污染物的残留量。井间分溶示踪法费用较低,且不会对污染源区造成破坏,可适用于推估重非水相污染物残留量,但目前该方法的准确性尚未得到验证。本文基于数值模拟方法探讨了示踪剂注入速率、示踪剂类型以及污染源区结构等多因素对井间分溶示踪估计重非水相污染物残留量准确性的影响。数值算例结果表明:井间分溶示踪实验估计重非水相污染物残留量的误差小于15%;降低示踪剂的注入速率使得分溶性示踪剂在非水相和水相流体间作用更充分,能够提高井间分溶示踪估计重非水相污染物残留量的精度,实验中示踪剂注入速率由500 m3/d降为250 m3/d后,多种情景的平均精度由91.68%提高至93%;选取低分溶系数的示踪剂有利于提高示踪剂的回收率,从而提高推估精度,实验中示踪剂由2,2-二甲基-3-戊醇改为己醇后,平均精度由87.83%提高至96.85%;复杂的重非水相液体污染源区结构易于出现示踪剂绕流等现象,导致井间分溶示踪估计重非水相污染物残留量的误差增大,实验中含水层由均质变为非均质后,平均精度由93.03%变为91.65%。重非水相污染场地调查时,建议结合数值模拟方法选择适宜的示踪剂和示踪剂注入速率,以提高污染场地的刻画精度。 相似文献
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基于SHAW（Simultaneous Heat and Water）模型,以基本观测要素、植被参数和土壤剖面水热观测数据为模型的输入,对河岸胡杨林的耗水过程、土壤剖面水分变化和能通量进行了较小时间尺度上的模拟研究。结果表明,采用SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值间存在较大偏差。因此,为了进一步提升水热耦合SHAW模型在干旱区的实用性,引入了地下水位因子GSI（Groundwater-Soil water Interaction）,建立了改进的SHAW（GSI-SHAW）模型,解决干旱区荒漠河岸林耗水过程模拟的方法问题。采用SHAW模型和GSI-SHAW模型对胡杨耗水量的模拟进行了对比研究。结果显示,SHAW模型和GSI-SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值的相关性系数分别为0.8533、0.9075,其平均相对误差分别为21.4%、16.9%,可见,改进的SHAW模型的模拟值更加接近试验观测值。地下水位的考虑一定程度上提升了传统SHAW模型的模拟精度,为干旱区自然植被耗水量的计算提供了新的方法和科学依据。 相似文献
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大坝安全诊断的混沌优化神经网络模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型。在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度。 相似文献
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数字孪生流域是数字孪生地球的重要组成部分, 厘清数字孪生流域理论定义和内涵是研究和建设数字孪生流域的前提和基础, 对流域智慧化治理管理具有重要意义。本文基于数字孪生理论技术, 开展了以下研究: ①给出了数字孪生流域的定义, 认为数字孪生流域是以服务流域全生命周期管理的全量数据和领域知识驱动物理流域和虚拟流域交互映射、共智进化、虚实融合的新基建新范式, 并辨析了与传统建模仿真的区别。②数字孪生流域内涵是通过"由实入虚"、"以虚映实"和"由虚控实"实现物理流域对象的全生命周期管控, 特征包括高度保真、演化自治、实时同步、闭环互动和共生进化。③数字孪生流域基本模型由物理流域、虚拟流域、实时连接交互、数字赋能服务、孪生流域数据和孪生流域知识组成, 其核心能力包括物理流域感知操控、全要素数字化表达、实景可视动态呈现、流域数据融合供给、流域知识融合供给、流域模拟仿真推演及孪生自主学习优化。④提出数字孪生流域要解决的关键科学问题和关键技术体系, 并从感知网、数据网、知识网、模型网及服务网展望了数字孪生流域发展方向, 阐述了数字孪生流域的赋能领域。本文旨在通过数字孪生流域理论新型研究范式为数字孪生流域技术应用落地提供理论指导, 对未来智慧流域研究和数字技术在流域治理管理中的应用提供有益的启发与借鉴。 相似文献
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应用偏微分方程最优化控制理论,导出了二维浅水方程糙率自动率定的最优化系统,实现了二维水力学模型计算中分布式糙率参数的自动率定算法。结合实际应用的可操作性,按区块设定糙率,对恒定流和非恒定流两种流态分别进行了常数糙率和随水深变化的糙率自动率定实验。数值实验表明,在观测数据包含足够的信息时,该方法不仅能够准确地自动率定出相关的糙率参数,还能成功地将糙率随水深的变化关系式识别出来。但是,糙率水深变化关系识别迭代收敛速度显著变慢,因此,建议采用相应的实现对策来考虑变糙率的洪水预测问题。 相似文献
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针对地质钻进过程中钻遇对象未知且复杂多变、钻进事故频发的现状,采用数字孪生技术,构建了基于时序数据驱动的地质钻探数字孪生模型体系,用以满足随钻探测、工况识别、钻速优化等实际需求。将监测到的地表设备、随钻测量、钻进工艺等数据按照时间序列分解为事前数据、实时数据、延时数据和迟到数据,利用物联网技术将这些多源异构数据进行处理,采用时序数据进行特征分析,基于事前数据建立典型工况,实时数据进行随钻预测和钻进过程工况识别,延时数据和迟到数据演进融合进行钻后优化,建立了数字孪生智能钻进周期服务平台,平台设计了设备物理层、虚拟模型层、数据处理层及钻探服务层4层交互系统,实现钻前、钻中、钻后全数据的全过程集成融合,达到了钻进系统参数最优化配置和安全高效钻探的目的。基于上述平台,利用Unity3D软件开发了数字孪生智能钻进原型系统,实现了钻前设备的数字化设计、钻进过程孔内三维可视化和钻进过程参数实时监测与控制的功能。结果表明,基于时序数据构建的数字孪生模型可有效提高钻进过程的效率和可靠性。研究结果为智能钻探优化提供了全新的路径和方法,有望在煤炭、石油、天然气、页岩气等钻探领域实现工程应用。 相似文献
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利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4cm、20cm和100cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。 相似文献
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应用可变T2截止值确定束缚水饱和度 总被引：1，自引：0，他引：1
为了得到准确的束缚水饱和度数据,以T2截止值模型为基础,分别用基于经验固定T2截止值、经验可变T2截止值及渗透率Coates模型的可变T2截止值3种方法确定束缚水饱和度,利用常规岩心分析实验数据验证其计算精度.结果表明,基于渗透率Coates模型的可变T2截止值计算核磁束缚水饱和度精度最高,与常规岩心分析束缚水饱和度平均相对误差为9.5%,而且此方法可确定Coates模型中的地区经验系数C、m、n,提高了核磁渗透率的计算精度. 相似文献
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含粗差的Helmert方差分量估计在测量中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
近代平差的对象已从同类观测值扩展为同类不同精度或不同类多种观测量,且现在的测量手段早已不限于传统测量,这就不仅要研究不同类观测量参数估计的方法,而且还要研究如何准确地确定不同类观测量之间的权比,以提高平差结果的精度和可靠性。但由于粗差与随机模型误差的相互影响,使得平差结果的可靠性大大降低。将针对上述情况,提出含有粗差的Helmert方差分量估计方法,用于处理观测值含有粗差时的方差分量估计。 相似文献