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北京地区坡面径流计算模型的比较研究 总被引：14，自引：1，他引：14
利用北京市西南山区房山蒲洼两个坡耕地小区30场降雨径流资料和密云石匣示范区休闲地试验小区13场降雨径流资料，对Chu修正的Mein-Larson-Green-Ampt(GAML)、Phillip、Horton和SCS径流曲线数法4种径流计算公式进行了对比。结果表明：GAML和Phillip计算结果的模型确定性系数较高，Horton入渗曲线和SCS曲线数的计算结果模型确定性系数偏低。根据模型参数的易获得性，建议在北京山区，在有降雨过程资料时，使用Chu修正的GAML入渗曲线进行径流计算；若无降雨过程资料可用SCS径流曲线数进行径计算。本研究结果可用于北京地区径流量预报和水土资源评价。 相似文献
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小良试验站三种植被类型地表径流效应的对比研究 总被引：13，自引：0，他引：13
本文分析研究了３种植被类型下的地表径流在汇流、洪峰及径流过程上的特征，差异是巨大的。在径流过程上桉树林和裸地的变地剧烈，几乎没有什么调蓄作用，洪峰流量占一次性降水径流量的绝大部分，涨水和退水流量都较小。本文应用灰色系统ＧＭ（２，１）模型，成功地预测了以年和以月为时间尺度的地表径流序列，其预测模型可以用来对这些时间尺度的地表径流进行预报。 相似文献
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灰色预测模型在径流长期预报中的应用 总被引：6，自引：3，他引：6
基于灰色系统的建模理论，利用河西地区有关河流的径流观测资料，建立了一个ＧＭ（１，１）残差序列周期修正径流预测模型，并用于春旱缺水期３～６月河流来水量的长期预报，经生产部门验证，准确率在８０％以上 相似文献
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黑河莺落峡站年径流长期预报模型研究 总被引：10，自引：3，他引：7
通过分析黑河莺落峡站出山径流变化规律,并将年径流系列按照频率25%及75%为界,划分成3种情况:即多水年xi > 55.0,中水年42.1≤xi≤55.0,小水年xi < 42.1。计算其状态转移概率得出:年径流过程从某一状态转移至其他状态的可能性都有,但其转移概率的最大值达81.8%。由此可知,年径流的变化过程不仅有随机性,而且有很强的相依性。通过多年对站年径流预报工作的实践,经过各种方法的比较检验,认为建立前期大气环流因子与年平均流量的预报模型和建立年平均流量的时间序列组合模型,其逐年预报的精度较高,经过误差评定分析,两个模型均为甲级方案,检验预报时性能较稳定,能对莺落峡站年平均流量进行有效预报,为黑河流域调水提供技术支撑。 相似文献
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径流计算是区域径流量预报和水土资源评价模型中的重要组成部分。SCS-CN径流模型是一种常用的径流计算方法。径流曲线数（CN）是SCS-CN模型中反映降雨前流域特征的一个综合参数。用北京密云石匣3个小区实测降雨径流资料,用平均值法、中值法、算术平均值法、S对数频率分布法以及渐近线法来反推CN值,并用反推的CN值计算了径流深。用模型效率系数、相关系数和合格率比较了这5种方法确定的CN值计算径流深的优劣。结果表明：从模型有效系数来看,渐近线法得到的模型有效系数最好;从相关系数和合格率来看,算术平均值法的结果最好。相对于渐近线法来讲,算术平均值法计算CN简单,因此建议在计算CN值时用算术平均值法。 相似文献
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针对变化环境下的非一致性年径流序列,提出了基于跳跃分析的水资源评价方法.该方法假设非一致性年径流序列由相对一致的随机性成分和非一致的确定性成分两部分组成,采用水文变异综合诊断方法识别与检验年径流序列的变异点,并用变异前后序列均值之间的差值描述序列的确定性成分;根据时间序列分析的分解与合成理论,对年径流序列的随机性成分进行提取,采用有约束加权适线法对其进行频率计算;将确定性的预测值和随机性的设计值进行合成,得到过去、现在和未来不同时期年径流合成序列的频率分布.对无定河流域进行了实例验证,结果表明年径流量序列在1971年前后跳跃变异显著;多年平均地表水资源量在过去(1971年以前)、现在(2000年)和未来(2010年)三个时期的评价结果分别为:15.766×108 m3、10.228×108m3、10.228×108m3,未来与现在相同,而未来与过去相比减小约35.1%,这种情形对无定河流域水资源的开发利用极为不利. 相似文献
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时空序列预测分析方法在华北旱涝预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
论述场时间序列(时空序列)分析问题的提出以及理论基础,并在此基础上,根据状态空间重构理论和嵌入定理,参考单变量时间序列状态空间动力学预报模式,给出场时间序列的动力学预报方法的基本思想和预报思路,并尝试应用于我国华北地区5年、10年和20年尺度旱涝的长期预测试验中.初步的预测结果表明,场时间序列方法对其有一定的预测能力;我国华北地区5年及20年的旱涝等级为正常,近10年的旱涝等级为正常略涝. 相似文献
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高精度的中长期径流预报信息是水资源规划管理与水利工程经济运行的重要基础支撑。论文在组合预报与误差修正2类径流预报后处理方法串联应用的技术框架下,考虑径流的高度非平稳与非线性等特征,提出了基于时变权重组合和贝叶斯修正的中长期径流预报方法。应用该方法开展了云南龙江水库年、月入库径流预报的实例研究,结果表明时变权重组合平衡了已建立的随机森林与支持向量机模型在建模期与检验期预报性能的差异,经贝叶斯修正后的预报精度接近或优于两阶段各自的最优单一模型。根据年径流预报结果判断水文年型的正确率达到77.2%,月预报径流的确定性系数超过0.90。因此,该方法在提升中长期径流预报精度方面具有积极效果。 相似文献
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以典型东北黑土区乌裕尔河中上游流域为研究区,引入SWIM水文模型,利用偏相关系数评价模型参数的敏感性,基于流域出水口依安水文站1961-1997年实测日径流数据和部分气象站小型蒸发皿数据,进行了多站点、多变量的模型率定和验证,并通过模拟结果与实测资料对比,探讨了SWIM模型在东北黑土区流域的适用性、存在的误差及其原因。结果表明：① 在率定期和验证期,月径流和日径流的纳希效率系数分别大于0.71和0.55,径流相对误差在6.0%以内,月径流的模拟效果好于对日径流的模拟效果;月潜在蒸散发的纳希效率系数达0.81以上;② 在月尺度上经过校准的SWIM模型可以应用于东北黑土区与径流相关的各种模拟分析;③ 但模型在模拟融雪和冻土产流方面存在一定的限制;对同时具有春汛和夏汛的年份模拟效果也较差;对年降水量出现骤增的年份年径流量的模拟结果会几倍于实测值,但基本能够重现汛期的流量变化过程。模型不仅可以为管理者对该流域水环境综合管理提供水文基础支持,对黑土区其他流域也具有一定的推广和应用价值。 相似文献
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三江源区径流演变及其对气候变化的响应(英文) 总被引：2，自引：2，他引：0
Runoff at the three time scales(non-flooding season,flooding season and annual period) was simulated and tested from 1958 to 2005 at Tangnaihai(Yellow River Source Region:YeSR),Zhimenda(Yangtze River Source Region:YaSR) and Changdu(Lancang River Source Region:LcSR) by hydrological modeling,trend detection and comparative analysis.Also,future runoff variations from 2010 to 2039 at the three outlets were analyzed in A1B and B1 scenarios of CSIRO and NCAR climate model and the impact of climate change was tested.The results showed that the annual and non-flooding season runoff decreased significantly in YeSR,which decreased the water discharge to the midstream and downstream of the Yellow River,and intensified the water shortage in the Yellow River Basin,but the other two regions were not statistically significant in the last 48 years.Compared with the runoff in baseline(1990s),the runoff in YeSR would decrease in the following 30 years(2010-2039),especially in the non-flooding season.Thus the water shortage in the midstream and downstream of the Yellow River Basin would be serious continuously.The runoff in YaSR would increase,especially in the flooding season,thus the flood control situation would be severe.The runoff in LcSR would also be greater than the current runoff,and the annual and flooding season runoff would not change significantly,while the runoff variation in the non-flooding season is uncertain.It would increase significantly in the B1 scenario of CSIRO model but decrease significantly in B1 scenario of NCAR model.Furthermore,the most sensitive region to climate change is YaSR,followed by YeSR and LcSR. 相似文献
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三江源区径流演变及其对气候变化的响应 总被引：4，自引：0，他引：4
利用水循环模型、统计检测、对比分析等手段对三江源区水循环过程进行了分析,模拟和检测了1958-2005 年黄河源区出口唐乃亥站、长江源区直门达站、澜沧江源区昌都站汛期、非汛期和年径流过程的变化趋势。在此基础上,检测CSIRO和NCAR两种气候模式A1B和B1 排放情景下未来2010-2039 年源区出口断面的径流演变趋势,对比分析了气候变化的影响。研究表明过去48 年三江源区出口唐乃亥站年径流和非汛期径流过程呈显著减少趋势,而直门达和昌都站径流过程变化趋势并不显著。这将导致对黄河中下游地区的水资源补给显著减少,加剧黄河流域水资源短缺。气候变化背景下,未来30 年黄河源区径流量与现状相比有所减少,尤其是在非汛期,将持续加剧黄河中下游流域水资源短缺的现象。长江源区径流量将呈增加趋势,而且远远高于现状流量,尤其是在汛期,长江中下游地区防洪形势严峻。而澜沧江源区未来30 年径流量均高于现状流量,但汛期和年径流变化并不显著,而非汛期径流变化存在不确定性,CSIRO模式B1 情景显著减小,而NCAR模式B1 情景显著增加。气候变化对长江源区径流影响最显著,黄河源区其次,而澜沧江源区最小。 相似文献
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新疆主要河流水文极值变化趋势 总被引：3，自引：3，他引：0
水文极值是工程水文计算的基础资料,实测样本资料的变化直接影响水文设计值。基于1956-2006年的实测洪峰、洪量、年最小流量、最枯月径流量等资料,分析了各水文要素的变化及其趋势。结果表明:20世纪80年代中期以来超标准洪峰、洪量的频次增加,大多数河流洪水峰、量都呈增大变化趋势,说明新疆洪水又进入活跃期,在工程水文设计洪水计算中要应尽可能搜集和利用近期暴雨和洪水资料,在洪水系列中增加更多大洪水信息,提高设计洪水计算成果的稳定性。年最小流量和最枯月径流量是维持河流生命和河道两岸自然生态的基础流量,基流量增大有利于对生态补给、水利发电,水库蓄水,径流年内分配趋于均匀有利于水量年内调节。但在枯水径流分析计算中应充分重视不同年份最枯水量出现时间有明显推迟的迹象。 相似文献
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基于小波分析的长江和黄河源区汛期、枯水期径流特征 总被引：9，自引：2，他引：7
利用db3小波分解和重构1965~2007年长江源沱沱河站、直门达站和黄河源吉迈站、唐乃亥站春汛期、夏汛期和枯水期流量数据,除沱沱河外,各站春汛期、夏汛期和枯水期流量皆呈下降趋势,各站流量下降速率依次为夏汛期>春汛期>枯水期。沱沱河站多年流量呈增加趋势,夏汛期变化速率依然高于春汛期。应用复Morlet小波分别分析上述4个水文站实测流量的周期特征。黄河源总体存在11~12a波动周期;长江源春汛期有4~6a波动周期,夏汛期有13~14a波动周期。不同流域春汛期、夏汛期和枯水期主周期分布规律不同。 相似文献
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邕江洪水的特征及其气候成因研究 总被引：3，自引：2，他引：1
利用邕江洪峰水位、年最高水位资料及邕江流域气象测站逐月降雨量资料,对邕江洪水的特征进行分析表明,洪水多数发生在华南后汛期7～9月,并与流域夏季降雨量密切相关。利用NCEP/NCAR再分析资料以及NOAA卫星观测的OLR资料,分析邕江洪水形成的天气气候条件,研究结果表明:热带气旋影响是邕江发生洪水的主要原因。当西太平洋副热带高压位置偏北,邕江流域易受热带辐合带(ITCZ)影响,对流活跃,热带气旋活动频繁,此时邕江易发生洪水;地形对邕江洪水的形成有较重要的作用;邕江洪水易发生在赤道东太平洋海温为负距平的条件下。分析了邕江洪水气候成因。 相似文献
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陕西大理河流域土地利用/覆被变化的水文效应 总被引：5，自引：3，他引：2
近年来,土地利用/覆被变化的水文效应研究已成为国际的前沿和重点。在大理河流域,LUCC(包括水土保持措施)对水循环和水量平衡产生了深远影响,该流域LUCC水文效应的研究势在必行。根据研究区1990年代三期土地利用数据分析了LUCC的时空变化特征,采用特征变量时间序列法及降水-径流模型对LUCC水文效应进行了研究。结果表明:流域土地利用类型以耕地和草地为主,近10年来,耕地和草地面积有所减少,而林地和建设用地面积持续增加;流域年径流和月径流演化过程均表现出明显的下降趋势;LUCC及水土保持具有减少流域年径流、汛期流量以及增加枯季流量的作用,相对于降水因素,人类活动对流域水文的作用占主导地位;在1990~2000年期间,主要由LUCC引起的年均径流减少量达2616.6×104 m3,占该期间实测减水总量的62.19%。 相似文献
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采用1960-2012年黄河源径流、降水数据,以过程线法、集中度和集中期等方法分析黄河沿以上、黄河沿-吉迈、吉迈-玛曲、玛曲-唐乃亥等4个区段降水、径流的演变特征,并从降水的产流能力、时滞相关和集中期响应等角度分析径流对降水的响应。结果表明：黄河源径流汛期占比年际变化趋势自上游各区段呈不显著的增加-减少-增加-减少的特征。吉迈以上径流量年际变化呈不显著增加,吉迈以下呈减少趋势。各区段径流集中期均有不同程度的提前。下游径流集中期早于上游。黄河源汛期降水占比呈不显著下降趋势。4个区段自上游降水年际变化呈显著增加-显著增加-不显著减少-不显著增加的特征。降水的集中度分布较径流更为集中,且有不显著减少趋势。各区段降水的产流能力在20世纪80年代末至90年代中期出现弱化趋势,中上游在2005年左右降水的产流能力转为较分析时段初期有增强的趋势,而中下游一直较分析时段初期减小。不同区段年径流量与不同统计时段降水量的依存关系不同。黄河源玛曲以上径流相对于降水的集中期滞后天数呈不显著减少,玛曲-唐乃亥滞后天数略有增加。 相似文献
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径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明：（1）神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;（2）主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;（3）主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。 相似文献
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LIN Xuedong ZHANG Yili YAO Zhijun GONG Tongliang WANG Hong CHU Duo LIU Linshan ZHANG Fei 《地理学报》2008,18(1):95-106
Taking the Lhasa River Basin above Lhasa hydrological station in Tibetan Plateau as a study area, the characteristics of the annual and monthly mean runoff during 1956?2003 were analyzed, based on the hydro-data of the two hydrological stations (Lhasa and Tanggya) and the meteorological data of the three meteorological stations (Damxung, Lhasa and Tanggya). The trends and the change points of runoff and climate from 1956 to 2003 were detected using the nonparametric Mann-Kendall test and Pettitt-Mann-Whitney change-point statistics. The correlations between runoff and climate change were analyzed using multiple linear regression. The major results could be summarized as follows: (1) The annual mean runoff during the last 50 years is characterized by a great fluctuation and a positive trend with two change points (around 1970 and the early 1980s), after which the runoff tended to in-crease and was increasing intensively in the last 20 years. Besides, the monthly mean runoff with a positive trend is centralized in winter half-year (November to April) and some other months (May, July and September). (2) The trends of the climate change in the study area are generally consistent with the trend of the runoff, but the leading climate factors which aroused the runoff variation are distinct. Precipitation is the dominant factor influencing the annual and monthly mean runoff in summer half year, while temperature is the primary factor in winter season. 相似文献