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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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本文对长江上、中游遭遇洪水的定义，标准，水文特征，入流量计算，江湖容蓄曲线的变化规律，洞庭湖大湖区间径流计算作了分析研究，对洪水遭遇情况下螺山站预见期为１－５天的水位过程预报方法作了探讨，并统计了预报的误差规律。 相似文献
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人工神经网络模型在渭河下游洪水预报中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对渭河下游站点的时间序列及空间分布的分析,确定出影响华县站流量的时间和空间信息,并将其引入神经网络模型;采用典型的BP神经网络,重点对网络的隐含层节点数、训练次数和学习率进行分析,构建了渭河下游华县断面流量预报的人工神经网络模型;并采用RMSE、NSC和相关系数 R作为模型效果评定标准,将其与传统多元统计回归模型进行了对比。结果表明,所建的BP神经网络模型较多元统计回归模型的预报效果有显著的提高。 相似文献
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三种基于神经网络的洪水实时预报方案的比较研究 总被引：8，自引：1，他引：7
在总结神经网络应用的基础上,归纳了3种基于神经网络的洪水实时预报方案。第一种是神经网络水文模型的模拟模式加模拟误差的自回归校正模型,第二种是权重系数固定的神经网络实时预报方案,第三种是权重系数自动更新的神经网络实时预报方案。采用10个不同流域的日流量资料对这3种方案进行率定和校核。比较这3种方案的实时预报精度。结果发现,第三种方案不仅预报精度要高于其他两种方案,而且比第一种方案少了一个自回归校正模型,结构简洁。本文建议采用第三种洪水实时预报方案。 相似文献
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综述了淮河流域概况，淮河干流洪水预报系统物采用的预报方法。１９９１年淮河干流洪水预报采用了降雨径流预报与上，下游站相应流量预防方法相配合，并注重实时水情分析；在行洪区多，行洪后水面宽广而比降又极小的河段的汇流计算，采用了以实测洪水资料绘制的经验蓄曲线为充分发挥的湖泊洪水演算方法。 相似文献
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多方案权重因子法在作业预报中的应用杨湘黔（衡阳水文水资源勘测局）一个预报断面的洪水波运动,一般受多个预报因素影响,实测洪峰水位（流量）系众多洪水要素综合影响的结果。为了综合几个洪水要素影响,以往也曾编制过２至３个参数的相关预报图,进行了合轴转图拟合。... 相似文献
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江河洪水预报流域水量分析法具有概念明确、分析计算严谨、预报精度较高且仅应用江河水文站实测流量资料等特点,对于水文站数多、流量资料系列长的大江大河尤为适用。初次应用于淮河干流上游,取得了一定的经验。这一方法的应用,将会对我国大江大河防 及水资源利用起到良好的作用。 相似文献
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对基于径流形成原理的洪水预报理论的近代研究成就作了较为系统的述评,并对其未来的发展作了一定的预示. 相似文献
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汾河下游柴庄以下河段由于受人为和处在然等多种因素影响,河道发生持续淤积,过水能力大幅度降低,使河道行洪特点发生很大变化,正常洪水预报方法失效。 相似文献
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自回归模型在洪水预报实时校正中应用广泛。针对自回归模型进行连续多时段校正时中间误差系列缺失问题,提出一种基于历史洪水预报误差系列的样本重组自回归外延方法,以淮河流域王家坝断面为背景,选用洪量相对误差、洪峰相对误差、峰滞时间和确定性系数四个指标开展校正效果评估,并与时程递推外延方法对比。结果表明:样本重组外延方法可以提升洪水预报精度,延长洪水预报有效预见期,特别在降低洪量误差和提高洪水过程的拟合精度上优势更为显著。同时,该方法泛化能力较强,具有实用价值。 相似文献
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Earth observation from active microwave satellites such as RADARSAT-1 is an excellent tool to monitor and forecast floods. Two complementary approaches are described in this paper: (a) real time or near-real time monitoring of flood extent and (b) mapping of hydrological properties of drainage basins. Since it can penetrate through clouds, which usually occur during precipitation periods, and due to the fact that it can be programmed with different incidence angles, RADARSAT-1 enables frequent coverage over specific areas of interest. It has been used successfully to monitor a major flood of the Red River in Manitoba in 1997, by providing frequent coverage of the flood during its progression and decrease. Resulting data and images have been useful in planning the emergency measures and in assessing flood damage. RADARSAT has also the ability to characterize hydrological properties of watersheds. It has been used in agricultural catchments in Europe for mapping soil surface roughness, which affects runoff coefficients, concentration time and resistance to erosion processes. Used to complement optical data, RADARSAT has provided information on the status of land use and soil protective cover in drainage basins. This information can then be translated into parameters and coefficients that hydrological models can use for runoff and flood forecasting 相似文献