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河流集合预报方法(ESP)在水资源中长期预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
中长期径流预测是水文水资源研究领域中的一项重要内容,为水资源规划管理及可持续利用、防汛抗旱、水库调度与发电计划制作、工农业用水计划编制等提供科学依据,对国民经济发展具有十分重要的意义.但由于大气圈极其复杂,水文要素并非仅是气象强迫输入的函数.它还受流域基本特性,前期来水以及人类活动等诸多因素的影响,中长期径流预测在其计算中存在着多种不确定性.因此,中长期径流预测一直是水文预测研究中难度较大的课题之一.本文引入河流集合预报方法(ESP),以丹江口水库为应用实例,利用水文气象历史资料和新安江水文模型,预测分析水库2007年10月份每旬的平均入库流量及概率分布统计,并经与实测流量过程对比分析,满足水库运行调度需求,为水库发电计划制作提供了可靠依据. 相似文献
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基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了BP人工神经网络的桔水径流预报方法,编制了锦屏一级水电站枯水径流预报方案.根据枯水径流预报方案的预报精度评定成果,总结了应用BP人工神经网络进行枯水径流预报的特点.研究表明基于BP人工神经网络的枯水径流预报方案能够满足水文情报预报规范,具有较好的实用性和可行性. 相似文献
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珠江流域的枯水研究与展望 总被引:2,自引:0,他引:2
本文简述了珠江下游控制站枯季径流特点及珠江流域枯水研究概况,对珠江枯水研究进行了展望,提出了未来珠江枯水研究的重点:开展人类活动对枯水径流的影响研究及枯水水文气候研究,同时指出,为指导流域的防旱抗旱工作,需建立枯水水情数据库及枯水预报模型. 相似文献
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两种随机地下水位动态预测模型在吉林西部的应用与对比 总被引:1,自引:0,他引:1
时间序列模型和人工神经网络模型是两种常见的地下水资源模拟预测模型,为了对比二者的优缺点,本文对比分析了两者的建模过程及其模拟精度.选择吉林省西部干旱半干旱区为研究区,该区地下水资源在过去10年问由于长期超采而导致地下水位持续下降.相比ANN模型,时间序列模型建模过程更为简单,计算效率更高."后验差"检验结果表明两种模型均能很好的模拟地下水位变化规律,但改进ANN具有更高的拟舍精度.同时,两种模型预报结果均显示研究区如继续按过去的开发模式开采地下水,地下水位还将持续下降,且下降速率逐步增大. 相似文献
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区域性与国家性的地球化学填图已取得进展,如何在可期待的未来以极低密度采样获得周期表内大多数元素在全球的分布,有赖于对填图理念的更新及采样介质、采样部署与采样方法研究的进展。英国Webb等发现在数平方千米至数十平方千米汇水盆地之河口采集水系沉积物样品,其分析结果可大致逼近其上游汇水盆地内土壤中元素之平均值。挪威及中国的研究工作表明在更大河流(其汇水盆地达数百、数千以至数万平方千米)的河口采样,这一规律依旧适用。看来,这种分形规律还可进一步延展至世界上一些汇水盆地达数十万至百万以上平方千米的主要入海河口,但这方面尚需作更多的研究。在这种新的填图理念指导下,提出了为实现全球地球化学填图的短期研究与试点计划和长期全面实现之规划。 相似文献