中長期徑流預報技術與方法

前言

　　水文要素變化的物理規(guī)律錯綜復雜，受氣候氣象、下墊面、人類活動等諸多因素的綜合影響，流域徑流的中長期過程具有一定的時空不確定性。中長期徑流預報是指根據(jù)前期或現(xiàn)時已出現(xiàn)的水文、氣象等信息，運用水文學、氣象學、水力學、統(tǒng)計學等相關學科的原理和方法，對河流、水庫、湖泊等水體未來3天以上至1年以內(nèi)的徑流變化情勢作出定量或定性的預報?！　≈虚L期徑流預報是水利水電工程設計、施工和運行管理的重要依據(jù)，在防汛、抗旱、供水、發(fā)電、養(yǎng)殖、旅游、航運及改善生態(tài)環(huán)境等方面能發(fā)揮顯著作用。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展和科學技術水平的提升，我國的水資源調(diào)度和調(diào)控能力明顯提高，流域水量統(tǒng)一調(diào)度、跨流域調(diào)水、特大型梯級樞紐群聯(lián)合調(diào)度等水資源調(diào)度實踐不斷向前推進，對中長期徑流預報的精度提出了更高要求，中長期徑流預報的重要作用更加凸顯出來。在黃河、黑河、塔里木河、珠江等流域的水量統(tǒng)一調(diào)度與管理中，中長期徑流預報作為制訂水資源調(diào)度方案的重要基礎和依據(jù)，起到了非常關鍵的作用?！　≈虚L期徑流預報研究涉及到水文學、水資源學、氣象學、統(tǒng)計學、系統(tǒng)科學、智能計算、決策理論、計算機等多個學科的知識。從趨勢性、周期性、隨機性、區(qū)域性等方面分析徑流的時空演變規(guī)律是中長期徑流預報的基礎?！　　?/pre>


內(nèi)容概要
　　《中長期徑流預報技術與方法》面向流域水資源調(diào)度、跨流域調(diào)水、特大型梯級樞紐群聯(lián)合調(diào)度等的需求，較系統(tǒng)地介紹了目前生產(chǎn)實踐中常用中長期徑流預報技術的基本原理和方法，并從提高中長期徑流預報效果的穩(wěn)定性和可靠性出發(fā)，研究了基于貝葉斯理論的中長期徑流概率預報方法。主要內(nèi)容包括徑流的中長期時間序列特性分析、預報因子識別、確定性預報模型以及概率預報方法等?！　　吨虚L期徑流預報技術與方法》理論與實踐聯(lián)系緊密，內(nèi)容全面，技術實用?？晒氖轮虚L期徑流預報的工程技術人員、科研人員及高等院校相關專業(yè)的學生和教師閱讀、參考。



書籍目錄
前言第1章 緒論1．1 中長期徑流預報的概念1．2 中長期徑流預報的實踐需求1．3 中長期徑流預報研究的技術路線1．4 中長期徑流預報的研究進展1．4．1 中長期徑流演變規(guī)律1．4．2 中長期徑流預報因子識別1．4．3 中長期徑流預報模型1．4．4 中長期徑流預報軟件系統(tǒng)1．5 中長期徑流預報面臨的主要問題1．6 中長期徑流預報的發(fā)展趨勢第2章 中長期徑流時間序列的特性分析2．1 水循環(huán)過程及中長期徑流的特點2．2 中長期徑流時間序列的概念2．3 中長期徑流的趨勢性分析方法2．3．1 線性回歸法2．3．2 Kendall秩次相關檢驗法2．3．3 Spearman秩次相關檢驗法2．4 中長期徑流的周期性分析方法2．4．1 方差分析法2．4．2 功率譜方法2．4．3 小波分析方法2．5 中長期徑流的隨機性分析方法2．5．1 隨機過程2．5．2 線性平穩(wěn)隨機模型2．5．3 馬爾可夫過程第3章 中長期徑流的預報因子識別3．1 中長期天氣過程及其預報的特點3．1．1 長期天氣過程的特點3．1．2 中期天氣過程的特點3．1．3 中長期天氣預報的特點3．2 中長期徑流過程的影響因素3．2．1 大氣環(huán)流3．2．2 太陽活動3．2．3 海氣相互作用3．2．4 人類活動3．3 中長期徑流預報中常用的預報因子3．3．1 前期降水與徑流3．3．2 環(huán)流特征量3．3．3 海表溫度3．4 中長期徑流預報因子的識別方法3．4．1 相關系數(shù)法3．4．2 秩相關分析法3．4．3 逐步回歸法第4章 中長期徑流的確定性預報模型4．1 線性回歸模型4．1．1 一元線性回歸4．1．2 多元線性回歸4．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型4．2．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述4．2．2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡4．3 時間序列分解模型4．4 秩相關秩相似模型4．5 模糊模式識別模型4．6 模糊模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡模型4．6．1 模糊集理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論的關系4．6．2 模型結構4．6．3 模糊模式識別模型和模糊模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡模型的等價性分析4．6．4 模糊模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡模型權重調(diào)整BP模型4．6．5 遺傳算法4．6．6 模糊模式識別神經(jīng)網(wǎng)絡模型的遺傳學習和權重調(diào)整BP混合算法4．7 組合預報模型4．8 預報實例……第5章 中長期徑流的概率預報方法參考文獻


章節(jié)摘錄
　?。?）其他模型　　除上述六類模型外，中長期徑流預報還包括投影尋蹤、經(jīng)驗正交函數(shù)分析、小波分析、相空間重構、河流集合預報、生命旋回模型、多維關聯(lián)規(guī)則挖掘等其他模型。例如：李杰友等（2001）將投影尋蹤回歸分析方法應用于福建省水口電廠月徑流長期預報的研究；李杰友等（2001）應用經(jīng)驗正交函數(shù)分析方法，以月平均500hPa、100hPa高度場及月平均海溫場為預報因子，對廣東省淆江流域的月徑流進行預報；王文圣等（2003）基于小波變換研究了長江宜昌站的年最大洪峰流量周期變化和長期預報；張利平等（2004）基于相空間重構技術，建立了局域單點相似模型、局域多點相似模型、局域線性相似模型和三參數(shù)模型等四種相空間模型，對吉林省白山水庫的月徑流量和主汛期徑流量進行模擬預報；鐘平安等（2007）通過典型水庫入庫徑流預測實例，分析了小波周期分析模型預測效果與徑流系列長度、時段長及流域尺度之間的關系；李巖等（2008）引入河流集合預報方法（ESP），利用水文氣象歷史資料和新安江水文模型，分析預測丹江口水庫2007年10月每旬的平均入庫流量及概率分布統(tǒng)計；張建興等（2008）用生命旋回模型預報河川徑流的趨勢項變化.用周期修正方法反映其徑流周期性特征，用Markov模型預報其徑流序列隨機變化，在此基礎上對黃河龍門水文站年徑流進行預測；王富強等（2009）以嫩江江橋站汛期徑流量長期預報為例，研究了多維關聯(lián)規(guī)則挖掘方法、河流集合預報方法在徑流長期預報中的應用?！　。?）組合預報模型　　對同一預報問題，不同預報方法提供的預報結果會有所不同。中長期徑流的組合預報，是指將不同的徑流預報方法進行適當?shù)慕M合，綜合利用各種方法所提供的信息，從而盡可能地提高預報精度。組合預報模型在中長期徑流預報中也得到了較多的研究和應用。例如：陳守煜等（1997）依據(jù)水文成因、統(tǒng)計與模糊集分析相結合的研究方法論，提出考慮預報因子權重的中長期水文預報綜合分析理論模式與方法?！　　?/pre>








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