淮河复合河道洪水概率预报方法与应用

润河集洪水预报精度高，新安江模型验证结果

表3.3-6新安江模型验证期场次洪水预报精度（润河集）续表图3.3-420020722号洪水预报过程线（润河集）图3.3-520120907号洪水预报过程线（润河集）由表3.3-6和两场洪水预报过程线可知，新安江模型预报结果的洪峰误差均在15%以内，洪量误差均在15%以内，确定性系数均在0.87以上，说明新安江模型的预报精度较高。
理论教育 2023-08-22

系统集成总体构架及应用

图6.2-1洪水概率预报系统应用支撑平台总体框架示意图其中系统资源服务层主要包含了对各类系统资源进行综合管理的功能，这些资源包括数据资源、通信资源、存储资源等。数据转换负责提供标准化的数据传输规范，通过数据交换规则的定义屏蔽数据形式的差异，实现架构不同的系统之间的数据集成。数据转换将采用XML为标准作为数据表示形式。
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淮河洪水预报方法的应用与效果分析

表5.4-1PCA-HUP模型参数（王家坝）图5.4-1降低预报不确定性的验证流程图表5.4-2PCA-HUP模型率定期洪水预报区间对比图5.4-2预报区间离散度对比采用验证期8场洪水对上述结论再次进行验证，预报区间统计见表5.4-3，三种情景预报区间过程线见图5.4-3～图5.4-6。
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离散方程组求解方法及应用

对于河道的所有网格点写出式，可以得到n个线性方程：式中，第一个方程组中的Zus和最后一个方程中的Zds分别是上、下游汊点的水位。对于河网问题，由方程组，通过消元法可以将河道内任意点的水力参数λ表示为上下游汊点水位的函数：只要先求出河道各汊点的水位，就可以用式求解任意河段、任一网格点的水力参数。图3.4-3河网汊点外边界条件。
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淮河洪水概率预报方法中的参数敏感性

表5.2-1新安江模型各层次参数表参数的相关性分析。表5.2-2参数B敏感性分析由表5.2-2可见，随着参数B值的增大，计算的年径流量有增大的趋势，但影响较小，对水源划分的影响更小。表5.2-3WUM与WLM的敏感性分析深层蒸散发扩散系数C值只对干旱季节起作用，由于湿润地区很少用到深层蒸散发计算，所以一般情况下它是不敏感的，但对于半湿润地区，它则是重要的。其值的最优范围在1.0～1.5左右，变幅不大，因此可以将EX定为1.5，不参加优选。
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淮河河道洪水实时校正技术

图5.3-1和图5.3-2分别表示单用流域模型和模型与实时校正结合进行洪水预报的结构框图。图5.3-1水文模型框图图5.3-2实时校正预报框图实时修正技术方法很多[102104]，归纳起来，按修正内容划分，可分为模型误差修正、模型参数修正、模型输入修正、模型状态修正和综合修正五类。
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淮河洪水预报方法，贝叶斯模型平均法

根据贝叶斯模型平均法，在给定样本Dobs的情况下，综合预报变量y的后验概率密度函数为式中：为在给定样本Dobs和模型Mi的条件下，预报变量y的后验概率密度函数；为在给定数据Dobs的情况下，模型Mi为最优模型的概率。图4.3-15BMA计算流程图4.3.2.2BMA模型关键技术根据贝叶斯模型平均法，推求得到综合预报变量y的概率分布，其形式往往很复杂，难以求解。
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润河集：鲁台子区间洪水预报方法精确可靠

以润河集—鲁台子区间洪水为研究对象，润河集、横排头、阜阳来水仍然采用经验相关模型进行汇流计算。表3.3-9新安江模型验证期场次洪水预报精度（鲁台子）图3.3-720120907号洪水预报过程线（鲁台子）图3.3-620020721号洪水预报过程线（鲁台子）由表3.3-9和两场洪水预报过程线可知，新安江模型预报结果的洪峰误差均在11%以内，洪量误差均在5%以内，确定性系数均在0.78以上，说明新安江模型的预报精度较高。
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淮河复合河道洪水概率预报方法及应用

采用两类概率预报途径，对淮河流域开展洪水概率预报模型研究：选取淮河上游黄泥庄流域作为典型流域，采用要素耦合的概率预报途径，分析各不确定性因子对预报结果的敏感度，筛选洪水预报不确定性的主要影响因子并分别量化，进行洪水概率预报；同时，采用误差分析的概率预报途径，在淮河干流主要控制断面王家坝、润河集、鲁台子断面，分别开展基于单个确定性预报、多个确定性预报的洪水概率预报应用研究。
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淮河洪水概率预报方法与应用

图4.3-1基于预报误差分析的洪水概率预报研究思路图4.3-2水文不确定性处理器工作流程示意图边际分布。
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淮河复合河道洪水概率预报模型研究

本章研究并对比分析了以下两条洪水概率预报模型。其次，以单个水文模型的预报结果为输入，采用改进的贝叶斯概率预报系统，实现洪水概率预报。因此，在实际应用中仍然采用第一条途径的PCA-HUP模型进行洪水概率预报。
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淮河河道洪水预报方法及应用

，Xm（m≥p），代入式中，得到最小二乘原理指出，最佳参数C应满足残差平方和最小原则，则目标函数为求J对C的偏微分，并令其等于0，则求得J趋于最小的估计值，有普通最小二乘目标函数式可以视为系统残差的等权结构，无法考虑新的洪水信息，为了加大新息在推导参数过程中的作用，人们又研制了衰减记忆最小二乘估计方法。根据这一思路，可以推导出衰减记忆递推最小二乘的计算公式。
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淮河复合河道洪水概率预报方法的实时检验

依据系统计算王家坝最大流量为1500m3/s，实际出现洪峰流量为1690m3/s，预报值与实际值基本一致。图6.5-72014年系统应用情况图6.5-82015年系统应用情况图6.5-92015年王家坝概率预报结果图6.5-102015年润河集概率预报结果图6.5-112015年鲁台子概率预报结果图6.5-12基于FEWS-Huaihe发布的2015年淮河第1号洪水预测预报单图6.5-13基于FEWS-Huaihe发布的2015年淮河第1号洪水水情预警该标准化实时洪水概率预报应用系统FEWS-Huaihe目前进入实质性的推广应用阶段，并已经成功移植于沂沭泗流域沭阳站。
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