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《西安理工大学》 2004年
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黄河上游龙、刘两库汛期入库径流量中期预报方法比较研究

刘超  
【摘要】: 针对西北电网水调部门提出的开发黄河上游径流中长期预报软件的任务,根据WMO和葛守西的总结,本论文利用四个系统模型和一个概念模型对黄河上游的龙、刘两库的汛期入库径流量进行旬径流预报尝试,并对所用的模型进行了泛化性、稳健性、模型结构、对水文信息反映和实用性及作中长期预报时何种系统模型的输入最好作了比较研究,为龙、刘两库的径流中期预报模型的采用提出了建议。得出的研究结论和主要成果如下: (1)在资料条件较好时,多元回归模型、概化坦克模型、神经网络模型和具有成因概念的系统模型都具有一定的实用性。 (2)不论资料是否短缺,神经网络模型在率定期、在检验期的结果都很接近,这说明神经网络模型稳定,且泛化性和实用性都比较好。但由于它无法做实时修正,从而影响了它的信息性。 (3)SMG模型不但实用而且可以进行实时的修正,使其预报精度能够得到较好的保证,且不论在率定期、还是在检验期、不论对特丰径流预报,还是对特枯径流预报,他们的精度都比较接近,说明模型具有一定的泛化性。它成功的原因是模型的结构由有物理成因概念的水文要素表达式经推导而得的,具有一定的成因概念基础。 西安理工大学硕士学位论文 (4)多元回归模型和概化的水箱模型,在建模时精度较高,检验时下滑,而 且对资料系列长度的要求比其它模型要多得多,在资料不足12年的情况,建议不要 使用这两个模型。 (5)实时修正对预报模型很重要,但在没有新资料信息输入时,用神经网络 作实时修正,反而会影响预报的效果。 (6)不论何种模型,进行合理的分区和准确的信息输入都是提高模型预报精 度的一个有效的方法。 (7)通过对比分析,认为加衰减递推实时修正的 SMG模型是最适合黄河上 游的中长期水文预报模型,神经网络次之。 (8)新安江(三水源)模型在红旗、唐乃亥流域的中期预报建模时失败。分 析原应,可能有三,一是模型本身不适用;二是资料不足,参数难以合理率定;三 是参数率定的经验不足。 就红旗、唐乃亥流域的水文特征分析而言,取得如下结果。 (9)挑河流域和唐乃亥流域内不论是降水还是下垫面条件,上下游都存在着 明显的差异,这种差异在挑河流域以崛县站为分界,确定崛县站以上流域是挑河 的主要产流区;在唐乃亥流域以玛曲站为分界,确定玛曲站以上流域是唐乃亥的 主要产流区。
【学位授予单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TV124

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