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基于长短时记忆网络的洞庭湖水位预测以及三峡工程对洞庭湖水位的影响研究

梁晨  
【摘要】:地理学研究人类赖以生存的地理环境,包括大气、水等自然资源。多年来,地理学家们致力于研究自然系统随时间的波动情况,分析自然过程和格局随时间的变化规律,以期预测地理过程的变化结果,分析人类活动对自然环境的影响。本文所研究的洞庭湖水位预测以及三峡工程对洞庭湖水位的影响就是其中的一个典型问题。洞庭湖作为我国的第二大淡水湖泊,准确、可靠地预测湖泊水位对水资源管理、湖泊湿地的保护、预防洪水和提高抗洪效率等具有重要意义。三峡工程是世界上最大的综合性水利工程,它的运行不可避免地对长江中下游流域产生影响。通过研究三峡工程对洞庭湖水位的影响,本文可为三峡工程的水资源调度以及洞庭湖的水资源保护提供参考。之前对水位预测的研究方法可分为两类,一类是基于物理过程的方法,另一类是基于数据特征的方法。前者需要大量的数据进行建模,还必须从地形、土地利用和气象等方面获取众多物理参数,求解过程复杂,因此本文选用后者。基于数据特征的方法有很多,但不乏非线性数据处理效果差和难以驾驭大数据量等问题,于是本文创新性的引入了深度学习方法,使用长短时记忆网络构建了洞庭湖水位预测模型,对日均洞庭湖水位预测取得了优异的效果,并应用此模型研究了三峡工程对洞庭湖水位的影响。本文按照数据收集、模型构建、模型应用的逻辑顺序详细阐述了洞庭湖水位预测和三峡工程对洞庭湖水位影响的整个研究过程。首先,针对研究区域特征,本文分析了洞庭湖水位的主要影响因素,据此收集了2003-2013年共11年的相关数据进行研究。该时间段是三峡工程运行的开端,覆盖了三峡水库的三期蓄水历程。由于数据存在缺失,并且存在连续多个观测值缺失的状况,一般的数据插补方法难以奏效,于是本文对缺失数据插补进行了研究,提出了基于周期性的骨架点三次样条插补法。该方法既充分利用了时间序列的周期性特征,又保证了插补数据的连续性,对连续缺失的时序采样数据有较好的处理效果。然后,根据数据时间序列的特点,同时结合多元变量回归的思想,本文提出了使用长短时记忆网络设计构建洞庭湖水位预测模型。文中从模型的总体设计、模型输入输出的确定、数据预处理、模型雏形的建立、模型超参数优化以及模型结构优化等方面详细阐述了基于长短时记忆网络的洞庭湖水位预测模型的建立过程。本文将2003-2010年的数据用于模型训练,将2011-2013年的数据进行模型测试,实验发现预测均方根误差在[0.08,0.10]的区间内,模型决定系数高达0.999,体现了高精确度的预测效果。与支持向量机模型的对比更证明了本模型的优越性。而且,本文提出的水位预测模型可同时预测未来连续任意多天的洞庭湖水位,打破了传统回归预测模型只能有一个输出值的屏障。最后,本文研究了三峡工程的运行对洞庭湖水位的影响。首先使用MannKendall趋势检验法探究了研究时间段内洞庭湖水位的总体变化趋势。然后以日为时间单位,利用长短时记忆网络水位预测模型所建立的长江来水和洞庭湖水位的关系,将三峡水库日均入库流量输入水位预测模型模拟了三峡工程不存在时的自然径流状态,以凸显三峡工程的影响。按照模拟的时间尺度不同,分别对比分析了2003-2013年间三峡工程对洞庭湖水位的逐日影响与整个时间段的累积影响。实验结果表明:(1)三峡水库蓄水会导致洞庭湖水位剧烈下降;(2)在枯水期,三峡水库对下游的补水使洞庭湖水位有小幅上升;(3)三峡水库的预泄洪期调度使洞庭湖水位比自然状态显著升高;(4)在汛期,三峡水库对洪水的截留使洞庭湖水位在洪峰期有所下降,洪水过后三峡水库的泄洪使洞庭湖水位明显升高,错峰作用显著。更进一步,本文利用长短时记忆网络模型探讨了洞庭湖水位对三峡水库出库流量变化的敏感度,以期为三峡工程对洞庭湖水位的调控提供参考。


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