水文分區(qū)及區(qū)域洪水頻率分析研究.pdf

1、本文以江西、福建兩省約28萬km<'2>為研究區(qū)域，收集了90個(gè)水文站的年最大洪峰流量資料和9個(gè)反映各流域的水文、氣象和下墊面情況的特性指標(biāo)，進(jìn)行水文分區(qū)及區(qū)域洪水頻率分析方法研究。 水文分區(qū)不僅是認(rèn)識(shí)水文規(guī)律、解決水文資料移用問題和為水資源合理開發(fā)提供依據(jù)的重要手段，也是解決水文站網(wǎng)規(guī)劃、布設(shè)與調(diào)整、水文資料移用、以及區(qū)域洪水頻率分析等問題的基礎(chǔ)。本文把模式識(shí)別理論引入水文分區(qū)問題中，提出了加權(quán)模糊c均值聚類算法和自組織特征映

2、射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水文分區(qū)法，并與地理分區(qū)法和K均值聚類算法的水文分區(qū)成果比較。地理分區(qū)法在劃分區(qū)域邊界時(shí)存在一定的主觀性；K均值聚類算法和加權(quán)模糊c均值聚類算法都采用距離作為模式相似性的度量，但加權(quán)模糊c均值聚類算法既考慮了客觀事物的模糊性，又考慮了各影響因子對(duì)洪水頻率分布的貢獻(xiàn)率，增加了算法的合理性；自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水文分區(qū)法能自動(dòng)識(shí)別水文相似區(qū)的個(gè)數(shù)，分區(qū)成果較為客觀。 考慮各水文相似區(qū)之間的邊界不分明性，提出了模糊數(shù)學(xué)區(qū)域

3、洪水頻率分析模型，把各站點(diǎn)屬于不同水文相似區(qū)的模糊隸屬度作為權(quán)重?cái)M合各站的頻率分布曲線。針對(duì)研究區(qū)域復(fù)雜而典型的水文、氣象、下墊面情況和洪水特性，首次嘗試將多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到區(qū)域洪水頻率計(jì)算中，建立了多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域洪水頻率分析模型，通過輸入與輸出之間的非線性映射關(guān)系來模擬流域特性與洪水特征參數(shù)之間的關(guān)系。實(shí)證研究表明，在研究區(qū)域應(yīng)用這兩種模型進(jìn)行區(qū)域洪水頻率研究是可行的。 通過在水文分區(qū)及區(qū)域洪水頻率分析研究中應(yīng)用