濱江流域水文模型研究.pdf

1、洪水問(wèn)題是一個(gè)全球性的問(wèn)題，而且呈逐年上升趨勢(shì)。水文模型一直是防洪非工程措施中的重要組成部分，水文模型發(fā)展至今已有70多年的歷史，當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和分布式水文模型已成為研究的熱點(diǎn)。本文以濱江流域?yàn)樵囼?yàn)區(qū)對(duì)這兩類模型進(jìn)行了探討，主要研究成果與創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1)建立了水位預(yù)報(bào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自上世紀(jì)80年代就已經(jīng)在水文預(yù)報(bào)中得到了應(yīng)用研究，然而直接由降雨過(guò)程來(lái)預(yù)報(bào)流域出口斷面水位變化的研究卻很少見(jiàn)報(bào)道。本文利用濱江流域的降雨水位

2、資料建立了水位預(yù)報(bào)模型。 a)提出了比例系數(shù)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法，提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。 b)將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合為BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化初始權(quán)值，從而避免網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果落入局部極小點(diǎn)，加快了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，提高了模型的預(yù)報(bào)精度。 c)由于雨量與水位的單位不同而且變化范圍相差較大，本文采用了壓縮系數(shù)法按不同的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)雨量數(shù)據(jù)和水位數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了處理。尤其對(duì)于水位數(shù)據(jù)，首先應(yīng)該減去一個(gè)基準(zhǔn)水位以提高水位變幅在水位數(shù)據(jù)中的比例

3、。通過(guò)這樣處理后模型對(duì)水位的識(shí)別能力得到了提高。 d)針對(duì)流域雨量站稀少的特點(diǎn)，提出了充分利用有效點(diǎn)雨量信息的方案，從而改善了BP網(wǎng)絡(luò)的模擬性能。 e)提出了前饋網(wǎng)絡(luò)與遞歸網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方案，即采用BP網(wǎng)絡(luò)確定模型的參數(shù)然后采用遞歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)報(bào)，采用這種方案建立的實(shí)時(shí)水位預(yù)報(bào)模型，通過(guò)對(duì)未來(lái)3小時(shí)、6小時(shí)及9小時(shí)水位的預(yù)報(bào)得到了令人滿意的結(jié)果。 2)提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日降雨～徑流耦合模型由于簡(jiǎn)單線性模型能夠從長(zhǎng)序

4、列的降雨～徑流資料中捕捉流域的線性響應(yīng)過(guò)程，本文根據(jù)濱江流域1990-2000年的日降雨～徑流資料，首先利用簡(jiǎn)單線性模型對(duì)日徑流量進(jìn)行初步模擬，然后再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這一初步模擬值進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)算，這樣一種耦合模型得出了令人滿意的結(jié)果。目前大多數(shù)降雨～徑流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要將前期徑流作為模型的輸入，而本文提出的耦合模型不需要考慮前期徑流，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在資料稀缺流域建模的有益嘗試。 3)建立了基于GIS的分布式水文模型本文以G

5、IS為平臺(tái)以遙感數(shù)據(jù)為主要的參數(shù)來(lái)源建立了具有物理基礎(chǔ)的分布式水文模型。 a)SCS模型一般用于流域或子流域平均產(chǎn)流量的計(jì)算，而本文利用SCS模型對(duì)流域的每個(gè)柵格單元進(jìn)行產(chǎn)流分析，從而得出整個(gè)流域的產(chǎn)流分布。 b)擴(kuò)散波方程主要用于河道的洪水演進(jìn)，而本文將其用于整個(gè)流域的匯流分析，包括坡面漫流和河網(wǎng)匯流，通過(guò)概率論方法求解出每個(gè)柵格單元的徑流路徑瞬時(shí)單位線。根據(jù)流域的產(chǎn)流分布可得到流域出口匯流過(guò)程。 4)通過(guò)對(duì)神