【摘要】：河流是人類生存發(fā)展的重要源泉,徑流預(yù)測是河流防洪排險及水資源開發(fā)的重要前提之一。特別對于一些短期水利活動,比如河道清理,堤壩維護(hù),洪水預(yù)測等,通常以周為時間尺度進(jìn)行徑流預(yù)測。雖然經(jīng)過多年的研究和發(fā)展徑流預(yù)測模型的預(yù)測精度已有很大提升,但傳統(tǒng)的徑流預(yù)測模型仍有進(jìn)一步發(fā)展的空間。針對短期內(nèi)徑流量變化較大和時間相關(guān)性較強(qiáng)的河流,本文基于馬爾可夫鏈理論,分別構(gòu)建非齊次馬爾可夫鏈徑流預(yù)測模型(NHMC-RPM)和二階馬爾可夫鏈徑流預(yù)測模型(SOMC-RPM),并以黃河花園口水文站和頭道拐水文站為例來驗證模型的有效性。本文的主要研究內(nèi)容如下:第一,以周為時間尺度,基于平均流量數(shù)據(jù),建立NHMC-RPM模型。首先,利用均方差法確定狀態(tài)空間;其次,提出重疊推進(jìn)法建立與預(yù)測時期相對應(yīng)的轉(zhuǎn)移概率矩陣;最后,通過對預(yù)測分布求期望得到徑流的預(yù)測區(qū)間。第二,基于上述徑流數(shù)據(jù),建立SOMC-RPM模型。首先,引入記憶狀態(tài)將二階馬爾可夫鏈轉(zhuǎn)化為等價的一階馬爾可夫鏈進(jìn)行運(yùn)算;其次,利用分塊矩陣思想對一步轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行分塊以簡化計算;再次,對同一轉(zhuǎn)入狀態(tài)進(jìn)行求和,得到二階馬爾可夫鏈在預(yù)測時刻的狀態(tài)分布;最后,通過對預(yù)測分布求期望得到徑流的預(yù)測區(qū)間。第三,將NHMC-RPM和SOMC-RPM同時應(yīng)用于黃河流域花園口水文站和頭道拐水文站徑流預(yù)測,并將預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的一階齊次馬爾可夫鏈在上述兩個水文站的預(yù)測精度進(jìn)行對比。對比結(jié)果顯示,在花園口站NHMC-RPM的預(yù)測精度最高,而在頭道拐站SOMC-RPM的預(yù)測精度最高。上述結(jié)果說明NHMC-RPM更適用于短期徑流量變化較大的河流,而SOMC-RPM更適用于徑流量時間相關(guān)性較強(qiáng)的河流。本文的研究將進(jìn)一步豐富徑流預(yù)測方法,拓寬非齊次馬爾可夫鏈和二階馬爾可夫鏈的應(yīng)用范圍。并根據(jù)NHMC-RPM和SOMC-RPM的預(yù)測結(jié)果對比,為河流管理者制定河流防洪及水資源開發(fā)策略提供理論基礎(chǔ)和決策依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P338
【圖文】：

圖 3-1 重疊推進(jìn)法示意圖Fig. 3-1 The diagrammatic sketch of overlapping forward method示意圖所示，為了建立上述 l 個轉(zhuǎn)移概率矩陣，需要將徑1,2, ,} T劃分為 l 個組。為了能使劃分的各組規(guī)模相等或相近，在要先給出推進(jìn)尺度的概念。義 3-1 對于任意非負(fù)區(qū)間[ a ,b]，如果存在一個正實數(shù)b可以將區(qū)如下l 個子區(qū)間, ( 1 ), 0,1,2, , 1lR = a + l b b l l b l= l , 實數(shù)b為區(qū)間[ a ,b]上的一個推進(jìn)尺度。實際應(yīng)用中，可以根據(jù)實測徑流資料及預(yù)測精度要求，擇優(yōu)選取推不妨設(shè)區(qū)間[1 ,T]上的一個推進(jìn)尺度b已經(jīng)確定，其中T 是收集徑流并且 T > 1，則由式(3-3)得到l 個實數(shù)子區(qū)間( 0,1, , 1)l=R l l . 然間( 0,1, , 1)l=R l l 為下標(biāo)，將徑流數(shù)據(jù){ , 1,2, ,}tx t = T劃分為以

圖 5-2 花園口站第一組徑流數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖Fig.5-2 The first set of runoff statistics of Huayuankou station第二組為檢驗數(shù)據(jù)集。該組徑流數(shù)據(jù)作為徑流量的實際觀測值，與預(yù)測模型得出的預(yù)測值進(jìn)行對比。在收集檢驗數(shù)據(jù)前，要先確定初始時刻。不妨設(shè) 2018年 12 月 9 日為初始時刻，并且設(shè)需要預(yù)測的時間是未來的 10 周內(nèi)的每一周的平均徑流量。因此，從 2018 年 12 月 16 日到 2019 年 2 月 17 日每周日的平均徑流量共計 10 個數(shù)據(jù)作為第二組數(shù)據(jù)，如表 5-2 所示。表 5-2 花園口站檢驗徑流數(shù)據(jù)Table 5-2 The verification runoff data of Huayuankou station時間 徑流量/m3/s2018 年 12 月 16 日 4972018 年 12 月 23 日 4982018 年 12 月 30 日 4892019 年 1 月 6 日 4472019 年 1 月 13 日 436

圖 5-3 頭道拐站第一組徑流數(shù)據(jù)統(tǒng)計圖Fig.5-3 The first set of runoff statistics of Toudaoguai station表 5-6 頭道拐站初始時刻及其前 9 年的徑流數(shù)據(jù)Table 5-6 Runoff data at the initial timeand the same date of the previous 9 years of Toudaoguai station時間 徑流量/m3/s徑流狀態(tài)Q記憶狀一時刻 初始時刻 前一時刻 初始時刻 前一時刻 初始時刻18/12/9 2018/12/16 346 335 3 333 17/12/9 2017/12/16 281 230 2 222 16/12/9 2016/12/16 386 420 3 434 15/12/9 2015/12/16 640 320 6 363 14/12/9 2014/12/16 190 340 1 313

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本文編號：2804728