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流域水文氣象特性分析及徑流非線性綜合預(yù)報研究

發(fā)布時間:2020-04-13 00:41
【摘要】:流域水文氣象特性分析與徑流非線性綜合預(yù)報是水文學(xué)領(lǐng)域兩個十分重要的研究課題,是水利工程規(guī)劃建設(shè)、水資源優(yōu)化配置和人類社會可持續(xù)發(fā)展的重要條件。我國獨特的地理和氣候條件造成了水資源時空分布嚴(yán)重不均,此外全球氣候變暖和人類活動的強烈影響下,流域水循環(huán)過程正在發(fā)生深刻改變,加劇了水資源分布的時空變異和不均勻性,尤其是近幾十年來大型水利工程的興建和跨流域調(diào)水工程的實施使得流域水文氣象過程的形成與演變規(guī)律更趨復(fù)雜,對流域水文氣象特性分析與徑流非線性綜合預(yù)報提出了更高的要求。本文圍繞變化環(huán)境下流域自然水循環(huán)過程演變規(guī)律與水資源優(yōu)化配置利用中面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題,以長江上游流域為主要研究對象,分析流域水文氣象要素時空演變規(guī)律,研究流域水文建模與非線性綜合預(yù)報的先進理論與方法,相關(guān)研究成果可以進一步推動水文分析和水文預(yù)報在實際工程應(yīng)用領(lǐng)域的深化與發(fā)展。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:(1)為了研究流域水循環(huán)系統(tǒng)各類自然水文氣象要素的變化趨勢,研究工作以長江上游金沙江流域作為主要研究對象,分析了金沙江流域水循環(huán)要素包括氣溫、降雨量和徑流量近37年的季節(jié)性和年際變化規(guī)律,首次引入新一代變化水平下的滑動平均方法——MASH滑動平均,并結(jié)合Mann-Kendall趨勢檢驗、線性回歸檢驗和Sen’s斜率估計分析了流域氣象水文過程的年內(nèi)季節(jié)變化和年際變化趨勢,進一步分析了流域氣象水文要素間的相關(guān)關(guān)系,研究結(jié)果表明MASH滑動平均能夠消除周期變動和隨機波動對水文氣象時間序列的影響,結(jié)合多種統(tǒng)計檢驗方法能夠揭示水文氣象過程的長期內(nèi)在變化規(guī)律及變化趨勢。(2)概念水文模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜且參數(shù)眾多難以確定,如何確定適應(yīng)于不同流域下墊面異質(zhì)性的水文模型參數(shù)一直是需要研究和解決的難題。針對傳統(tǒng)水文模型單目標(biāo)參數(shù)率定方法不能反映流域不同量級徑流的內(nèi)在特性,建立了水文模型多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化率定與非劣解優(yōu)選理論與方法,首先引入正交實驗設(shè)計、混沌遺傳算子與第二代快速非支配排序算法相結(jié)合,提出了可有效求解非線性多重約束優(yōu)化問題的多目標(biāo)智能優(yōu)化算法,進一步在對HYMOD模型進行多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化率定的基礎(chǔ)上,引入基于投影的改進逼近理想解排序法和香農(nóng)信息熵理論對Pareto最優(yōu)解進行評價和排序,以期找到一種能權(quán)衡不同徑流過程水文特性的綜合最優(yōu)參數(shù)方案。研究結(jié)果表明所提方法可以獲得分布性更好的Pareto最優(yōu)前沿和精度更高的徑流預(yù)報結(jié)果,可以為水文模型參數(shù)優(yōu)化率定提供一種高效的解決方案,為水庫實時防洪調(diào)度提供數(shù)據(jù)支撐。(3)針對長江上游流域主要站點中長期徑流時間序列的非線性和非平穩(wěn)特征,首先以流域徑流非線性動力系統(tǒng)的混沌特征參數(shù)辨識為切入點,研究并發(fā)現(xiàn)了流域內(nèi)在特性作用下月徑流時間序列動力響應(yīng)的混沌現(xiàn)象,然后推求了月徑流時間序列相空間重構(gòu)的最佳延遲時間和嵌入維數(shù),在此基礎(chǔ)上以重構(gòu)相空間作為輸入變量,引入基于自適應(yīng)動態(tài)閾值的改進Adaboost.RT算法對若干個極限學(xué)習(xí)機弱學(xué)習(xí)器進行集成學(xué)習(xí)并對月徑流時間序列進行預(yù)報;進一步引入經(jīng)驗小波變換對年徑流時間序列進行分解,然后去除分解模態(tài)中的高頻分量以消除原始徑流時間序列的冗余信息,并引入全局收斂性較強的多元宇宙優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練,得到了高精度的年徑流時間序列預(yù)報模型。實例對比對分析表明本文構(gòu)建的中長期徑流預(yù)報模型可以得到同等條件下預(yù)報精度更高、泛化能力更強的預(yù)報結(jié)果,可以為流域水資源優(yōu)化配置和水庫興利調(diào)度提供高精度的中長期徑流預(yù)報信息。(4)針對現(xiàn)有確定性水文預(yù)報方法無法描述徑流預(yù)報結(jié)果的內(nèi)在不確定性特征并給出其可能波動范圍,提出了一種基于多目標(biāo)核極限學(xué)習(xí)機的徑流區(qū)間預(yù)報模型,采用雙輸出核極限學(xué)習(xí)機直接預(yù)報徑流可能取值的上、下邊界,并采用正交混沌NSGA-II算法對核極限學(xué)習(xí)機模型的隱層輸出權(quán)值進行優(yōu)化,以獲得高質(zhì)量的徑流預(yù)報區(qū)間,進而準(zhǔn)確把握預(yù)報信息的不確定性特征。實例研究表明多目標(biāo)徑流區(qū)間預(yù)報模型能夠克服單目標(biāo)區(qū)間預(yù)報模型懲罰系數(shù)難以確定的缺點,同時得到不同置信水平下的徑流預(yù)報區(qū)間,與多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑流區(qū)間預(yù)報模型相比,基于多目標(biāo)核極限學(xué)習(xí)機的區(qū)間預(yù)報模型具有更好的穩(wěn)定性和泛化性,正交初始化技術(shù)和混沌遺傳策略能夠改進NSGA-II算法的分布性和收斂性能,得到全局收斂能力更強的徑流區(qū)間預(yù)報模型,從而獲得可靠性和有效性更高的徑流預(yù)報區(qū)間。
【圖文】:

滑動平均過程,原始時間序列,示意圖,滑動平均


1 MASH 滑動平均過程示意圖(Y = 4,w = 2,Ny= 11 表示原始時間序列的年數(shù),Nh示 MASH 滑動平均的時間水平個數(shù))MASH 滑動平均法的作用相當(dāng)于一個低通濾波器,通過 MASH 滑動平均序列轉(zhuǎn)化成可以表征其變化趨勢的平滑值矩陣。MASH 趨勢分析結(jié)果受數(shù) Y 和 w 的影響。w 較小時不能對日徑流數(shù)據(jù)起到較好的平滑作用,w 時間序列季節(jié)性變化趨勢被過度削弱。Y 的大小決定了 MASH 滑動平均hN :1h yN N Y (Y 值越大 MASH 滑動平均水平數(shù)越少,且各水平徑流變化趨勢越相近。變化水平下的徑流變化曲線來判斷其變化趨勢。 統(tǒng)計趨勢檢驗方法.1 線性回歸檢驗法

示意圖,金沙江流域,位置,氣溫


華 中 科 技 大 學(xué) 博 士 學(xué) 位 論 文江流域干流出口控制站屏山水文站 1974~2010 年(37 年)的逐日平均徑流數(shù)據(jù),以及金沙江流域全流域 1974~2010 年的逐日平均氣溫和逐日累計降雨量數(shù)據(jù)為研究對象,分析金沙江流域水文氣象要素的季節(jié)分布特征及變化趨勢。其中金沙江流域逐日平均氣溫和降雨量由金沙江流域32個氣象站點的逐日平均氣溫和降雨根據(jù)泰森多邊形法加權(quán)平均計算所得,32 個氣象站點的逐日平均降雨量和逐日平均氣溫數(shù)據(jù)從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)獲得。金沙江流域位置示意圖、屏山水文站和流域內(nèi)雨量站分布示意圖如圖 2-2 所示。
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP18;P338

【參考文獻】

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3 郭俊;流域水文建模及預(yù)報方法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

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本文編號:2625377

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