利用江西七一水庫水電站2016—2017年水文資料,基于遺傳算法對七一水庫來水流量新安江模型進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化率定,并采用參數(shù)率定前后2種來水流量模型對七一水庫2018年的預(yù)報結(jié)果進(jìn)行檢驗,重點分析了水庫來水流量預(yù)報結(jié)果的日誤差、月誤差和年誤差以及強降水過程流量預(yù)報誤差等。結(jié)果表明:1)遺傳算法參數(shù)優(yōu)化后的模型流量預(yù)報誤差減小;2)日誤差在7月中旬以后明顯減小;3)月誤差在7月之前以正偏差為主,7月以后以負(fù)偏差為主;4)參數(shù)優(yōu)化后的年誤差整體好于優(yōu)化前;5)在強降水過程實例流量預(yù)報誤差分析中,參數(shù)優(yōu)化后的誤差明顯減小,但不同強降水過程誤差程度相差較大,可能與降水空間分布的不連續(xù)性、面雨量計算方法的局限性以及降水的天氣類型有關(guān)。 

【文章來源】：氣象與減災(zāi)研究. 2020,43(02)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

遺傳算法基本流程

針對2018年七一水庫新安江模型參數(shù)率定前后全年日流量預(yù)報誤差進(jìn)行對比檢驗，通過計算水庫全年的模擬入庫日流量和實際入庫日流量的誤差，進(jìn)而分析全年的日誤差、月誤差和年誤差等。對2018年參數(shù)率定前后模型的全年日流量預(yù)報結(jié)果與實況結(jié)果進(jìn)行誤差對比分析。并對每日的相對誤差進(jìn)行了對比分析（圖3a），發(fā)現(xiàn)，率定參數(shù)前后日流量的誤差起伏都比較大，7月中旬前兩者的誤差相差不大，但是7月中旬以后率定參數(shù)后的模型預(yù)報誤差明顯減小。從全年月誤差結(jié)果檢驗分析（圖3b）來看，7月份之前，率定參數(shù)前后模型預(yù)報的誤差以負(fù)偏差為主，率定后的模型預(yù)報負(fù)偏差較小，預(yù)報的效果較好；7月份之后率定參數(shù)前后模型預(yù)報的誤差以正偏差為主，率定后的模型預(yù)報正偏差小，預(yù)報的效果好。從月預(yù)報誤差檢驗來看，率定參數(shù)后的模型預(yù)報誤差明顯減少。

選取2018年7個強降水過程實例來檢驗七一水庫新安江模型率定參數(shù)后的預(yù)報效果。表4、5給出了7個強降水過程率定參數(shù)前后的觀測累積流量、模擬累積流量、流量誤差和流量相對誤差的數(shù)值對比。圖4為率定前后強降水過程模型預(yù)報月流量相對誤差對比結(jié)果，分析可見，率定參數(shù)后模型預(yù)報誤差明顯減小，其中5個過程預(yù)報誤差明顯減小，1個過程預(yù)報誤差略有減小，另外一個過程預(yù)報誤差比較接近。從強降水過程實例模型預(yù)報效果檢驗來看，率定參數(shù)后的模型預(yù)報能力明顯優(yōu)于率定參數(shù)前。從誤差的分析結(jié)果來看，每一個過程的誤差不盡相同，這可能是由于降水空間分布的不連續(xù)性，七一水庫周邊復(fù)雜的地形地貌以及面雨量算法的局限性引起，因此模型模擬的面雨量很難完全反映實際情況，從而導(dǎo)致了誤差大小的差異。另外，季節(jié)性降水對誤差也有影響，表4可見3月份的誤差較大，可能是由于3月份對流性天氣較多，降水的局地性導(dǎo)致的。圖4 2018年率定前后強降水過程模型預(yù)報流量相對誤差

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3423616