一、丹江口水庫秋汛期降水的環(huán)流特征（論文文獻綜述）
胡昊,徐雷,王文川[1]（2021）在《多種算法尋優(yōu)LSSVM耦合模型在中長期徑流預報中的應用》文中進行了進一步梳理針對最小二乘支持向量機（LSSVM）在徑流預報問題中相關學習參數(shù)難以確定的缺陷,利用近期國內(nèi)外提出的多種智能優(yōu)化算法如阿基米德算法（AOA）、美洲雕搜索算法（BES）、黑猩猩優(yōu)化算法（ChOA）、萊維飛行分布算法（LFD）和鼠群算法（RSO）在有限時間內(nèi)完成LSSVM模型參數(shù)尋優(yōu)工作,并配合小波包分解技術（WPD）平穩(wěn)化水文序列,提出多種耦合模型。以雅馬渡站和蘭西站的年徑流量預報為例測試各耦合模型,結果顯示:相比較而言,WPD-BES-LSSVM模型綜合預報性能最好;BES算法尋優(yōu)LSSVM模型參數(shù)性能更穩(wěn)健;文中提出的相關模型可為有關中長期徑流預報工作提供依據(jù)。
汪琳,舒章康,王國慶,彭濤,林青霞,周俊[2]（2021）在《漢江流域1961～2018年多尺度氣象干旱時空演變特征》文中研究表明干旱是一種最常見的自然災害,隨著人類活動和氣候變化的加劇,干旱事件的發(fā)生愈發(fā)頻繁,對人類的生產(chǎn)生活產(chǎn)生了巨大影響?；?961～2018年漢江流域0.25°×0.25°格點降水資料,選用標準化降水指數(shù)（SPI）定量分析了漢江流域的月尺度、季尺度、年尺度氣象干旱的干旱趨勢、干旱頻率及干旱強度,揭示了漢江流域氣象干旱發(fā)生的時空演變特征。結果表明:（1）SPI值能較好的反映漢江流域氣象干旱變化特征,隨著時間尺度的增加,SPI值波動幅度減小,穩(wěn)定性增強。月、季、年尺度SPI序列的突變年份分別為1980、1988、1994年,季尺度和年尺度SPI序列分別表現(xiàn)出2和4年的顯著周期性特征。（2）漢江流域自20世紀90年代以來呈現(xiàn)中部地區(qū)干旱化、東部和西部地區(qū)濕潤化的趨勢,干旱發(fā)生頻率總體呈上升趨勢,干旱強度呈現(xiàn)中部高,東西低的特征。其中丹江口水庫附近區(qū)域和唐白河下游段呈顯著干旱化趨勢,丹江口以上區(qū)域干旱頻率最高,干旱強度最大,輕旱、中旱事件頻發(fā)。（3）各地區(qū)的季節(jié)性氣象干旱特征具有一定差異性。丹江口以下地區(qū)秋旱趨勢最顯著,唐白河地區(qū)夏旱發(fā)生頻率最高,且以輕旱、中旱事件為主,丹江口以上地區(qū)秋旱強度最高。
李秀清[3]（2021）在《基于VIC模型的丹江流域水文模擬及水資源管理對策》文中認為丹江流域是我國南北氣候和自然地理的分界線秦嶺山脈的重要水源涵養(yǎng)地之一,也是南水北調(diào)中線工程的重要水源區(qū)。近年來,隨著氣候變化、土地利用變化對流域水循環(huán)的影響加劇,以及工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)乃至區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展變化,丹江流域的水資源也發(fā)生了相應變化,因此,開展丹江流域水文模擬研究徑流以及水文情勢變化對該地區(qū)水資源管理具有重要的現(xiàn)實意義。論文以陜西省丹江流域為研究對象,構建VIC水文模型進行水文模擬,分析流域徑流變化的特征和原因,預測了流域未來的徑流變化情況,并提出丹江流域所在區(qū)域的水資源管理對策。論文以秦嶺山地丹江流域丹鳳水文站的月徑流觀測數(shù)據(jù)來率定模型以使參數(shù)本地化,建立了該流域的VIC水文模型,以流域出水口荊紫關水文站和竹林關、武關水文站實測徑流數(shù)據(jù)驗證模型在丹江流域的適用性并討論分析VIC水文模型徑流模擬在流域內(nèi)部分區(qū)的差異,用于模擬流域過去的水文過程及預測流域未來的徑流變化狀況。分析流域徑流變化的驅(qū)動因素,在土地利用變化和氣候變化趨勢下研究流域的徑流變化情況,構建流域徑流變化綜合分析框架,評價流域的生態(tài)流量和生態(tài)需水狀況,提出丹江流域水資源管理對策,為變化環(huán)境下流域水文響應研究以及丹江流域水資源的利用和管理提供有益參考。主要研究工作和結論如下:（1）通過DEM、植被、土壤、氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)處理,制備流域模型參數(shù),構建秦嶺山地丹江流域VIC水文模型,利用丹鳳水文站實測月徑流、陜西省丹江流域水情監(jiān)測徑流以及荊紫關水文站日、月徑流數(shù)據(jù)進行參數(shù)調(diào)整,將模型應用于秦嶺山地丹江流域,并利用武關、竹林關水文站數(shù)據(jù)檢驗,檢測VIC水文模型在丹江流域的適用狀況,分析該流域水資源的時空分布規(guī)律。研究結果表明,丹鳳站實測資料檢驗Nash效率系數(shù)率定期為0.82、驗證期為0.81,VIC陸面水文模型能夠較好的反映陜西省丹江流域的日、月徑流過程;相對誤差率定期為4.51%、驗證期為2.13%,能夠很好的模擬該流域的水量平衡;利用參數(shù)移植,將丹鳳站建立VIC水文模型用于陜西省丹江流域進行率定與驗證,通過省境出口斷面徑流資料驗證表現(xiàn)出較好的適用性,充分說明VIC水文模型在中小流域尺度的秦嶺山地丹江流域具有一定的適用性。（2）采用理論分析與模型模擬相結合的方法,在流域徑流變化規(guī)律的基礎上從影響模型上邊界氣象驅(qū)動條件的氣候變化、模型下邊界下墊面植被變化的土地利用變化分析流域徑流變化的驅(qū)動因素。基于Budyko假設的氣候彈性系數(shù)法和VIC水文模型模擬進行丹江流域內(nèi)部分區(qū)徑流變化的歸因分析。研究結果表明氣候變化和人類活動的影響對丹江流域徑流變化的貢獻在流域內(nèi)部分區(qū)間存在顯著的空間差異,商洛市的中心區(qū)商州區(qū)和丹鳳縣的分布區(qū)所在的上游分區(qū)流域是區(qū)域人口和工農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)主要集聚地、當?shù)厣鐣?jīng)濟發(fā)展和人類活動的中心,相對于中下游的武關河流域、銀花河流域、下游區(qū)域,下墊面條件變化的影響更為顯著,但氣候變化是整個丹江流域徑流變化的主要影響因素。從土地利用/土地覆被變化與徑流的響應關系得出丹江流域的土地利用變化與徑流變化體現(xiàn)出一定的相關性,草地、耕地減少,林地增加,流域年均徑流減少,與草地減少、耕地還林使蒸散發(fā)和截留增加響應流域徑流量出現(xiàn)減少的趨勢耦合。（3）針對丹江流域過去50多年的徑流變化和水文情勢變化,論文利用已構建的丹江流域分布式VIC水文模型,模擬了流域1961-2019年流域長期的逐日徑流過程。在此基礎上,結合生態(tài)流量（生態(tài)盈余量和生態(tài)不足量）和IHA指標,對丹江流域水文情勢變化進行分析,構建丹江流域生態(tài)需水度評價方法對流域生態(tài)環(huán)境需水狀況進行綜合評價。結果表明,過去50多年秦嶺山地丹江流域徑流呈減少趨勢,這一趨勢與流域降水減少趨勢一致;1990年代以來,人類活動進一步加劇了徑流的減少,流域生態(tài)流量整體呈現(xiàn)出生態(tài)不足量。流域的生態(tài)環(huán)境需水量存在不足狀況,尤其是下游區(qū)域生態(tài)需水量出現(xiàn)明顯不足。（4）利用新一代氣候變化情景RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5下CMIP5的BNU-ESM、BCC-CSM1.1（m）、IPSL-CM5A-MR、CSIRO-MK3.6.0、Can ESM2模式的降尺度處理數(shù)據(jù)驅(qū)動丹江流域VIC水文模型,耦合模擬氣候變化下徑流對氣溫、降雨的響應,從而預測未來氣候情景下秦嶺山地丹江徑流的變化趨勢。結果表明:在未來氣候情景下丹江流域氣溫將繼續(xù)上升,絕大部分地區(qū)的降雨量在未來情景下將會出現(xiàn)減少趨勢;由于氣溫和降雨等因素的綜合影響,丹江流域未來時期多年平均徑流量呈減少趨勢,全年各月均有不同程度的減少,汛期徑流量減少幅度較小,而枯水期徑流量減少幅度較大,枯水期極容易出現(xiàn)干旱災害,流域未來水資源管理將面臨挑戰(zhàn)。（5）基于以上VIC水文模型模擬評估預測研究結果,對南水北調(diào)水源區(qū)的丹江流域進行了水資源分區(qū)劃分,將丹江流域劃分為上游丹江商州區(qū)和中游武關丹鳳區(qū)、銀花山陽區(qū)和下游丹江商南區(qū),并將VIC水文模型模擬水資源時空分布狀況和生態(tài)需水評估以及VIC水文模型耦合未來氣候情景模式預測未來水資源狀況結合起來,根據(jù)具體的流域水資源分區(qū)狀況提出響應的水資源管理對策。為流域水資源劃分提供參考,并對當?shù)氐乃Y源管理提供了理論支持和對策建議。提出節(jié)水、高效用水、充分利用與建設水利設施工程、流域分區(qū)水土治理、水資源分區(qū)保護等統(tǒng)籌管理對策。
王旭東[4]（2021）在《西大洋水庫汛期分期及汛限水位研究》文中研究指明隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國的水資源需求日益增多。綜合利用水庫在起到蓄滯洪水、保護下游人民生命財產(chǎn)安全的同時,還能通過合理,調(diào)度進一步解決區(qū)域水資源短缺的問題。西大洋水庫所在的唐河流域,年內(nèi)降水季節(jié)性特征明顯,汛期洪水多由幾場典型暴雨引起,區(qū)域防洪風險不容忽視。同時,區(qū)內(nèi)人口眾多,水資源需求大,提升水資源利用效率、避免水資源浪費是協(xié)調(diào)當?shù)匕l(fā)展的關鍵。在現(xiàn)有條件下,通過設置合理的分期汛限水位,實現(xiàn)汛末攔蓄洪水,提高水庫的蓄滿率的目的,對于解決區(qū)域水資源短缺問題意義重大。本文以洪水的資源化利用為研究目的,以西大洋水庫為研究對象,以控制防洪風險為調(diào)度底線,從西大洋水庫汛期分期指標入手、以汛期分期、設計洪水復核、主汛期汛限水位確定和分期汛限水位推求幾個方面進行分析研究,主要研究的內(nèi)容和取得的成果如下:（1）將現(xiàn)階段常用的汛期分期指標進行了匯總,針對各指標間的關系復雜冗余的特點,引入?yún)f(xié)同學理論中的指標評價篩選的方法,選取了能夠代表汛期特征的十個指標,應用極大不相關法將每個指標對指標群的相關關系進行分析計算,得出了影響西大洋水庫汛期分期的關鍵指標,分別是:旬最大1d面雨量、旬大雨天數(shù)、旬最大洪峰流量、旬最大3d洪量、旬最大洪峰出現(xiàn)次數(shù)、旬平均入庫流量。（2）根據(jù)指標篩選結果,將篩選完的分期指標應用Fisher最優(yōu)分割法進行汛期分期,同時以日降水為分期指標,應用模糊統(tǒng)計法進行分期計算,將兩種分期結果進行了對比分析。其中,Fisher最優(yōu)分割法將汛期分為四段,分別為:6月1日～6月30日、7月1日～8月10日、8月11日～8月31日和9月1日～9月30日;基于模糊集理論得出的汛期分為三段,分別為:6月1日～7月17日、7月18日～8月14日、8月15日～9月30日。對于兩種方法中7月上旬和中旬的歸屬差別,對7月上旬和中旬的最大3d洪量、旬內(nèi)洪峰出現(xiàn)次數(shù)和多年平均入庫徑流量3個指標進行統(tǒng)計分析,結果顯示7月上中旬各指標與6月數(shù)據(jù)差異較小,可歸為一期,并將汛期分期結果定為6月1日～7月17日、7月18日～8月14日、8月15日～9月30日。（3）對西大洋水庫的洪水資料進行了重新復核。本次增加了1983～2012年的洪水系列,得出的成果（洪峰流量、24h洪量、3d洪量、6d洪量）均有20%的減少。本次延長的近30年洪水資料為偏枯洪水,從成因上分析是可行的,為保證大壩安全,以對工程不利的角度仍然采用原洪水設計報告進行調(diào)洪計算。（4）根據(jù)水庫現(xiàn)有的調(diào)度原則,對主汛期進行汛限水位確定。詳細列舉了引起防洪風險的典型因素,并分析了各個因素的分布規(guī)律,建立了“洪水-有效風”的漫壩風險模型。預設了5種初始的汛限水位方案,進行了防洪風險求解,以國內(nèi)接受的10-6漫壩風險為標準,選擇了133.35m的主汛期汛限水位方案,相較于現(xiàn)行的調(diào)度方案,主汛期汛限水位提高了2.5m,在可允許的風險前提下實現(xiàn)了水資源的充分挖掘。（5）本文應用模糊集分析方法,對汛期的模糊隸屬度進行了統(tǒng)計計算,應用半升半降曲線進行擬合分析,由此確定了西大洋水庫模糊汛限水位過程線,同時綜合現(xiàn)有成果,提出新的分期汛限水位控制方案,新方案使1984年、1992年和1998年的農(nóng)業(yè)需水量得到滿足,農(nóng)業(yè)灌溉保證率提高7%。
張夢瑩[5]（2021）在《基于水文氣象預報信息的丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型研究》文中研究指明水資源短缺問題已經(jīng)嚴重制約著我國經(jīng)濟社會的發(fā)展,流域洪水資源利用是緩解水資源短缺問題重要的途徑之一。流域洪水資源利用主要是通過水庫的科學調(diào)度來實現(xiàn),其中,水庫汛限水位的設計與運用是水庫調(diào)度的一個焦點。汛限水位除了可以在不同時期進行劃分外,還可以在同一時期內(nèi)劃分,本文研究的是在子汛期內(nèi)根據(jù)水文氣象信息進一步對水庫汛限水位進行分型設計,可以在水庫子汛期內(nèi)按多個汛限水位進行精細控制。本文以丹江口水庫流域為研究區(qū),通過分析水庫流域歷史典型洪水的暴雨特性、洪水特性以及天氣系統(tǒng)特性,得出其三者之間的成因響應關系;依據(jù)其三者之間的響應關系對多場典型洪水分類;依據(jù)現(xiàn)行的水庫防洪調(diào)度規(guī)則,推求各類型洪水的汛期起調(diào)水位值,提出丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型設計與控制方法;最后對丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型控制進行風險與效益分析,以提高洪水資源利用率。本文主要的研究內(nèi)容和成果如下:（1）汛期起調(diào)水位分型研究的必要性分析。在了解丹江口水庫防洪任務與興利任務的基礎上,結合水庫已有的洪水資源利用的研究,綜合分析汛期起調(diào)水位分型研究的必要性。（2）汛期起調(diào)水位分型研究的可行性分析。通過對天氣系統(tǒng)預報信息可利用性、典型洪水分類可行性、不同典型洪水調(diào)度差異以及分型研究資料可獲取性四方面進行詳細分析,分別從技術層面、研究思路以及資料獲取等方面分析丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型研究的可行性。（3）汛期起調(diào)水位分型設計。通過研究丹江口水庫多場典型洪水的暴雨特性、洪水特性、天氣系統(tǒng)特性得到三者間響應關系,并依據(jù)這種響應關系進行典型洪水分類;依據(jù)現(xiàn)行的防洪調(diào)度規(guī)則,對各分類典型洪水進行調(diào)節(jié)計算,推求各分類典型洪水對應的汛期起調(diào)水位值,取各分類典型洪水中的最低起調(diào)水位,作為對應類型的汛期起調(diào)水位分型設計值。（4）汛期起調(diào)水位分型控制。在預報水庫流域未來一定預見期內(nèi)有中雨及以上量級的降雨時,通過泄流使庫水位盡快回落至與預報暴雨洪水類型對應的分型汛期起調(diào)水位,提出了丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型控制方法。（5）汛期起調(diào)水位分型控制風險與效益分析。分析了水庫汛期起調(diào)水位分型控制時可能影響防洪調(diào)度的原因,以及消除產(chǎn)生不利影響的措施方法等;同時分析并計算了水庫由于實施汛期起調(diào)水位分型控制而增加的發(fā)電、供水等興利效益。
唐思維[6]（2021）在《基于氣候因子及SEAS5降水預報的桓仁流域汛期徑流預報》文中提出隨著經(jīng)濟社會的迅速發(fā)展,人們對于水資源的需求不斷提高,水資源的供需矛盾也日益突出,而我國的水資源管理也因此面臨嚴峻挑戰(zhàn)。徑流作為水資源的重要表現(xiàn)形式,提高其預測能力可為水資源管理提供重要幫助,而汛期作為徑流的主要集中時段,開展汛期徑流預報對于提高流域水資源管理能力更具現(xiàn)實意義。為此,本文以桓仁流域為研究對象,分別構建了基于氣候因子和SEAS5降水預報的汛期及其各月的徑流預報模型,并針對氣候因子篩選、降水預報評估及校正、徑流預報校正進行了相關研究。主要研究內(nèi)容如下:（1）提出了一種基于CFS指標的因子篩選方法,構建了基于大氣環(huán)流、海溫等氣候因子的汛期徑流預報模型,并定量分析了降水與流域初始狀態(tài)對徑流的影響程度。首先,結合產(chǎn)流原理,利用r-CFS與MIC-CFS對流域初始狀態(tài)因子和氣候因子進行篩選;接著,根據(jù)所篩因子構建汛期徑流總量及其各月的徑流預報模型;然后,將該結果與基于前向搜索包裹法的徑流預報結果進行對比分析,以驗證CFS指標有效性以及r-CFS與MIC-CFS適用性;最后,基于實測降水數(shù)據(jù),利用隨機森林構建徑流預報模型,定量分析降水和流域初始狀態(tài)對徑流的影響程度。結果表明:前期氣候因子能在一定程度上反映未來氣候信息,可有效應用于汛期徑流預報;相比于前向搜索包裹法,基于CFS指標的因子篩選方法能在保證因子篩選效果的前提下提高因子篩選效率;相比于r-CFS,MIC-CFS指標能夠更好地衡量預報因子集與汛期徑流之間的關系;對于汛期和七月徑流,降水具有主導作用,其影響程度分別為0.92、0.86,而其他時段,降水和流域初始狀態(tài)均具有重要影響,其中降水的影響程度為0.55-0.63。（2）評估了SEAS5降水預報產(chǎn)品在桓仁流域汛期及汛期各月的適用性,建立了基于貝葉斯聯(lián)合概率模型的降水預報校正模型,從系統(tǒng)偏差、可靠性、銳度、預報技巧四個方面對SEAS5原始降水預報及校正后的降水預報進行評估。結果表明,原始預報均存在較大系統(tǒng)偏差,預報可靠性存在不足,且受偏差和可靠性影響,不同時段內(nèi)大部分預見期的預報技巧得分為負值;而經(jīng)校正后,預報的系統(tǒng)偏差得到有效消除,可靠性得到較大改善,且除少部分預報因銳度下降而技巧降低外,絕大部分預報技巧得到提升,整體精度得到提高?？傮w來看,SEAS5降水預報在桓仁流域具備潛在的應用價值。（3）開展了基于SEAS5降水預報的汛期徑流預報,建立了基于貝葉斯聯(lián)合概率模型的徑流預報校正模型。對原始和校正徑流預報的確定性結果（集合均值）與概率預報結果進行評估,并將該結果與基于氣候因子的徑流預報結果對比,評價其可利用性。結果表明,校正后的確定性徑流預報結果中,除8月的合格率由93%降低至89%外,其余時段均得到提高,將該結果與基于氣候因子的結果對比,除六月之外的所有時段,基于SEAS5降水預報的徑流預報均有提高;而校正后的概率徑流預報結果中,各月預報可靠性均得到改善,且低技巧預報的整體精度均得到較大提升?？傮w來看,SEAS5降水預報可較好地應用于桓仁流域汛期徑流預報,能夠為該流域水資源管理工作提供一定支撐。
喬廣超,楊明祥,劉琦,張洋[7]（2021）在《基于PSO-SVR-ANN的丹江口水庫秋汛期月尺度徑流預報模型》文中研究說明丹江口水庫位于漢江上游,是南水北調(diào)中線工程水源地,因受華西秋雨影響經(jīng)常發(fā)生較大的秋汛過程。目前應用于丹江口水庫徑流預報的方法普遍存在預報精度不高和穩(wěn)定性不強等缺點。針對上述問題,構建了PSO-SVR中長期預報模型,利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）尋找支持向量回歸機（SVR）的懲罰系數(shù)C、不敏感系數(shù)ε以及高斯徑向基核函數(shù)的gamma參數(shù),在此基礎上利用分層感知器人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）分析了SVR預報誤差規(guī)律和特征,建立了PSO-SVR-ANN耦合模型,實現(xiàn)了徑流預報的自糾正。結果顯示,PSO-SVR-ANN秋汛期預報模型平均相對誤差較小,均在10%左右;合格率較高,均處于80%以上水平。實驗結果表明,PSO-SVR-ANN模型與PSO-SVR相比,預報精度更高,穩(wěn)定性更強,可信度更高,具有一定的實用價值,為相關研究提供了參考。
雷冠軍[8]（2020）在《基于數(shù)據(jù)融合的豐滿水庫長期徑流預報研究》文中進行了進一步梳理我國的水資源時空分布不均,氣候變化和人類活動的影響導致旱澇災害頻發(fā),成為制約經(jīng)濟發(fā)展的主要因素。河川徑流在水循環(huán)系統(tǒng)中起著主導作用,而且極端徑流會形成巨災,徑流預報對于防汛抗旱、水資源規(guī)劃與管理等具有重要意義和價值。河川徑流影響因子眾多、變化特性復雜,基于成因分析法挖掘因子影響徑流形成的規(guī)律是徑流預報的關鍵。中長期徑流預報預見期長、預報精度低,徑流的形成機制尚不清晰,單一尺度因子的分析、單一統(tǒng)計預報方法的改進已不能進一步提高徑流預報的精度,而且水文工作者不敢于報極值,中長期徑流預報結果只能作為實際工作的參考。開展中長期徑流預報理論和技術研究,融合多尺度因子和多方法的預報結果,進一步提高預報的精度和水平,能夠為水庫調(diào)度、水資源開發(fā)利用等工作提供支撐。本文以豐滿水庫流域的年徑流為研究對象,選用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子與流域來水的相似性、遙相關性、可公度性、結構特性等規(guī)律,研究和改進智能學習法、模糊推理法、天文因子對比法、點聚圖法、可公度法和可公度網(wǎng)絡結構法等技術方法,建立了包含因子融合、結果融合、結構融合的多尺度因子信息融合的中長期徑流預報模型。研究成果能夠有效提高豐滿水庫流域徑流和極端徑流預報的精度,為豐滿水庫調(diào)度提供技術支持。具體研究成果如下:（1）運用統(tǒng)計分析法,挖掘三大尺度因子與流域來水豐枯特性的響應規(guī)律。結果表明,豐滿水庫流域來水的豐枯狀態(tài)與ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的發(fā)生時間距離汛期的遠近、基于農(nóng)諺所選擇的氣象因子等具有較好的統(tǒng)計規(guī)律,且均能通過假設檢驗?；诰€性相關系數(shù)法、互信息理論法、關聯(lián)度分析法研究天文因子、氣象因子、天文因子+海洋大氣因子+氣象因子與流域來水的相關性,結果表明,氣象因子的相關性最強,海洋大氣因子的相關性最弱,月球赤緯角與流域來水的關聯(lián)度最大。（2）基于相關性分析所得的因子組合方案,運用神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹、隨機森林等智能學習方法,融合因子預報徑流。結果表明,水量回歸預報較差,3級分類預報較優(yōu);預報方法不同,方法所對應的最優(yōu)因子及其組合不同,訓練和預報性能均較優(yōu)且穩(wěn)健性強的方法為ELM、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。對多方法的最優(yōu)分類預報結果進行融合,使得定性預報正確率達到89.5%。（3）運用相位對比法融合天文因子、海洋大氣因子及其組合預報徑流。結果表明,該方法的定量預報正確率為63.16%,24節(jié)氣陰歷日期+太陽黑子相對數(shù)的定性預報最優(yōu),正確率為63.16%。相位對比法對于極端來水年的豐枯屬性識別能力較強,卻難以有效預報出平水年,運用定量預報結果反推來水級別的正確率較低。相位對比法存在無法判別的年份,運用模糊推理法基于相關性分析所得的因子組合進一步分析計算因子的相似性,融合因子預報徑流。引入TOPSIS模糊綜合評判法、相似衍生法相似度、“因子進出法”等,對模糊推理法進行改進。結果表明,相似衍生法模糊推理法的穩(wěn)健性優(yōu)于Turksen模糊推理法,二者對徑流的定量預報較差、定性預報較優(yōu),對其各自最優(yōu)的定性預報結果進行融合,正確率達到73.68%。（4）采用“主次因子對比法”對單一天文因子對比法、分布式融合結構天文因子對比法進行改進,融合結果預報徑流。研究得到能夠提高預報精度的混合式融合結構天文因子對比法,定性預報正確率為63.16%?；诜治鏊玫暮Ｑ蟠髿庖蜃印庀笠蜃优c流域來水的遙相關規(guī)律修正預報結果,進一步改進天文因子對比法,使得預報正確率提高到 73.68%。（5）繪制三大尺度因子與流域來水的點聚圖,融合結果預報徑流。結果表明,24節(jié)氣陰歷日期和月球赤緯角點聚圖具有較好的穩(wěn)健性,太陽黑子相對數(shù)離散性較強難以準確劃分其聚類區(qū)間,三大尺度因子點聚圖的定性預報正確率分別為63.16%、57.89%、21.05%。將海洋大氣因子、氣象因子與來水豐枯的遙相關規(guī)律作為該類因子的點聚圖進而得到徑流預報結果,并與天文因子點聚圖的預報結果進行融合,使得預報正確率提高到 73.68%。（6）將徑流分為一般、極端、極值點結構,融合結構預報極端徑流。結果表明,以因子融合、結果融合的預報結果作為一般來水結構能夠融合多因子、多方法的信息,預報正確率為84.21%;點面結合法的改進與上下包線結構、智能學習分類以及傳統(tǒng)點面結合法相比對于極端來水結構的預報精度較高,預報正確率為60%;通過細致劃分豐枯水鏈、引入月球赤緯角對可公度網(wǎng)絡結構法進行改進,能夠增強方法的可操作性,降低基于極值點結構預報極端來水年高發(fā)期的不確定性;綜合徑流三大結構的預報結果,結合連續(xù)極端來水年的判定,預報極端來水的高發(fā)年,其中特豐水年、特枯水年的預報正確率分別為66.7%、80%。
孟猛[9]（2019）在《氣候變化對南水北調(diào)中線可調(diào)水量及供水風險影響研究》文中提出隨著工業(yè)化及城市化進程引起的溫室效應的加劇,氣候變化及其引發(fā)的水文水資源效應將成為跨流域調(diào)水工程需要考慮的重要因素。作為針對中國北方地區(qū)水資源短缺問題而興建的的重大戰(zhàn)略性基礎設施,南水北調(diào)中線工程縱穿長江、淮河、黃河、海河四大流域,設計年調(diào)水規(guī)模140億m3,供水面積達145萬km2,受益人口4.38億人。在未來水資源愈發(fā)緊張的預期之下,南水北調(diào)中線工程水資源的高效合理配置需要展開氣候變化情景下水源地可調(diào)水量的研究。另外,氣候變化在影響水源區(qū)可調(diào)水量的同時,也通過影響水源區(qū)與受水區(qū)間豐枯遭遇從而對供水的安全性和穩(wěn)定性產(chǎn)生影響。本文以南水北調(diào)中線工程及其典型受水城市鄭州為研究對象,在收集水源區(qū)及受水區(qū)氣象、徑流、數(shù)字高程、土壤、土地利用、供用水等數(shù)據(jù)資料的基礎上,采用SWAT模型構建漢江中上游的分布式水文模型。并統(tǒng)計丹江口水庫的歷史入庫徑流過程、調(diào)度規(guī)則、下滲蒸發(fā)等資料,通過建立庫區(qū)逐時段水量調(diào)度模型計算中線工程可調(diào)水量。采用Coupla函數(shù)構建水源區(qū)可調(diào)水量與受水城市水資源缺口的聯(lián)合分布模型,進行南水北調(diào)線中工程運行中水源區(qū)和受水城市豐枯遭遇概率及供水風險研究。論文主要研究內(nèi)容及結論如下:（1）以區(qū)域DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)基礎,構建了南水北調(diào)中線工程水源區(qū)丹江口水庫的集水區(qū)——漢江上游的SWAT分布式水文模型,采用SWAT-CUP的SUFI-2優(yōu)化算法對參數(shù)進行全局敏感性分析,得出高敏感度參數(shù)并進行率定。徑流模擬結果顯示,率定期20062010年模擬月流量趨勢和實測趨勢吻合程度較高,二者相關系數(shù)R2達到0.93,效率系數(shù)NSE達到了0.92,相對誤差達到0.93。驗證期20112013年間模擬精度也沒有太大的下降,效率系數(shù)NSE和相關系數(shù)R2達到了接近0.9的乙等,相對誤差Re達到了8.8%,表明SWAT模型在漢江上游有著較好的適用性。（2）從第五次評估報告依托的46個全球氣候模式中,選擇BCC-CSM1.1、CSIRO-Mk3.6.0、MIROC-ESM和NorESM1-M四種時間空間尺度精確度高、氣候情景模擬全面的氣候模式,建立基覆蓋漢江流域GCM數(shù)據(jù)節(jié)點的多元回歸降尺度模型,以20062017年間各氣候模式的氣候模擬成果與實測數(shù)據(jù)對比,遴選出擬合度最高的CSIRO-Mk3.6.0氣候模式作為后文中構建水文及水量調(diào)度模型的數(shù)據(jù)基礎。使用漢江上游SWAT水文模型對20062100年間四種典型濃度路徑（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5）下的徑流過程進行模擬。結果顯示,四種排放情景下,丹江口水庫入流量在21世紀均呈上升趨勢。總體年內(nèi)分布的不均勻性由低排放情景向高排放情景遞增。（3）依照丹江口水利樞紐的水量調(diào)度規(guī)程,考慮“優(yōu)先保證南水北調(diào)工程供水”、“優(yōu)先保證保持漢江中下游社會經(jīng)濟和生態(tài)用水”、“兩者兼顧”三種不同調(diào)度方案,建立水量調(diào)度模型,對上游來水、中線工程調(diào)水量、下泄水量、水源區(qū)取水量、損失水量等各項進行逐時段演算,從而確定調(diào)水量序列。結果顯示,相比于中線工程低優(yōu)先級的供水方案,高優(yōu)先級方案的可調(diào)水量占總來水量的比例多出4%左右。對19612001的歷史序列中對可調(diào)水量進行計算,顯示呈約20年為一周期的波動趨勢。對氣候情景下20062010年可調(diào)水量的計算顯示,各情景下可調(diào)水量在21世紀都呈上升趨勢。RCP2.6以上的高排放情景下,可調(diào)水量隨排放負荷升高而升高,低溫室氣體負荷的RCP2.6情景下可調(diào)水量高于中等排放情景。（4）以鄭州為研究區(qū)域,以20062030年社會經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃,水資源開發(fā)利用規(guī)劃,全球氣候模式預測成果的基礎上,進行不同氣候情景下受水城市水資源量缺口與中線工程可調(diào)水量的豐枯遭遇分析。結果顯示,水源地與鄭州市缺豐、平平、?？萑N有利遭遇情形合計概率接近47%,缺枯和裕豐遭遇兩種不利遭遇情形合計概率約20%,缺平、平豐、平枯、裕平四種中性遭遇情形概率接近33%。而溫室氣體排放強度的提高將提高不利豐枯遭遇情形的概率。
邢雯慧,王堅紅,張方偉,苗春生[10]（2019）在《秋汛期影響漢江流域降水的水汽通道特征研究》文中研究表明為給漢江流域秋汛預報提供一定參考,基于1961～2016年NCEP/NCAR逐月再分析資料（2. 5°×2. 5°）分析東亞季風區(qū)9～10月水汽輸送通量分布情況,并結合對水汽通量散度的分析,得出了秋汛期（9～10月）影響漢江流域主要有3條水汽通道,分別為:①來自西太平洋偏東方向的水汽輸送通道;②來自孟加拉灣經(jīng)中南半島的西南方向的水汽輸送通道;③來自副熱帶地區(qū)經(jīng)青藏高原西北方向的水汽輸送通道,第③條水汽通道強度明顯強于其余2個水汽通道。通過分析3條水汽通道強度與漢江流域降水的相關關系發(fā)現(xiàn):秋汛期（9～10月）,②③兩條水汽通道對漢江流域降雨均有較大影響,而第①條水汽通道對漢江流域降雨的影響較小。利用國家氣候中心提供的1961～2016年6～10月逐月環(huán)流指數(shù)資料,初步探討6～8月及9～10月副熱帶高壓的各項指數(shù)及印緬槽強度指數(shù)與3條水汽通道的關聯(lián),得出:6～8月、9～10月,副熱帶高壓的強度及面積僅與第①條水汽通道呈現(xiàn)明顯負相關,而印緬槽強度與3條水汽通道均呈現(xiàn)明顯的負相關,當6～8月、9～10月印緬槽強度偏弱時,均有利于9～10月3條水汽通道強度偏強,因此有利于9～10月漢江流域降雨偏多。
二、丹江口水庫秋汛期降水的環(huán)流特征（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結構并詳細分析其設計過程。在該MMU結構中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結構映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結構組織等。該MMU結構將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學理論和實踐的需要提出設計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、丹江口水庫秋汛期降水的環(huán)流特征（論文提綱范文）
（1）多種算法尋優(yōu)LSSVM耦合模型在中長期徑流預報中的應用（論文提綱范文）
| 1 相關算法描述 |
| 1.1 LSSVM模型 |
| 1.2 AOA |
| 1.3 BES算法 |
| 1.4 ChOA |
| 1.5 LFD算法 |
| 1.6 RSO算法 |
| 2 小波包分解-算法尋優(yōu)LSSVM模型的實現(xiàn) |
| 3 實例仿真和結果討論 |
| 3.1 研究站點及數(shù)據(jù)來源 |
| 3.2 評價指標及Friedman test |
| 3.3 結果分析 |
| 3.4 基于非參數(shù)檢驗的模型綜合評價 |
| 4 結論 |
（2）漢江流域1961～2018年多尺度氣象干旱時空演變特征（論文提綱范文）
| 1 研究區(qū)概況與研究方法 |
| 1.1 研究區(qū)概況 |
| 1.2 資料來源 |
| 1.3 研究方法 |
| (1)干旱趨勢 |
| (2)干旱頻率 |
| (3)干旱強度 |
| 2 結果與討論 |
| 2.1 氣象干旱時間演變特征 |
| 2.1.1 趨勢性與突變性 |
| 2.1.2 周期性 |
| 2.2 氣象干旱空間演變特征 |
| 2.2.1 年尺度氣象干旱空間演變特征 |
| 2.2.2 季尺度氣象干旱空間演變特征 |
| 3 結論 |
（3）基于VIC模型的丹江流域水文模擬及水資源管理對策（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 水文模型研究進展 |
| 1.2.2 流域徑流變化研究進展 |
| 1.2.3 生態(tài)需水研究進展 |
| 1.3 研究內(nèi)容和技術路線 |
| 1.3.1 研究目標 |
| 1.3.2 研究內(nèi)容 |
| 1.3.3 研究技術路線 |
| 第二章 研究區(qū)概況 |
| 2.1 流域概況 |
| 2.2 地質(zhì)地貌 |
| 2.3 氣候和水文 |
| 2.4 土壤和植被 |
| 2.5 社會經(jīng)濟特征 |
| 第三章 丹江流域VIC模型的建立 |
| 3.1 VIC水文模型介紹 |
| 3.1.1 VIC模型簡述 |
| 3.1.2 VIC模型的特點 |
| 3.2 VIC模型的原理 |
| 3.2.1 能量平衡 |
| 3.2.2 蒸散發(fā) |
| 3.2.3 冠層水量平衡 |
| 3.2.4 地表直接徑流 |
| 3.2.5 基流 |
| 3.2.6 土壤水 |
| 3.3 丹江流域VIC模型模擬系統(tǒng)構建 |
| 3.3.1 VIC模型模擬系統(tǒng) |
| 3.3.2 流域信息提取 |
| 3.3.3 植被輸入數(shù)據(jù)的制備 |
| 3.3.4 土壤輸入數(shù)據(jù)制備 |
| 3.3.5 氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)準備 |
| 3.3.6 區(qū)域控制文件 |
| 3.4 VIC模型的運行 |
| 3.4.1 VIC陸面模型運行 |
| 3.4.2 匯流模型運行 |
| 3.5 VIC模型的參數(shù)率定及精度分析 |
| 3.5.1 參數(shù)敏感性分析 |
| 3.5.2 VIC模型參數(shù)率定和模擬精度檢驗 |
| 3.6 模擬結果與分析 |
| 3.6.1 丹江流域VIC模型參數(shù)率定與評價 |
| 3.6.2 丹江上游流域VIC模型模擬結果與分析 |
| 3.6.3 丹江流域VIC水文模型模擬驗證討論 |
| 第四章 丹江流域徑流變化的驅(qū)動因素分析 |
| 4.1 流域徑流分析 |
| 4.1.1 徑流平均值 |
| 4.1.2 數(shù)字特征值 |
| 4.1.3 相關分析 |
| 4.1.4 趨勢分析 |
| 4.1.5 突變分析 |
| 4.2 氣候變化對流域徑流的影響分析 |
| 4.3 土地利用變化對流域徑流的影響分析 |
| 4.3.1 基于不同土地覆被數(shù)據(jù)的VIC模型比較與驗證 |
| 4.3.2 丹江流域土地利用變化 |
| 4.3.3 土地利用變化情景模擬分析 |
| 4.3.4 丹江流域35 年來的土地利用變化的徑流響應分析 |
| 4.3.5 VIC模型未來下墊面輸入數(shù)據(jù)變化分析 |
| 4.4 流域徑流變化的歸因分析 |
| 第五章 丹江流域過去50年的水文模擬及生態(tài)需水評價 |
| 5.1 丹江流域過去50多年的水文過程模擬 |
| 5.2 丹江流域過去50多年的徑流變化及影響因素分析 |
| 5.3 丹江流域水文情勢變化分析 |
| 5.3.1 描述水文情勢變化的指標 |
| 5.3.2 丹江流域水文情勢變化分析 |
| 5.4 丹江流域生態(tài)需水評價 |
| 5.4.1 生態(tài)需水 |
| 5.4.2 生態(tài)需水滿足度 |
| 5.4.3 生態(tài)需水滿足度評價結果 |
| 第六章 未來氣候情景下丹江流域徑流變化分析 |
| 6.1 未來氣候變化情景和降尺度 |
| 6.1.1 區(qū)域氣候模式與降尺度 |
| 6.1.2 不同氣候情景下的多氣候模式氣溫、降水變化 |
| 6.2 未來氣候情景下的丹江流域徑流模擬分析 |
| 6.2.1 流域未來徑流預測 |
| 6.2.2 流域內(nèi)徑流年內(nèi)變化分析 |
| 6.2.3 流域內(nèi)徑流空間變化分析 |
| 第七章 丹江流域水資源管理對策建議 |
| 7.1 流域水資源狀況 |
| 7.2 丹江流域水資源分區(qū) |
| 7.3 基于VIC模型的丹江流域水資源管理對策 |
| 7.3.1 流域上游分區(qū)管理措施 |
| 7.3.2 流域中游小流域分區(qū)管理措施 |
| 7.3.3 流域下游分區(qū)管理對策 |
| 7.3.4 流域水資源管理建議 |
| 第八章 結論與展望 |
| 8.1 研究結果 |
| 8.2 論文主要創(chuàng)新點 |
| 8.3 不足與展望 |
| 參考文獻 |
| 攻讀博士學位期間取得的科研成果 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（4）西大洋水庫汛期分期及汛限水位研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRAC T |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究的目的和意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 指標的評價與篩選 |
| 1.2.2 汛期分期 |
| 1.2.3 汛限水位 |
| 1.3 存在的問題 |
| 1.4 研究內(nèi)容 |
| 1.5 技術路線 |
| 第二章 水庫概況和基本資料 |
| 2.1 流域概況 |
| 2.1.1 水庫位置概況 |
| 2.1.2 水文氣象特征 |
| 2.2 水庫工程概況 |
| 2.3 基本資料 |
| 2.3.1 水文資料 |
| 2.3.2 水庫特性資料 |
| 2.4 所用資料 |
| 2.5 小結 |
| 第三章 汛期分期指標 |
| 3.1 分期指標分類 |
| 3.2 分期指標選擇 |
| 3.2.1 暴雨指標 |
| 3.2.2 洪水指標 |
| 3.3 分期指標篩選方法 |
| 3.3.1 極大不相關法 |
| 3.3.2 熵權法 |
| 3.4 西大洋水庫汛期分期指標 |
| 3.5 小結 |
| 第四章 汛期分期研究 |
| 4.1 分期方法 |
| 4.1.1 Fisher最優(yōu)分割法 |
| 4.1.2 模糊集統(tǒng)計分析法 |
| 4.2 西大洋水庫的汛期分期 |
| 4.2.1 西大洋水庫汛期成因分析 |
| 4.2.2 兩種分期方法的分期指標選擇 |
| 4.2.3 基于多指標的Fisher汛期分期 |
| 4.2.4 基于模糊集理論的汛期分期 |
| 4.3 汛期分期確定 |
| 4.4 小結 |
| 第五章 主汛期汛限水位研究 |
| 5.1 設計洪水的復核 |
| 5.1.1 歷史洪水 |
| 5.1.2 洪水系列 |
| 5.1.3 設計洪水 |
| 5.2 調(diào)洪計算 |
| 5.2.1 調(diào)洪計算原則 |
| 5.2.2 調(diào)洪方法 |
| 5.2.3 調(diào)洪結果 |
| 5.3 風險分析及汛限水位確定 |
| 5.3.1 風險的概念和特點 |
| 5.3.2 風險模型的建立 |
| 5.3.3 水庫的風險因子分析 |
| 5.3.4 風險模型的求解 |
| 5.3.5 風險標準確定 |
| 5.3.6 分析計算 |
| 5.4 小結 |
| 第六章 模糊汛限水位研究 |
| 6.1 汛限水位分期控制方法 |
| 6.1.1 分期設計法 |
| 6.1.2 模糊統(tǒng)計法 |
| 6.1.3 多目標優(yōu)化法 |
| 6.2 汛限水位的動態(tài)控制法 |
| 6.2.1 綜合信息推理法 |
| 6.2.2 預蓄預泄法 |
| 6.2.3 防洪庫容補償法 |
| 6.3 模糊統(tǒng)計分析法的汛限水位計算原理 |
| 6.4 結果分析 |
| 6.5 汛期控制方案 |
| 6.6 供水效益分析 |
| 6.6.1 需水分析 |
| 6.6.2 水庫水量損失計算 |
| 6.6.3 興利調(diào)節(jié)計算 |
| 6.7 小結 |
| 第七章 結論與展望 |
| 7.1 結論 |
| 7.2 不足與展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄A |
| 附錄B |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（5）基于水文氣象預報信息的丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 選題背景及意義 |
| 1.2 水庫洪水資源利用研究進展 |
| 1.2.1 水庫汛期分期研究 |
| 1.2.2 水庫汛限水位動態(tài)控制研究 |
| 1.2.3 基于水文氣象預報信息的洪水資源利用研究 |
| 1.3 本文主要研究內(nèi)容 |
| 2 丹江口水庫流域概況 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 丹江口水庫概況 |
| 2.2.1 流域及工程概況 |
| 2.2.2 水文氣象條件 |
| 2.2.3 水庫工程任務 |
| 2.2.4 防洪與興利需求矛盾 |
| 2.2.5 水庫汛期起調(diào)水位分型研究的必要性 |
| 2.3 本章小結 |
| 3 丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型研究的可行性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 天氣系統(tǒng)預報信息可利用性分析 |
| 3.3 典型洪水分類可行性分析 |
| 3.4 不同典型洪水調(diào)度差異分析 |
| 3.5 分型研究資料可獲取性分析 |
| 3.6 本章小結 |
| 4 丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型設計與控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 丹江口水庫典型洪水暴雨特性分析 |
| 4.2.1 夏季典型洪水暴雨特性分析 |
| 4.2.2 秋季典型洪水暴雨特性分析 |
| 4.3 丹江口水庫典型洪水特性分析 |
| 4.3.1 夏季典型洪水特性分析 |
| 4.3.2 秋季典型洪水特性分析 |
| 4.4 丹江口水庫典型洪水天氣系統(tǒng)特性分析 |
| 4.4.1 夏季典型洪水天氣系統(tǒng)特性分析 |
| 4.4.2 秋季典型洪水天氣系統(tǒng)特性分析 |
| 4.5 天氣系統(tǒng)、暴雨、洪水之間的響應關系分析 |
| 4.5.1 夏季響應關系分析 |
| 4.5.2 秋季響應關系分析 |
| 4.6 典型洪水分類 |
| 4.7 丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型設計 |
| 4.7.1 水庫典型洪水汛期起調(diào)水位 |
| 4.7.2 水庫汛期起調(diào)水位分型確定 |
| 4.7.3 分型設計防洪安全性分析 |
| 4.8 丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型控制 |
| 4.9 本章小結 |
| 5 丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型控制效益與風險分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 風險分析 |
| 5.2.1 風險分析內(nèi)容 |
| 5.2.2 風險分析方法 |
| 5.2.3 汛期起調(diào)水位分型控制風險分析 |
| 5.3 效益分析 |
| 5.3.1 效益分析內(nèi)容 |
| 5.3.2 效益分析方法 |
| 5.3.3 汛期起調(diào)水位分型控制效益分析 |
| 5.4 本章小結 |
| 6 結論與展望 |
| 6.1 全文總結 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 附錄A 場次洪水峰量比 |
| 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況 |
| 致謝 |
（6）基于氣候因子及SEAS5降水預報的桓仁流域汛期徑流預報（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 中長期徑流預報方法 |
| 1.2.2 預報因子篩選方法 |
| 1.2.3 預報后處理方法 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 2 研究區(qū)域概況 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 桓仁流域概況 |
| 3 CFS指標在桓仁流域汛期徑流預報中的應用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于CFS指標的徑流預報方法 |
| 3.2.1 CFS指標 |
| 3.2.2 隨機森林 |
| 3.2.3 CFS-RF因子篩選方法 |
| 3.3 CFS-RF徑流預報能力檢驗 |
| 3.3.1 預報模型搭建 |
| 3.3.2 檢驗方案設計 |
| 3.3.3 汛期徑流總量預報結果 |
| 3.3.4 汛期各月徑流預報結果 |
| 3.3.5 汛期徑流影響因素分析 |
| 3.4 小結 |
| 4 SEAS5 降水預報在桓仁流域汛期的適用性評估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SEAS5 降水數(shù)據(jù) |
| 4.3 評估指標與校正方法 |
| 4.3.1 評估指標 |
| 4.3.2 貝葉斯聯(lián)合概率模型 |
| 4.4 評估結果及分析 |
| 4.4.1 系統(tǒng)偏差評估 |
| 4.4.2 可靠性及銳度評估 |
| 4.4.3 技巧評估 |
| 4.5 小結 |
| 5 結合SEAS5 降水預報的桓仁汛期徑流預報 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 汛期徑流總量預報評估 |
| 5.2.1 確定性預報評估 |
| 5.2.2 概率預報評估 |
| 5.3 汛期各月徑流預報評估 |
| 5.3.1 確定性預報評估 |
| 5.3.2 概率預報評估 |
| 5.4 小結 |
| 6 總結與展望 |
| 6.1 總結 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
（7）基于PSO-SVR-ANN的丹江口水庫秋汛期月尺度徑流預報模型（論文提綱范文）
| 0 引 言 |
| 1 研究區(qū)域概況 |
| 2 PSO-SVR-ANN中長期徑流預報模型 |
| 2.1 預報因子識別 |
| 2.2 PSO-SVR模型 |
| 2.2.1 SVR基本原理 |
| 2.2.2 基于PSO的參數(shù)優(yōu)選 |
| 2.3 基于ANN的誤差訂正模型 |
| 2.3.1 ANN模型 |
| 2.3.2 誤差訂正策略 |
| 2.4 實例應用 |
| 2.4.1 預報因子優(yōu)選與參數(shù)優(yōu)化 |
| 2.4.2 基于ANN的誤差修正 |
| 3 結 論 |
（8）基于數(shù)據(jù)融合的豐滿水庫長期徑流預報研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景和目標 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目標 |
| 1.2 國內(nèi)外研究進展 |
| 1.2.1 三大尺度因子徑流預報研究 |
| 1.2.2 因子相關性分析 |
| 1.2.3 傳統(tǒng)統(tǒng)計預報模型 |
| 1.2.4 現(xiàn)代水文預報模型 |
| 1.2.5 研究進展的總結 |
| 1.3 本文研究介紹 |
| 1.3.1 研究問題 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究內(nèi)容 |
| 1.3.4 技術路線圖 |
| 第二章 徑流預報技術的系統(tǒng)分析 |
| 2.1 來水豐枯的影響機理 |
| 2.1.1 熱量與引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陸分布作用 |
| 2.2 來水預報基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遙相關性 |
| 2.2.4 結構特性 |
| 2.3 來水與極端來水預報的思路 |
| 2.3.1 預報因子基于空間尺度的分類 |
| 2.3.2 預報因子基于時間尺度的分類 |
| 2.3.3 預報值基于預報特征的分類 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域來水預報 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介紹 |
| 2.4.2 流域豐枯機理 |
| 2.5 小結 |
| 第三章 三大尺度因子與徑流的統(tǒng)計分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位與流域來水規(guī)律分析 |
| 3.1.1 太陽黑子相對數(shù) |
| 3.1.2 月球赤緯角 |
| 3.1.3 24節(jié)氣陰歷日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位與流域來水規(guī)律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的發(fā)生與結束時間與流域來水豐枯的關系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值與流域來水豐枯的關系 |
| 3.3 流域尺度因子相位與流域來水規(guī)律分析 |
| 3.3.1 諺語機理分析 |
| 3.3.2 氣象因子與來水屬性級別統(tǒng)計分析 |
| 3.4 因子數(shù)值與流域來水統(tǒng)計分析方法 |
| 3.4.1 基礎數(shù)據(jù)處理 |
| 3.4.2 相關性分析的方法 |
| 3.5 因子相關性分析結果 |
| 3.5.1 天文因子相關性分析 |
| 3.5.2 氣象因子相關性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大氣因子+氣象因子相關性分析 |
| 3.6 結果分析 |
| 3.6.1 因子相位與流域來水規(guī)律 |
| 3.6.2 因子數(shù)值與流域來水相關性 |
| 3.7 小結 |
| 第四章 基于智能學習的預報因子融合的徑流預報 |
| 4.1 預報方法 |
| 4.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡 |
| 4.1.2 決策樹和隨機森林 |
| 4.1.3 支持向量機 |
| 4.2 數(shù)據(jù)處理的方法 |
| 4.2.1 預報因子的處理 |
| 4.2.2 預報值的處理 |
| 4.2.3 預報值的評判指標 |
| 4.2.4 模型和因子優(yōu)選的TOPSIS-模糊綜合評判法 |
| 4.3 建模預報 |
| 4.4 結果統(tǒng)計分析 |
| 4.4.1 流域水量回歸預報結果分析 |
| 4.4.2 流域來水量7級分類預報結果分析 |
| 4.4.3 流域來水量3級分類預報結果分析 |
| 4.4.4 33個因子方案分析 |
| 4.4.5 預報結果的最優(yōu)方案 |
| 4.4.6 最優(yōu)方案的預報結果分析 |
| 4.5 小結 |
| 第五章 基于相似性分析的預報因子融合的徑流預報 |
| 5.1 相位對比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 預報結果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的計算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法計算權重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊綜合評判法優(yōu)選最優(yōu)模型 |
| 5.2.5 預報模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法預報 |
| 5.3.1 因子組合分析 |
| 5.3.2 誤差評定與優(yōu)選判別 |
| 5.4 模糊推理法因子二次篩選 |
| 5.4.1 因子進出法尋優(yōu) |
| 5.4.2 因子進出法實例分析 |
| 5.5 模糊推理法預報結果 |
| 5.6 結果分析 |
| 5.7 小結 |
| 第六章 基于天文因子對比法的預報結果融合的徑流預報 |
| 6.1 天文因子對比法機理分析 |
| 6.2 預報方法1-單一天文因子對比法 |
| 6.2.1 24節(jié)氣陰歷日期對比法 |
| 6.2.2 太陽黑子相對數(shù)對比法 |
| 6.2.3 月球赤緯角對比法 |
| 6.3 預報方法2-天文因子對比法預報結果的融合 |
| 6.3.1 天文因子預報結果的線性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子對比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量預報 |
| 6.4 小結 |
| 第七章 基于點聚圖法的預報結果融合的徑流預報 |
| 7.1 點聚圖法 |
| 7.1.1 點聚圖的制作 |
| 7.1.2 預報方案 |
| 7.2 24節(jié)氣陰歷日期點聚圖預報 |
| 7.2.1 極端來水年24節(jié)氣陰歷日期的聚類特性 |
| 7.2.2 24節(jié)氣陰歷日期聚類預報方法 |
| 7.2.3 24節(jié)氣陰歷日期聚類分析建模 |
| 7.2.4 基于聚類分析的來水預報 |
| 7.3 月球赤緯角和太陽黑子相對數(shù)點聚圖預報 |
| 7.3.1 月球赤緯角聚類預報方法 |
| 7.3.2 太陽黑子相對數(shù)聚類預報方法 |
| 7.4 海洋大氣因子與流域氣象因子點聚圖預報 |
| 7.5 多尺度因子點聚圖預報結果融合 |
| 7.6 小結 |
| 第八章 基于來水結構融合的極端徑流預報 |
| 8.1 基本定義 |
| 8.2 預報方法 |
| 8.2.1 一般來水結構預報-多方法預報結果融合 |
| 8.2.2 極端來水結構預報 |
| 8.2.3 基于改進可公度網(wǎng)絡結構的極值點結構預報 |
| 8.2.4 極端來水年預報 |
| 8.3 實例應用 |
| 8.3.1 一般來水結構分析 |
| 8.3.2 極端來水結構分析 |
| 8.3.3 極值點結構的確定及極端來水年預報分析 |
| 8.3.4 連續(xù)極端來水年預報分析 |
| 8.4 討論 |
| 8.5 小結 |
| 第九章 結論與展望 |
| 9.1 結論 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 創(chuàng)新性 |
| 附表 |
| 參考文獻 |
| 科研及發(fā)表論文情況 |
| 致謝 |
（9）氣候變化對南水北調(diào)中線可調(diào)水量及供水風險影響研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 氣候變化對水文水資源的影響研究 |
| 1.2.2 水文水資源遭遇分析研究進展 |
| 1.2.3 氣候變化對城市供水風險影響研究 |
| 1.2.4 存在問題 |
| 1.3 研究內(nèi)容和技術路線 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容 |
| 1.3.2 技術路線 |
| 2 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)來源 |
| 2.1 研究區(qū)域概況 |
| 2.1.1 南水北調(diào)中線工程概況 |
| 2.1.2 水源區(qū)概況 |
| 2.1.3 典型受水城市水資源開發(fā)利用概況 |
| 2.2 數(shù)據(jù)資料來源 |
| 3 考慮氣候變化的漢江上游分布式水文模型建立 |
| 3.1 SWAT模型原理與結構 |
| 3.2 模型輸入數(shù)據(jù)庫的建立 |
| 3.2.1 數(shù)字高程模型(DEM)的數(shù)據(jù)處理 |
| 3.2.2 土地利用數(shù)據(jù)處理 |
| 3.2.3 土壤數(shù)據(jù)處理 |
| 3.3 SWAT模型建模過程 |
| 3.3.1 模型參數(shù)敏感性分析 |
| 3.3.2 模型參數(shù)率定 |
| 3.3.3 模型校準與驗證 |
| 4 氣候變化情景下的徑流模擬 |
| 4.1 全球氣候模式數(shù)據(jù)的降尺度 |
| 4.1.1 全球氣候模式及氣候情景 |
| 4.1.2 統(tǒng)計降尺度模型的建立 |
| 4.1.3 統(tǒng)計降尺度模型的驗證 |
| 4.2 氣候變化情景下漢江上游徑流模擬結果分析 |
| 4.2.1 徑流演變趨勢分析 |
| 4.2.2 徑流量年內(nèi)分布分析 |
| 4.2.3 徑流序列豐枯極值分析 |
| 5 不同氣候情景下丹江口水庫可調(diào)水量研究 |
| 5.1 丹江口水庫水量調(diào)度模型建立 |
| 5.1.1 丹江口水庫水量調(diào)度模型建立思路 |
| 5.1.2 丹江口水庫防洪調(diào)度規(guī)則制定 |
| 5.1.3 丹江口水庫供水調(diào)度規(guī)則制定 |
| 5.1.4 基于調(diào)度規(guī)則的水量調(diào)度模型的建立 |
| 5.2 基于水量調(diào)度模型的可調(diào)水量演算 |
| 5.2.1 基于歷史水文數(shù)據(jù)的可調(diào)水量演算 |
| 5.2.2 氣候變化情景下可調(diào)水量演算 |
| 6 不同氣候情景下受水城市供水風險分析 |
| 6.1 受水城市缺水情勢分析 |
| 6.2 邊緣分布與Copula函數(shù)選擇 |
| 6.3 可調(diào)水量與鄭州市水資源缺口的豐枯遭遇分析 |
| 6.3.1 豐枯劃分及遭遇類型組合 |
| 6.3.2 不同氣候情景下的豐枯遭遇分析 |
| 6.3.3 不同調(diào)度方式下的豐枯遭遇分析 |
| 7 結論與展望 |
| 7.1 結論 |
| 7.2 主要創(chuàng)新點 |
| 7.3 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 個人簡歷、碩士研究生期間發(fā)表論文及研究成果 |
| 致謝 |
（10）秋汛期影響漢江流域降水的水汽通道特征研究（論文提綱范文）
| 1 研究背景 |
| 2 資料與方法 |
| 2.1 資料介紹 |
| 2.2 方法介紹 |
| 3 秋汛期影響漢江流域的水汽通道 |
| 3.1 漢江流域秋汛期降水特征分析 |
| 3.2 水汽通道的確立 |
| 3.3 水汽輸送與漢江流域降水的聯(lián)系 |
| 4 秋汛期水汽通道影響因子分析 |
| 4.1 副熱帶高壓對水汽通道影響的分析 |
| 4.2 印緬槽強度對水汽通道影響的分析 |
| 5 結論 |
四、丹江口水庫秋汛期降水的環(huán)流特征（論文參考文獻）
- [1]多種算法尋優(yōu)LSSVM耦合模型在中長期徑流預報中的應用[J]. 胡昊,徐雷,王文川. 華北水利水電大學學報(自然科學版), 2021
- [2]漢江流域1961～2018年多尺度氣象干旱時空演變特征[J]. 汪琳,舒章康,王國慶,彭濤,林青霞,周俊. 長江流域資源與環(huán)境, 2021(07)
- [3]基于VIC模型的丹江流域水文模擬及水資源管理對策[D]. 李秀清. 西北大學, 2021(12)
- [4]西大洋水庫汛期分期及汛限水位研究[D]. 王旭東. 西北農(nóng)林科技大學, 2021(01)
- [5]基于水文氣象預報信息的丹江口水庫汛期起調(diào)水位分型研究[D]. 張夢瑩. 大連理工大學, 2021(01)
- [6]基于氣候因子及SEAS5降水預報的桓仁流域汛期徑流預報[D]. 唐思維. 大連理工大學, 2021(01)
- [7]基于PSO-SVR-ANN的丹江口水庫秋汛期月尺度徑流預報模型[J]. 喬廣超,楊明祥,劉琦,張洋. 水利水電技術(中英文), 2021(04)
- [8]基于數(shù)據(jù)融合的豐滿水庫長期徑流預報研究[D]. 雷冠軍. 中國水利水電科學研究院, 2020(04)
- [9]氣候變化對南水北調(diào)中線可調(diào)水量及供水風險影響研究[D]. 孟猛. 鄭州大學, 2019(08)
- [10]秋汛期影響漢江流域降水的水汽通道特征研究[J]. 邢雯慧,王堅紅,張方偉,苗春生. 人民長江, 2019(02)