来源:《水利水电技术》2019年第03期  作者:孙虹;李鸿雁;郭道华;鲍珊珊;
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基于物理成因识别的第二松花江汛期径流预报

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针对第二松花江流域中长期径流预测精度较低问题,为了分析物理预报因子的作用过程以提高汛期洪水预报精度,选取太阳黑子相对数为物理影响因素,进而识别其影响时滞,以影响时滞期内的太阳黑子相对数作为径流预报因子,以汛期(6—9月份)月平均径流为预报项目,采用BP神经网络识别映射关系,采用历史资料作为训练样本,完成网络训练和检验。以第二松花江干流控制性水利工程丰满水库为例,对2017年汛期月平均径流进行预报。结果表明:丰满水库汛期月平均入库流量为1 400 m~3/s,来水频率为11%,定性预报第二松花江流域2017年为丰水年;2017年丰满水库实际来水141.00亿m~3,为多年均值的112%,为偏丰来水年份,来水定性预报正确。该方法的创新点在于:采用全局敏感性分析方法识别太阳活动的影响时滞,以确定预报因子;采用BP网络模拟预报因子与预报项目的复杂非线性相关关系,以构建预报网络。研究成果为2017年吉林省水文预报和防汛决策提供了重要支撑。(本文共计7页)......[继续阅读本文]

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