徑流還原計(jì)算技術(shù)方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、由于水文循環(huán)過(guò)程及其空間變化的復(fù)雜關(guān)系和作用關(guān)系的非唯一性,水文系統(tǒng)一般具有非線性、時(shí)變、空間分布不均勻和不確定性的特點(diǎn)。水文復(fù)雜性所表現(xiàn)的非線性特點(diǎn)反映了自然界不斷變化的水循環(huán)系統(tǒng)的本質(zhì)規(guī)律,人們已開(kāi)始注意研究水文系統(tǒng)的非線性問(wèn)題。水文現(xiàn)象的非線性問(wèn)題研究是探索水文復(fù)雜性最為重要的理論問(wèn)題,應(yīng)用非線性理論及方法解決環(huán)境變化下徑流還原計(jì)算問(wèn)題可能是未來(lái)一段時(shí)間的熱點(diǎn)。我國(guó)是一個(gè)水資源相對(duì)貧乏的國(guó)家,按2004年人口計(jì)算,人均水資源占有量

2、為2185m3,僅占世界人均占有量的1/4,預(yù)計(jì)到2030年,我國(guó)人口將增至16億,人均占有量將不足1760m3。水資源短缺是我國(guó)必將面對(duì)的嚴(yán)峻考驗(yàn),因此怎樣合理配置、調(diào)度有限的水資源,使水資源在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中充分發(fā)揮其應(yīng)有的作用是十分必要的。準(zhǔn)確的水資源評(píng)價(jià)是有效利用水資源,保證水資源可持續(xù)發(fā)展的前提之一,而水資源評(píng)價(jià)的重要內(nèi)容之一就是對(duì)水資源量的計(jì)算。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,大量水利工程的修建,改變了河川徑流的天然狀況,使得斷面實(shí)測(cè)徑流

3、不能真實(shí)反映天然徑流狀況,因此要想得到正確的水資源量就必須對(duì)河川徑流進(jìn)行還原計(jì)算,其準(zhǔn)確性將直接影響到水資源工程的合理規(guī)劃和水資源的合理利用。目前在國(guó)內(nèi)的水資源評(píng)價(jià)過(guò)程中,對(duì)河川徑流進(jìn)行還原計(jì)算時(shí),所采用的大多都是傳統(tǒng)的計(jì)算方法,這些傳統(tǒng)的方法在理論上簡(jiǎn)單易懂,為眾多專家學(xué)者所青睞,但是隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、城鎮(zhèn)化的加快以及人類活動(dòng)影響因素的增加,對(duì)水資源而言,流域的條件變得日益復(fù)雜,上述傳統(tǒng)的水量還原計(jì)算方法難以適應(yīng)快速發(fā)展的國(guó)民經(jīng)

4、濟(jì)對(duì)水資源還原計(jì)算技術(shù)的要求。為此,探索新形勢(shì)、新情況下的河川徑流還原計(jì)算的新技術(shù)和新方法,是當(dāng)前水資源評(píng)價(jià)中的一項(xiàng)需要迫切解決的新課題。本文以山西省坪上水庫(kù)流域徑流的還原計(jì)算為研究對(duì)象,利用水量平衡法和降雨徑流模型對(duì)該流域進(jìn)行了徑流的還原計(jì)算,針對(duì)降雨徑流模型不能有效模擬徑流與各影響因子間非線性關(guān)系的特點(diǎn),建立了基于GA(Genetic Algotithms)優(yōu)化的BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)

5、絡(luò)；在基于對(duì)徑流還原計(jì)算原理深刻認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上,為深層次挖掘用水資料中隱含的信息,本論文還引入了基于小波分解的分項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,以期提高河川徑流還原計(jì)算的精度。本論文在收集大量的實(shí)測(cè)資料前提下,通過(guò)對(duì)相關(guān)資料的可靠性、一致性檢查后,在此基礎(chǔ)上展開(kāi)河川徑流還原計(jì)算技術(shù)方法及其應(yīng)用研究。研究成果表明,水量平衡法原理簡(jiǎn)單,但涉及到的用水部門(mén)較多,資料收集困難,常常導(dǎo)致計(jì)算精度較差；降雨徑流模型是一種理論概化模型,有著深厚的水文學(xué)的背景和理論基礎(chǔ),但

6、由于是線性模型,不能準(zhǔn)確描述各影響因子與天然徑流間的非線性關(guān)系,有時(shí)還原計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)“失真”現(xiàn)象；基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與降雨徑流模型相比,具有非線性特性,這與水文系統(tǒng)的本質(zhì)規(guī)律一致,因此具有較強(qiáng)的適用性,計(jì)算精度有所提高；為深層次挖掘用水資料中隱含的信息,針對(duì)流域的特點(diǎn)而建立的基于小波分解的分項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,能夠分尺度、深層次的把握現(xiàn)象的發(fā)展趨勢(shì),并將總體預(yù)測(cè)可能帶來(lái)的不確定性分散到各個(gè)分支上,物理概念清楚,徑流還原計(jì)算精度較

7、上述模型高。在各種研究方法的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了徑流還原計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件,應(yīng)用簡(jiǎn)潔方便,該系統(tǒng)對(duì)于提高水文工作者的工作效率,降低勞動(dòng)強(qiáng)度,縮短水資源評(píng)價(jià)的時(shí)間,實(shí)現(xiàn)各種徑流還原計(jì)算結(jié)果的比較,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本課題的研究豐富了徑流還原計(jì)算的技術(shù)方法,并以山西省坪上水庫(kù)流域?yàn)橐劳羞M(jìn)行了應(yīng)用研究,對(duì)合理評(píng)價(jià)水資源、合理確定水利工程的建設(shè)規(guī)模,具有重要的參考價(jià)值?？傊?將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及小波函數(shù)及預(yù)測(cè)模型應(yīng)用到水庫(kù)流域的水量還原計(jì)算