摘要：湖泊作为一种蓄水单元,尤其是大型过水性湖泊,是一种典型的平原型水库,在功能上与山谷型水库具有许多相似之处,但由于其特殊的地理地形构造,使得入湖洪水过程与入库洪水过程存在着较大的差异.在防洪安全设计研究中,山谷型水库关注的多是坝址洪水,即总的入库洪水过程,而对于湖泊来说,还需要关注各个分区的入湖洪水过程对湖区洪水演进的影响.针对大型过水性湖泊入湖洪水特征,本文采用Copula函数构造了多个联合分布函数,提出了一套基于总的入湖洪水过程推导各个分区入湖洪水过程置信区间的方法.以洪泽湖为应用实例,结果表明:1)在联合重现期已知的情况下,该方法能够确定总入湖洪量与洪峰的95%置信区间;2)该方法通过径流相关性分析对入湖河道合并聚类,形成分区入湖过程,既考虑了河道间天然的水文、水力联系,又避免了联合分布函数维度过高的问题;3)在总入湖洪量已知的情况下,该方法能够确定各分区入湖洪量分配95%置信区域.该方法具有较强的统计理论基础,拓展了多变量洪水频率分析技术在水利工程实际中的应用范围.

摘要：太湖流域位于长江入海口,地处中国沿海经济带和长江沿线内陆经济带的交汇处,是中国高度城镇化地区之一.流域汛期降水受到多重天气系统的影响,不同的天气系统带来时空分布各异的降水,给该地区城镇防洪排涝工作造成了巨大的挑战.本文基于Copula理论对太湖流域汛期洪涝风险进行研究,考虑了因降水主导因素不同所造成的流域洪涝风险的时空差异性.在时间角度,采用降水主导因素发生时间的概率分布,将汛期划分为梅汛期和台汛期;在空间角度,通过Copula函数,对研究区进行聚类划分;在此基础上,根据太湖流域防洪规划,对流域梅汛期和台汛期的洪涝风险进行分析.研究结果表明:①太湖流域的汛期划分为:6月24日7月21日为梅汛期,7月22日9月22日为台汛期;②根据各分区降水和太湖水位的联合分布函数拟合效果的优劣,在梅汛期,太湖流域被划分为P-Ⅰ区、P-Ⅱ区和P-Ⅲ区;在台汛期,整个流域的降水作为一个整体,不分区;③到2025年,太湖流域在梅汛期和台汛期出现排涝不利情境的风险概率分别为2.4%和1.1%.本文的研究方法可以为太湖流域设计暴雨的调整、洪水资源的利用以及防洪排涝实时调度的决策提供科学参考.

摘要：数据库是沿海围垦区水资源一体化管理决策支持系统的重要组成部分。基于系统数据处理量的庞大而选择性能优异、可伸缩性强的Oracle数据库,以Oracle作为核心数据库,根据国家水资源监控能力建设的设计规范,设计了系统数据库的结构和功能,探讨了系统开发中Oracle安全机制的建立和完善。其开发目的是为了实现基础数据的集成与计算结果的规范化存储,从而达到数据整合和共享的目的,使系统在信息支撑层的基础上得以安全高效地运行。经过试用表明,该数据库能够很好地满足用户实时数据访问与管理的需求,提高系统运行效率,为沿海围垦区水资源管理的数字化、现代化、科学化提供了有力的技术支撑。