摘要：莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建立BP人工神经网络,通过对径流分类前后的模型进行比较,发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型,故此设计了4种不同气候情景,采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即,在降水量不变、气温增加0.5℃,2030年莺落峡年径流量将增加8.92%;气温增加1℃、降水量不变,年径流量将减少5.414%;气温不变、降水量增加10%,年径流量将增加9.905%;气温增加0.5℃、降水量增加10%,年径流量将增加8.98%。

摘要：在分析EMD、EEMD和CEEMD方法不足之处的基础上,改进了残差估计方法,提出了水文时间序列多时间尺度分析的新方法——CEEMDAN方法,并将其应用于黑河莺落峡站1945-2015年的年径流量时序的多时间尺度分析中,揭示了黑河上游流域水文水资源系统变化的复杂多时间尺度特征,显示了CEEMDAN方法在水文时间序列分解中所具有的分解完整性、模态精准性的优点,具有广阔的应用前景。

摘要：对黑河出山口莺落峡站来径流的变化趋势进行了分析,结果表明:黑河流域径流整体上呈丰枯交替的周期性变化,出现了多个丰水段和枯水段,丰水年和枯水年出现的几率大致相等;未来黑河流域径流仍将周期性丰枯交替变化,莺落峡站多年平均径流量仍将在15.8亿m3附近波动。

摘要：比降面积法是一种通过观测比降利用水力学公式计算流量的方法。此法是目前调查历史洪水,定点、动点洪水调查,发生超标准洪水测流的唯一方法;也是无法设置流速仪或浮标等测流设施时推算流量的一种有效方法,其推流精度主要取决于糙率,糙率选得不合适对计算结果造成的误差是很大的。本文以莺落峡站河段为例对糙率分析与计算方法进行深入探讨。