摘要：本研究从当前数值大气模式应用于水文预报的现状出发,分析了将数据同化技术融入到陆气耦合水文预报中的重要性,针对时空分辨率较高的天气雷达测雨数据,在WRF模式耦合WRF-Hydro陆面水文模式的基础上,构建了逐小时快速更新的WRF-3DVAR同化系统,并进一步验证了其在华北地区降雨径流预报中的应用效果。结果表明,同化天气雷达结合传统气象监测数据可以有效提高WRF模式的预报降雨精度,特别是针对时空分布均匀型的降雨,同化后预报降雨的CSI/RMSE指标提高了23.24%—50.00%。在径流预报中,经过数据同化后,更准确的预报降雨使径流预报结果也一定程度上得到了改善,洪峰流量和洪量误差均有所降低,Nash系数也所提高,整体上数据同化对预报水文过程的改进效果也较为明显。但对于时空分布不均匀型的降雨,洪峰流量和峰现时间的预报结果仍不理想,后续需要从陆面水文参数的精准率定、预报误差的实时校正等方面进行改进。

摘要：按照丰、平、枯水平年,选取白水江上游流域雨量站及大录水文站实测水文资料,分析水文站断面产汇流时间。以时段面平均雨量和时段流量为输入,率定降雨径流关系以及分析综合洪水退水曲线,建立白水江上游流域降雨径流预报模型,并利用剩余实测资料对模型进行检验。结果表明,模型实用有效、时效性高,预报精度符合要求。

摘要：简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。

摘要：本文将人工神经网络应用于二滩水电站以上支流鱼河的降雨径流预报，通过建模、计算、比较和分析可知，其非线性映射能力、自学习能力和灵活性，均能较好地反映降雨径流之间的非线性的、复杂的转换关系，结合流域水文特性并合理处理建模数据，值得进一步深入研究。

摘要：传统的水库汛限水位的控制,只利用了洪水的统计信息,使水库在汛期要时刻预防设计与校核洪水事件的发生,致使一些水库在汛期不敢蓄水而汛后又无水可蓄,造成洪水资源的浪费。提出水库汛限水位动态控制的新理念及其综合推理模式,适应当前预报技术的发展水平,考虑降雨径流洪水预报与一定时间内的短期降雨预报,排除不可能发生的洪水事件,预报可能发生的洪水,实施水库汛限水位的动态控制。但预报不可避免地存在误差,当小概率预报误差事件发生时,仍可采取弥补措施以确保大坝的防洪安全。