水文系统不确定性

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浅析宁乡水文站洪水预报的不确定性来源

浅析宁乡水文站洪水预报的不确定性来源
并 提 出宁 乡水文 站 洪 水预 报 中的 不确 定性 主要 来 源 。
引 起误 差 , 又 比如 , 由于制 造 精度 方 面 的原 因 , 雨 量
【 关键词 】 洪水预报
不确定性
主要 来源
计 本身存 在 测量 方 面的误差 ,测得值 与 实 际值不 完
全 一致 :雨 量计 测得 的雨 量对 测点 地 面降雨 量很 难 具 有完 全 的代表 性 :测站 周边 地理 环境 对雨 量计 工
《 湖南水利水 电) 2 0 1 3 年第 1 期
垫面情 况 ,本 流域 的蒸发 资料 预报 出宁乡水 文站 的
洪 水水 文要 素 。
1 . 2 方 案编 制情 况
宁 乡水 文站 洪 水预 报 方案 编 制选 用 2 0 0 0 ~ 2 0 0 3年 3年期 间 1 1 次 不 同时期 , 不 同类 型 的洪 水 , 同时加 选 了 1 9 9 8年 、 1 9 6 9年 两 次 特 大洪 水 共 计 l 3 次洪 水 作 为计 算 事例 . 雨 量 资 料 选用 宁 乡 、 石坝子 、
尾水位 ( m) 水 头 (m )・ 负 荷 (M Y / ) 4 - 日发 电量 (万
航运调节区 间+
< 3 0 0
50 20 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ0O—l000 50 20 50 l5
按发 电流量 3 0 0 m s 下泄 , 消藩至最低通 航水位 4 7 E t O m  ̄
作 的影 响 :站 网测 得 的面平 均雨量 与 实际 的面平 均
1 基本情况
1 . 1 宁 乡水 文站 洪水预 报方 案原 理
雨量存 在 数值 上 的差异 ; 降雨 时空 变化 的影 响 ; 各雨

不确定性规划在水资源管理中的运用与优势

不确定性规划在水资源管理中的运用与优势
深 度 分 析
不确 定性 规划 在 水 资 源 管理 中的 运 用与优 势
曾雪 婷 ,李 永 平
( 华北 电力 大学 资源 - 9环境 研 究院 ,北京 1 0 2 2 0 6 )
摘 要 : 水 资 源 管 理 系 统 是 一 个 复 杂 的 、 由 多 层 次 子 系 统 组 成 的 整 体 , 具 有 整 体 性 、 复 杂 性 、 不
实 际 决 策 系 统 中 的 不 确 定 性 因 素 和 信 息 。 它 们 大 体
上 可 分 为 四 类 … :一 是 未 来 事 物 的 随 机 性 ,它 是 由 于 难 以 严 格 控 制 未 来 事 件 发 生 的 条 件 ,从 而 无 法 预
知 其 结 果 而 产 生 的 。 二 是 客 观 认 识 的 模 糊 性 ,这 种
管理及 工 程 中。 1 . 2 水 资 源 管 理 系 统 中 的 不 确 定 性 分 析
管 理 系 统 中 包 含 很 多 复 杂 性 因 素 , 很 多 系 统 输 入 与 输 出 、 系 统 结 构 与 状 态 等 概 念 界 限 不 分 明 , 获 得 的
收 稿 日期 :2 0 1 3 — 0 6 - 0 7
水 作 为 基 础 的 自 然 资 源 和 战 略 性 的 经 济 资
作 者 简 介 : 曾 雪婷 ( 】 9 8 1 -) ,女 ,博 士 研究 生 。
水利 发 展研 究
2 0 1 3・ 7
2. 2. 1 随 机 规 划
数 据 有 时 也 是 残 缺 的 , 因 此 , 模 糊 也 给 决 策 带 来 了
构 三 方 面 组 成 都 存 在 不 确 定 性 。 不 确 定 性 的 存 在 给 水 资 源 管 理 及 决 策 带 来 了 许 多 困 难 , 如 : 降 雨 径 流 的 的 不 确 定 性 、地 下 水 层 界 定 的不 明 确 性 、

水文预报不确定性的研究

水文预报不确定性的研究
水 利 水 电
水文预报不确定性的研究
黄 恩雄
( 广西崇左市水文水资源局 )
要】 纵观世界各地 ,每 年都要 不 同程度 的遭 受洪水的威 模 型里。

【 摘
3 水文预报不确定性研究进展 3 . 1水文现象不确定性的研究进展 随机 水文学、模糊水文学是 当前 学术 界研 究水 文现象不确定性 的两种 主流方法 。它们对水文现象变化规律 的揭示 、模型的合理研 了研 究的 展 望 。 制有很强的优势 ,能有效 的探讨水文预报 的确 定性和 模糊 性及随机 【 关键词 】 水文预报 ;不确定性 ;展 望 性,这在 根本上就能基本消除确定性 、随机 性以及模 糊性在水文现 象研 究的误差。 前 言 从上世纪 六十年代 以后 ,世 界各 国都开始 了水文预报 的研 究, 3 . 1 . 1随机的不确定性. 自然界复杂 的水文现 象,想 要找 到它的规律并准确的解释是不 各种方法 、各种手段 。通过经 验的累积 ,总结 出了一套通用 的方法 : 运用计算机技术 、 现代 控制理论 以及水情 自动预报来 预报水 文事件 。 容易办到的 。只有随机 的数学理论结合 现实里的实际物理过程 ,也 但水文预报研 究时间短 ,起点低 ,所 以存在很多不足 ,并且洪 水有 就是前面讲到的随机水文学理论 ,利用 这个 理论;可 以联系水文预 报的确定性和随机性, 这对于丰富水文现象的特性有 了辩证的认识 。 时带有突发性和 复杂 性 ,这导致 了水文预报存在客观 的不确定 性。 介于 已知信息和未知信 息之 间的信 息系统 )在水文预报 但是研 究水文预 报仍然不可或缺 ,这在防洪减灾 的决策上提供 了很 灰色系统 ( 大 的帮助 ,研究水文预报不仅理论价 值重大 ,现实意 义也不 可小觑 。 中用于建模和预测水文现 象,通过此系 统,能够 较准确的预测水文 现象近期和未来 的发展变化趋势 ,而再 结合 分形理论及耗散理论在 1洪水预 报研究的现状 应用 计算 机技术 ,使得洪水 预报 在水情信息收集 、水情 情况处 水文预报 的 出色表现,水文预报取得 了令人 比较满意的结果 。 3 . 1 . 2模糊 的不确定性 理 的环节更加 的方便和迅速 ,六十 年代末,计算机技术 的迅猛 发展 人们对某种现 象产 生非确 定性的理解主要得益于模糊数学 的提 使运用遥测水 文信息直接预报洪水 水情成为 了可能 ;八十年代 ,预 报系统 中应用 了 自动控制理论来对 洪水预报进行实时校 正;而美国 出和推广 ,这种概念也使得人们研 究水文预 报的不确定性提出 了模 在九十年代初 期运用交互式预报程 序,揭开 了洪水预报 系统最新一 糊水文学 。由于水文预报可 以归纳成 典型、客观的模糊现象 ,因此 代 的篇 章。这 些研究统称为确 定性 洪水预报 ,应用也 最为广 泛 ,但 专家也提 出用模糊水文学来分析 水文系统的成因、概率统计及研究 是不足之 处就 是对不确定性信 息不 能充分利用 ,因此 不能得 出最令 预测因子 出现的 随机性及模糊 性。但 是,非线性理论在水文学 的研 人满意 的最优 决策,有时运用 不当,更可能造成更严 重的财产损失 究还存在很 多没有解决 的问题 和不足,这和其他的研究理论相 比, 和 人员伤 亡。各 国又在此研 究的基础 上探究新的方法 ,九十年代末 , 还有很大 的差距 ,值得进一步发展和完善 。 美 国率 先研 制成功一套用分析 量化 来预报水文预报中 不确 定性的概 3 . 2概 率水文预报研究进展 要想描述水文 预报 的不确定性,就要充分利用可 以找到 的一切 率水文预 报系 统,这使得水文预报研 究又上 了一个 新的台阶。 的资料和消 息,经过 几年 的积 累,概率水文预报的形式应用最广 的 2水 文预报不确定性 的来 源和分类 应属 贝叶斯概率水文预报 。 2 . 1水文预报不确定性 的来源 贝叶斯方法起 源于五十年代贝叶斯提 出的一种体系和方法 ,简 因气 象和地理 的因素,使得洪水的形成和发展变 得复杂和不确 定 ,这 也导致水文预报 的不确 定性的来源很广 。总体 来说,水文预 而言之 ,将 收集 到的所有 有用的信息综合分析,来做 出最正确 的判 断 ,最 明智 的决策 。运用 贝叶斯方法,研究者得到 了洪水灾害发生 报不确 定性来源 主要 由五点组成 。 第 一点,随机和模 糊的水文现象 。由于初 始的条件及其他一些 后 ,洪峰流量超过概 率的估计 ,综合对于参数的不确定性 的分析 , 贝叶斯方法在 国外应用渐渐广泛起来 , 影 响洪 水发生和发展 的因素影 响着 水文现象演变 ,水 文现象的随机 能最大限度减小 防洪的风 险。 性和模 糊性也表现 了出来 ,这也是水文预报 中不确定 性存在的根本 解决 了很 多之前 一直未解 决的世界性水文预报难题 。直到 九十年代 原因。第二点 ,即水文模 型结构存在误差 。研 究水文 自然规律 、解 末 ,我 国才 引进 贝叶斯概 率水文预报的概念 ,此后 贝叶斯概率水文 决水文 中的实践 问题 的主要 工具就是依靠水文模 型,水文模型主要 预报系统在 水文 水资源 系统对不确定性和风险性 的研究 中发挥 了重 有 系统、概念 、物理模 型三类。为 了消除预报存 在的误差 ,这三类 要作用 。 概率 水文预报不确定性 的研究能调整洪水 的观测 、预报 、警报 模 型都要对发生 的复杂 的水文物理 的现象运用新 的方法来进行不 同 层次、不 同深度 的描述 。但 是模型都有其理 想性,不管描述 的怎么 的风 险,提 供了全面的信息让决策者能有更好 的解决方案 ,帮助使 合理,这些模型 的预报精 度都没办法消 除防洪 实际要求的差距 。第 用者 降低洪水威胁 ,将 灾害损 失减小 到最低 ,让国家少些 担忧。 当然 ,水文预报研究还有不小 的挑战 。我们应在水 文机 理的研 三点,就是模型参数 的优 选差异 。水文模 型的多样性让我们在水文 预报中就要选择最优 的模 型,而选择 的准 则就 是模型的参数 ,参数 究上再着重 加强,减小参数的不确定性和模型 的不确定性 。还 要进 步完 善水清 自动测报系统 ,采集数据 的途径也应不 断改善,突破 在实际 中只能通过实 测资料得到 ,因此在模 型参数的优选上也存在 不确定性 。第 四点,模型确定性输入存在 误差。和所有 的一起存在 常规 的局限性,在信息利用、样本学 习上推 陈出新 ,真 正实现 其预 报 的价值 。 系统误差一样 ,模型 在确定性受系统故 障和观 测者操作 的影 响下, 也存在观测和计 算的误差,不可避 免。最后 一点 ,模型在不确 定性 4 总 结 随着 计算机技术的飞速发展 ,新 的技术不 断被 开发 ,新的方法 的输入上也存在 误差 。由于研究都是在假 定理想 的条件下完成 测定 和输入 的,因此 也很 难对降水和洪水在 实际形成过程有个全面 的认 不断应 用到水文预报的领域里 ,使得概率水文预报 发展迅 速,通过 识 ,这必然导致 输入 的水文预报 的结果 不确定性不会和实 际中相差 之前研究成果的积累 ,可 以知道概率水文预报将会 是预报 发展 的必 然,将会成为预报决策系统分量很重 的部分 ,国内外的兴趣和 关注 无几 。 都将 放到概率水文预报 上。 2 . 2 水文预报不确 定性 的分类 般将水 文预报的不确定性来源 分为三类 :水文现 象的不确定 参考文献 : 1 1 李彬权 . 基 于 贝叶斯理 论的水文 不确定性分析研 究进展 叨. 水科 学 性 、水文模型 的不确 定性 以及输入 的不 确定性 。水文现 象的不 确定 f 性指的是在水文 发生、发展及演变 的过 程中因为受到复杂 的因素的 进展, 2 0 1 0 ( 2 ) . 2 】 张勇传 . 贝叶斯概 率水文预报 系统在 中长期径 流预 报 中的应 用Ⅱ 】 . 综合影 响,使 其状态表现 出不稳定 的现 象。主要有模糊不确 定性和 f 随机不确 定性两种形式 水文模型 不确 定性包含模型 的结构误 差和 水科学进展, 2 0 0 9 ( 1 ) . 3 】 史俊超 . 无资料地 区水 文预 报 ( P u B ) 确定性研 究 Ⅱ 】 . 水 电能源科 参数优选 的误差 , 因其两者相 互依赖 , 所 以一般不把 它们 分别量化。 [ 而输入 的不确 定性也分为两类 :确 定性 和不确定性输入 。在 水文预 学, 2 0 0 9 ( 4 ) . 报 时已知的情 况为确定性输入 ,而 不确 定性主要表现在输 出的水文 胁 。因此 ,水文预报 的重要性 不言而喻 。但是水 文预报在世界 上 因 其不确 定性使得 各 国花 费很 大去研 究其预报的正确性 。本 文主要对 水 文预报 的来源做 了归纳 ,并将其 分类 ,又对水 文预报 的前景进行��

水文模型参数不确定性分析方法探讨

水文模型参数不确定性分析方法探讨

() , + 一 Ob , , ) =( 6 lO , . . .
( )从指 定的先 验概率 中抽取 : 3 ,
X"dx ,’,此处 =) ,v ≠I ‘ 1 (L )  ̄ :. c j 。
作 者简 介 :陈 昌军 ( 9 4年 一 ) 男 , 高 级 工 程 师 。 17 ,
水 文水 资源
水 利规 划与 设计
2 1 第 3期 0 2年
水 文模 型 参数 不确 定 性 分析 方 法探 讨
陈 昌军 郑雄 伟
( 浙江省水利 水 电勘 测设 计院 杭 州 3 0 0 ) 1 02
【 摘 要 】 应用 基 于马 尔科 夫 链 蒙托 卡 罗 ( a k v C a n M n e C r o M r o h i o t a l )理 论 的 删 ( h e r p l t e M t o o i S
f xY = —— (,) —
2c √ 一 7 1

链 收 敛 后 , 两 参 数 散 点 图见 图 2 ,结 果 与 已

{ 却
2 t … 19 .
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知 的概率 分布相一致 。 由此可见 ,M H算法可 以 成 功 模 拟 出参 数 后 验 分 布 的强 香 蕉 形 曲线 ,故 可
2 2 模 拟 验 证 . 根 据 以 上 马 尔 科 夫 链 蒙 托 卡 罗 法 的 算 法 原 理 ,采 用 M T A A L B语 言 编 写 计 算 程序 进 行 模 拟 计 算 , 为 测 试 计 算 程 序 的 正 确 性 , 检 验 M ( h H te
M t o o i a t n s l o i h e r p l H s i g a g r t m)算 法 在 不 确 S

考虑水文预报不确定性的水库优化调度研究

考虑水文预报不确定性的水库优化调度研究

考虑水文预报不确定性的水库优化调度研究摘要:水库是我国最主要的水资源调控工程之一,有着广泛的应用。

然而,当面对极端气候和不确定的气候变化时,水文预报所带来的不确定性引起了人们的关注,这也影响到了水库的优化调度。

基于此,本文在考虑水文预报不确定性的情况下,对水库优化调度进行简单探讨。

关键词:水文预报;不确定性;水库调度;优化1.水库调度的基本原理水库能够对径流的季节丰枯进行调节。

一般的,水库在汛期用于防洪调度而维持在较低的水位运行,在非汛期用于供水、发电等兴利调度而维持在较高水位运行。

与此同时,水库在汛末蓄水,利用库容储存汛期水量用于非汛期的供水、发电等。

这些调度特征都反映在水库调度图中,如图1所示。

图1 水库调度图示例水库优化调度是指在水库水量允许的情况下,通过对不同情况的预测和分析,合理地制定水库放水计划,从而达到统筹水库水资源的最大效益。

水库调度问题是水利工程领域的一个经典问题,其优化调度问题具有极高的实际应用价值和重要性,不仅能够为水利工程的管理提供重要的参考依据,还可以为生态环境的保护和节能减排做出积极贡献。

对于水库调度问题,其本质是一个经典的优化问题,涉及到多个变量、多个目标和多种约束条件。

在实际运用中,水库调度问题通常被转化为一个数学规划问题,以实现对水库的优化调度,保证水库各项运行指标达到最优。

在进行水库优化调度时,需要考虑多种因素,如水库的水文水资源情况、上游入库流量、下游供水要求、防洪能力等。

同时,水库还应该遵循一系列基本原则,如优先满足下游的需水要求、尽量减少泄洪造成的损失等。

在制定水库的优化调度方案时,应该综合考虑多种因素,合理地制定水库放水计划,达到最优的调度效果。

此外,在水库优化调度过程中,不确定性因素也需要重视。

水库优化调度是建立在对水文预报的基础上的,但水文预报的不确定性往往导致水库放水计划的不确定性,因此,在进行水库优化调度时,应该充分考虑水文预报的不确定性,制定灵活的优化调度方案,以应对不确定性因素的影响。

贝叶斯方法在水环境系统不确定性中的应用述评

贝叶斯方法在水环境系统不确定性中的应用述评

第30卷第9期2 0 1 2年9月水 电 能 源 科 学Water Resources and PowerVol.30No.9Sep.2 0 1 2文章编号:1000-7709(2012)09-0047-04贝叶斯方法在水环境系统不确定性分析中的应用述评黄 凯,张晓玲(北京林业大学环境科学与工程学院,北京100083)摘要:贝叶斯方法是解决不确定问题的新思路,评述了以贝叶斯公式、贝叶斯统计推断及贝叶斯网络为基础的贝叶斯方法在水质评价、水环境模型参数识别、水环境管理及风险决策方面的应用。

贝叶斯公式可很好地解决水质评价中监测数据、水质级别、水质标准等蕴含的不确定信息。

贝叶斯统计推断耦合水环境模型为模型参数识别提供新方法,其应用难点为贝叶斯后验分布的计算。

介绍了后验分布的离散贝叶斯算法、传统及改进MCMC算法。

贝叶斯网络在水质评价、模型预测、水环境管理及风险决策中可同时考虑多个变量的综合作用,得到影响管理决策各因素的不确定性信息,为水环境的管理决策提供科学依据。

关键词:贝叶斯方法;贝叶斯网络;不确定性;水质评价;参数识别;风险决策中图分类号:X824文献标志码:A收稿日期:2012-01-23,修回日期:2012-03-14基金项目:国家水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2008ZX07102-001);北京市自然科学基金资助项目(9122017);国家自然科学基金资助项目(51104021)作者简介:黄凯(1981-),男,讲师,研究方向为水环境管理,E-mail:huangkmail@gmail.com 水环境是一个不断变化、充满不确定性因素的复杂系统。

水环境系统的不确定性表现在:①客观上。

系统自身的水文条件(流速、流态、流量等)和自然环境因素(水温、降雨量等)具有随机性,生活污水及工农业废水等污染源随经济社会发展存在波动性,污染物在水体中的扩散、稀释、分解、沉淀及在物理、化学、生物作用下的降解虽有一定规律性,但又存在不确定性变异;②主观上。

港口航道设计中的水文分析

港口航道设计中的水文分析

港口航道设计中的水文分析港口航道作为水运交通的重要基础设施,其设计的合理性和安全性直接关系到船舶的通航效率和航行安全。

而水文条件是港口航道设计中至关重要的因素之一,对港口航道的选址、布局、尺度以及通航能力等方面都有着重要的影响。

因此,在港口航道设计过程中,进行全面、深入的水文分析是必不可少的环节。

一、港口航道设计中水文分析的重要性水文条件的复杂性和多变性使得其对港口航道的影响十分显著。

首先,水流的速度、流向和流量直接决定了船舶在航道内的航行阻力和操纵难度。

过大的水流速度可能导致船舶失控,过小的流量则可能影响航道的水深和通航能力。

其次,水位的变化会影响港口码头的装卸作业和船舶的靠泊安全。

极端高水位可能使码头被淹没,极端低水位则可能导致船舶搁浅。

此外,波浪的大小和周期也会对港口设施和船舶造成冲击和损坏。

二、港口航道设计中需要考虑的水文要素(一)潮位潮位是指海面在天体引潮力作用下产生的周期性升降运动所达到的水位。

在港口航道设计中,需要准确掌握当地的潮位特征,包括平均潮位、最高潮位、最低潮位、潮差以及潮型等。

这些参数对于确定航道的底高程、码头的前沿水深以及防波堤的高度等具有重要意义。

(二)波浪波浪是由风引起的海面起伏现象。

波浪的要素包括波高、波长、波周期和波向等。

在港口航道设计中,需要考虑波浪对港口水域的影响,如波浪对码头结构的冲击、对船舶靠泊和系泊的影响等。

同时,还需要根据波浪情况合理设计防波堤,以减少波浪对港口的影响。

(三)水流水流是港口航道中水体的运动形式,包括潮流、径流和风生流等。

水流的速度和流向对船舶的航行和操纵有着重要影响。

在设计航道时,需要根据水流情况确定航道的走向和宽度,以减少水流对船舶的阻力和提高通航安全性。

(四)泥沙运动泥沙运动是指在水流、波浪等动力作用下,泥沙的输移和沉积过程。

港口航道附近的泥沙运动可能导致航道淤积,影响通航水深。

因此,在设计过程中需要对泥沙的来源、输移路径和沉积规律进行分析,采取相应的防淤措施,如合理布置导堤、疏浚等。

浅析水文气象预报存在误差的原因

浅析水文气象预报存在误差的原因

浅析水文气象预报存在误差的原因水文气象预报对于各行各业的人都非常重要,而预报误差是无法避免的。

这里简单地分析一下水文气象预报存在误差的原因。

1. 气象资料的不完全性和不准确性气象预报是以气象资料为基础进行的,但是气象资料的获取难度较大,且有很多因素会影响到其准确性。

比如天气监测设备的故障,气象站位置的选择不合理,各地气象站设备类型、观测时间、频率等都可能导致预报数据出现偏差,从而影响预报的准确性。

2. 数值模式的误差气象预报模型是气象预报的核心,是计算和预测天气现象的数学模型,但是由于模型本身的复杂性和模拟过程中的近似性质,模型预报存在一定的误差。

比如模型的分辨率导致预报的精度不高,参数化方案导致误差等,都是数值模式误差的常见原因。

3. 人为因素水文气象预报需要专业人员进行分析和评估,但人为因素也很容易导致预报误差。

比如预报员个人经验不足、观察能力不强等,都会影响预报准确性。

另外,预报员在预报过程中还需要考虑一些非气象因素,如社会要求、政治压力、经济需求等,这些因素也可能影响预报结果。

4. 气象系统的不确定性天气是一个非常复杂的系统,任何微小的变化都可能影响到天气现象的发展。

再加上气象系统自身的随机性和不确定性,预报准确性不可能做到百分之百。

因此,即使是相同的气象预报模型和相同的观测数据,由于气象系统的不确定性,也会导致预报结果出现偏差。

总之,水文气象预报误差是由多个因素综合作用造成的,预报准确性无法做到完全精准,但这并不意味着预报没有价值。

气象预报仍然是人们生产、生活和防灾减灾的重要参考依据。

预报员需要时刻关注数据的精准性,不断提高自身的专业水平,尽可能提高预测准确度。

同时,我们也需要认识到预报误差存在的普遍性,做好预备措施,以最小的代价应对预报误差可能产生的风险。

水文监测基础理论知识单选题100道及答案解析

水文监测基础理论知识单选题100道及答案解析

水文监测基础理论知识单选题100道及答案解析1. 水文监测的主要目的是()A. 研究水资源B. 为水利工程提供数据C. 了解水循环D. 以上都是答案:D解析:水文监测的目的包括研究水资源、为水利工程提供数据以及了解水循环等多个方面。

2. 以下哪种仪器常用于测量河流水位?()A. 雨量计B. 流速仪C. 水位计D. 温度计答案:C解析:水位计是专门用于测量河流水位的仪器。

3. 水文监测中,测量降雨量常用的仪器是()A. 翻斗式雨量计B. 浮子式水位计C. 电磁流速仪D. 超声波测深仪答案:A解析:翻斗式雨量计是测量降雨量的常见仪器。

4. 河流的流量是指()A. 单位时间内通过河流某一断面的水量B. 河流的长度C. 河流的宽度D. 河流水的深度答案:A解析:流量的定义是单位时间内通过河流某一断面的水量。

5. 以下哪个因素对河流水质影响较大?()A. 气温B. 降水C. 污染源D. 风速答案:C解析:污染源直接影响河流水质。

6. 水文资料整编的主要工作是()A. 数据收集B. 数据分析C. 数据整理和审查D. 以上都是答案:D解析:水文资料整编包括数据收集、分析、整理和审查等工作。

7. 地下水监测的主要项目包括()A. 水位B. 水质C. 水温D. 以上都是答案:D解析:地下水监测通常包括水位、水质和水温等项目。

8. 水文预报的基础是()A. 水文监测数据B. 气象预报C. 地理信息D. 历史经验答案:A解析:准确的水文监测数据是进行水文预报的基础。

9. 流速测量中,常用的方法是()A. 浮标法B. 称重法C. 量杯法D. 目测法答案:A解析:浮标法是流速测量中常用的方法之一。

10. 河流水温的变化主要受()影响。

A. 季节B. 流量C. 水质D. 河道宽度答案:A解析:季节是影响河流水温变化的主要因素。

11. 以下哪种仪器可用于测量河流的含沙量?()A. 浊度仪B. 泥沙采样器C. 压力计D. 湿度计答案:B解析:泥沙采样器用于采集水样以测量河流的含沙量。

水利工程水文监测工作的方法和难点分析

水利工程水文监测工作的方法和难点分析

水利工程水文监测工作的方法和难点分析水利工程水文监测工作是指利用现代科技手段对水文要素进行系统监测和分析,以实现对水利工程运行状态、水资源调控和水环境保护等方面的科学管理。

水文监测工作对于保障水利工程安全运行、合理利用水资源、预防水灾等具有重要意义。

本文将对水利工程水文监测工作的方法和难点进行分析,以期为相关领域的研究和实践提供参考。

一、水文监测工作的方法1. 实地观测法实地观测法是指通过人工巡视、实地测量等方式进行水文要素的监测和记录。

该方法可以直接获取实时数据,具有较高的准确性和可靠性,对于某些特殊情况的监测具有独特的优势。

该方法成本较高,人力物力投入较大,同时受到天气、地形地貌等自然因素的限制。

2. 自动监测法自动监测法是利用现代信息技术手段,通过传感器、遥测设备等自动采集水文数据,并传输到相关监测中心进行处理和分析。

该方法具有高效、便捷、连续性强等优点,能够实现对水文要素的全天候、全方位监测。

自动监测设备的安装、运行和维护需要一定的技术和资金投入,同时受到设备故障、电源供应等因素的影响。

3. 遥感监测法遥感监测法是利用卫星、航空遥感技术获取水文要素信息,通过遥感图像解译、数字模拟等手段进行水文要素的监测和分析。

该方法具有广覆盖、高分辨率、多时相、实时性强等优点,能够实现对大范围水文要素的监测和分析。

遥感监测技术受到云层、大气、地物遮挡等因素的影响,同时需要针对不同水文要素进行不同的遥感监测技术选择与应用。

1. 数据准确性和可靠性水文监测工作的核心是获取准确、可靠的水文数据,但受到自然环境因素、监测设备质量、技术手段等影响,水文数据的准确性和可靠性常常受到挑战。

如何提高监测设备的精度,采用合理的数据处理方法,是当前水文监测工作中的难点之一。

2. 监测范围和时空分辨率对于大型水利工程和湿地生态环境等复杂环境的水文监测工作,如何实现对不同时空尺度的水文要素进行全面、精准的监测与分析,是当前水文监测工作的难点之一。

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器刘章君;郭生练;何绍坤;巴欢欢;尹家波【摘要】传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性.本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中.结果表明:所提方法实用有效,CBTF 方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息.所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值.%The traditional hydrologic uncertainty processor (HUP) belongs to the univariate structure type,which only independently provides a marginal Bayesian posterior probability density function of observed discharge for each lead time and does not consider and characterize the inherent dependence among these variables.In this paper,the analytical expression of Bayesian posterior transition density was derived by using Copula function,and therefore the Copula-based BTF (CBTF) method and Copula-based multivariate HUP (CMHUP) was proposed.Subsequently,the Copula-based BEF (CBEF) wasdeveloped.Application results of Three Gorges Reservoir (TGR) indicate that the proposed methods are practical and effective,of which the CBTFmethod and CMHUP not only can quantitatively evaluate the uncertainty of transition forecast for inflows of the TGR,but also reveal the evolution characteristic with time of uncertainty in hydrologicalforecasting.Moreover,the uncertain information about the maximum inflow forecast within specified lead time is provided by the CBEF method.The proposed methods relax the linear-normal assumption and capture the nonlinear and non-Gaussian characteristics of discharge process adequately,which lead to more extensive application scope and support the flood control and disaster mitigation,and reservoir operation better.【期刊名称】《水利学报》【年(卷),期】2018(049)003【总页数】11页(P332-342)【关键词】水文预报;贝叶斯理论;水文不确定性处理器;转移概率预报;极值概率预报;Copula函数【作者】刘章君;郭生练;何绍坤;巴欢欢;尹家波【作者单位】武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉 430072;江西省水利科学研究院,江西南昌 330029;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉 430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉 430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉 430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉 430072【正文语种】中文【中图分类】TV1241 研究背景水文不确定性处理器(Hydrologic Uncertainty Processor,HUP)作为贝叶斯预报系统(Bayesian Forecasting System,BFS)[1]的一个重要组件,用来量化除定量降水预报不确定性以外的其他所有不确定性,在实际中应用广泛[2-5]。

如何进行水文模型参数估计与优化

如何进行水文模型参数估计与优化

如何进行水文模型参数估计与优化水文模型是研究水文过程的数学和物理模型,在水资源管理、洪水预报、水文预测等领域具有重要的应用价值。

水文模型通过对流域内水文过程的数学描述,可以模拟和预测流域内的水文变化,为水资源利用和水灾防治提供科学依据。

水文模型的准确性和可靠性取决于其参数的估计与优化。

本文将着重探讨水文模型参数估计与优化的方法和技术。

一、水文模型参数估计方法水文模型中的参数是用于表征流域水文过程特征的数值,包括径流系数、蒸散发系数、水库出流系数等。

水文模型参数的估计是建立模型并进行模拟预测的基础,常见的水文模型参数估计方法包括以下几种。

1. 直接观测法:通过野外观测和实测数据,直接获取模型参数。

例如,通过水文站点的水位、降雨量等实测数据,运用流量-水位关系曲线和单位线法等方法,推算出流域的径流系数。

2. 统计法:利用历史观测数据和统计分析方法,对模型参数进行估计。

例如,对于蒸散发系数,可以通过观测站点的气象数据,利用统计分析方法拟合出蒸发量与气象因子之间的关系,并将拟合参数应用于水文模型。

3. 迭代优化法:使用数值优化算法,通过不断迭代计算,寻找使模型模拟结果与实测数据拟合最好的参数。

其中,常用的数值优化算法包括梯度下降法、遗传算法、模拟退火算法等。

这些算法通过不断调整参数数值,优化模型的适应性。

二、水文模型参数优化技术水文模型参数优化的目标是寻找模型输出与实测数据之间最好的拟合程度,通常使用的评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。

为了提高参数优化的效果,可以采用以下技术。

1. 敏感性分析:通过敏感性分析,确定影响模型输出的关键参数。

敏感性分析可以基于数值计算或数学推导,得到不同参数对输出结果的影响程度。

通过优先调整敏感性较高的参数,可以提高参数优化的效果。

2. 参数拟合范围设定:对于某些参数,可能存在边界约束或物理意义约束。

在进行参数优化时,需要合理设定参数的拟合范围,以保证优化结果的可靠性和合理性。

水文水资源测量不确定度问题

水文水资源测量不确定度问题

水文水资源测量不确定度问题探讨摘要:文章介绍了水文水资源测量不确定度问题的提出,简单介绍了测量不确定度的概念和产生不确定度的主要因素,还阐述了测量不确定度的基本评定方法,简单分析了其数学模型的建立。

关键词:水文水资源;测量不确定度;基本评定方法中图分类号:tv211.1文献标识码: a 文章编号:测量是人们认识自然界量值关系的重要手段,是人类有意识的实践活动。

当人们用测量来认识客观存在的量值时,该量值就是被测量,其定义值就是被测量真值。

被测量真值是一种客观存在,其关键是被测量真值的定义。

有测量史以来,测量准确度评估始终处于计量技术的核心位置。

测量不确定度表征被测量真值在某个量值范围的估计。

测量不确定度的提出引发了经典真值误差概念、误差理论研究和应用、测量结果评定与表示的重大变革。

水文水资源测量不确定度问题的提出水文水资源测量中的雨量、水位、流量、泥沙、蒸发、墒情、地下水观测和水质分析等活动,以及水情、水质自动测报等,都可称为水文水资源测量或计量,均属于计量学的范畴。

计量是实行单位统一、量值准确可靠的活动。

现在有不少领域对水文水资源测量的结果要求都比较高,如水行政执法和水事纠分的仲裁等,对所需的水文水资源测量结果的质量要求较高,如计量(水质、水量)不准,供方或需方有意见,甚至引起诉讼,使水文水资源测量单位非常被动,并可能受到经济损失;水工程的规划设计、防汛抗旱决策都依赖于水文水资源测量结果。

因此,测量结果的可用性很大程度上取决于其不确定度的大小,测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征。

所以,测量结果必须附有不确定度说明才是完整并有意义的。

遗憾的是,目前我国在水文水资源测量结果不确定度的评定与表示方面还有一些不完善的地方,尤其是流量测量方面还有待于进一步的完善。

测量不确定度的简单介绍测量不确定度的概念:测量不确定度是用以表征测量过程中各项误差综合影响测量结果分散程度的一个误差限,或者说它是各项误差综合影响测量结果对其真值可能偏离的一个区间,也就是说测量不确定度,不仅包括计量器具的不确定度,也包括环境及操作人员等因素引起的不确定度。

基于贝叶斯理论的水文不确定性分析研究进展

基于贝叶斯理论的水文不确定性分析研究进展

基于贝叶斯理论的水文不确定性分析研究进展【摘要】自然气候变化与人类的社会活动等都会对水文过程造成一定程度上的影响,使得水文系列的变化情况比较复杂。

由于水文过程具有随机性和确定性相互结合的特性,因此,我们可以运用贝叶斯理论作为研究水文资源的理论依据,对水文频率等情况作出准确有效地计算与分析,为水利工程提供良好的信息依据。

【关键词】贝叶斯理论;水文频率;不确定性水文过程是一个相对较为复杂的自然演变过程,自然气候的变化与人类社会活动等都会对其产生一定的影响与作用。

在水文资料的研究中,可以将水文学分为确定性的成分,以及随机性的成分,这两种成分都可以用来研究水文学的时间系列。

人类的社会活动以及自然的气候条件所影响的变化可以归类于确定性成分,气候条件变化是一个循序渐进的演变过程,对水文系列的影响有着一定的周期性作用。

而一些没有明确的变化规则或者是偶发性事件,我们可以把它归类于随机性成分。

由于水文过程极为复杂,再加上人类在该领域的专业认知比较有限,使得对于水文过程的分析与计算显得不够充分与全面。

本文所研究的贝叶斯理论,就能很好地解决水文分析的不确定性因素,可以非常准确地计算出水文频率,以及预报水文过程。

一、贝叶斯理论分析法的简介在分析水文频率的过程中,一般我们会采用相关的模型来辅助计算与分析。

但是这些模型在分析的过程中,具有一定的误差,缺乏实际的依据,使得分析的结果存在不确定性。

再加上人们对于水文领域的专业知识缺乏足够的认知,使得在分析的方法与参数的估计上也显得较为片面。

鉴于以上这些不确定性因素,一些国内外知名的学者开始针对该问题进行有效的研究。

而贝叶斯理论是目前来说研究水文过程的最佳分析方法。

贝叶斯理论,是由国外学者伍德最早运用于水文过程的分析过程中,该理论可以比较精确地对水文参数进行确定,从而更好地分析水文过程。

在运用贝叶斯理论分析水位参数不确定性的函数可以表示为:f(q)=■(q\a)f″(a)da伍德(wood)在运用贝叶斯理论的分析水文情况的过程中,已经基本建立了一套对于水文过程的不确定性因素进行有效分析的理论体系。

水环境中的不确定性理论与方法研究——以三峡水库为例

水环境中的不确定性理论与方法研究——以三峡水库为例

水环境中的不确定性理论与方法研究——以三峡水库为例水环境中的不确定性理论与方法研究——以三峡水库为例 1. 引言水是人类生存和发展的必需资源之一,而水环境则是水资源的重要组成部分。

然而,由于自然环境的复杂性和人为活动的不确定性,水环境中存在着众多的不确定性因素。

为了更好地了解和管理水环境,不确定性理论与方法的研究变得至关重要。

本文将以中国著名的三峡水库为例,探讨水环境中的不确定性问题,并介绍相关的理论与方法。

2. 不确定性的来源水环境中的不确定性来源于多个方面,包括自然环境变化、人类活动和数据不确定性等。

自然环境变化包括气候变化、水文过程变化等,这些变化导致了水域水文水质参数的变化,进而导致水环境的不确定性。

人类活动的不确定性主要包括城市化、工业化、农业生产等对水环境的直接或间接影响,这些活动会改变水环境的生物多样性、水生态系统的平衡等。

数据不确定性则主要源于数据收集的不完全性和测量的误差,影响了对水环境的准确判断和决策。

3. 不确定性的影响不确定性的存在导致水环境的管理和保护面临巨大挑战。

首先,不确定性使得对水环境中的潜在问题和风险的识别更加困难。

例如,如果无法准确估计水域中的污染物浓度,则很难对污染问题及时做出反应。

其次,不确定性也影响了对水环境控制措施的评估和效果的判断。

例如,在制定水质标准或建立治理方案时,不确定性对方案的可行性和效果评估造成了困扰。

最后,不确定性还增加了决策的风险和不确定性,不同的决策可能导致不同的结果和后果。

4. 不确定性分析方法针对水环境中的不确定性,研究者们提出了多种不确定性分析方法。

常用的方法包括统计分析、模糊推理、贝叶斯理论等。

统计分析可以通过对历史数据的整理和分析,估计出不同因素对水环境的影响程度和变异程度,为决策提供可靠的数据支持。

模糊推理方法则能够处理不完全信息和模糊概念,将模糊的问题转化为精确的决策结果,提高了对不确定性的处理能力。

贝叶斯理论则能够将不确定信息转化为概率分布,通过概率计算准确估计决策的风险和不确定性。

三峡水库水文气象预报不确定性及误差分布分析

三峡水库水文气象预报不确定性及误差分布分析

三峡水库水文气象预报不确定性及误差分布分析许银山;李玉荣;闵要武【摘要】准确、及时的水文气象预报信息是水库实时预报调度的基础和技术支撑. 基于长江水利委员会水文局发布的三峡水库历年短中期入库流量预报成果,综合评定了预报精度和水平,分析了降雨量级、落区及入库流量级别等因素对预报误差的影响,比较了正态分布和非参数估计两种方法用于估计预报相对误差概率密度函数的效果. 结果显示,采用非参数估计推求的概率密度函数与样本拟合程度高,可应用于三峡水库水文气象预报定量风险管理.%Accurate and timely hydro-meteorological forecasting information is the basis and technical support of real-time forecast-based operation of the reservoir. Based on the historical short-term and medium-term inflow forecast of Three Gorges Reservoir issued by Bureau of Hydrology, Changjiang Water Resources Commission, the inflow forecasting accuracy are evaluated comprehensively, the influences of the precipitation magnitude, precipitation area and inflow grade on forecasting error are ana-lyzed, and the performance of the normal distribution and the nonparametric estimation method in estimating the probability densi-ty function of relative error is compared. The results showed that the nonparametric estimation method has high fitting degree in estimating the probability density function of forecasting relative error, and the comprehensive analysis results can be applied to the quantitative risk management of Three Gorges Reservoir.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2015(046)021【总页数】7页(P27-32,54)【关键词】水文气象预报;误差;概率密度函数;非参数估计;Parzen窗;三峡水库【作者】许银山;李玉荣;闵要武【作者单位】长江水利委员会水文局,湖北武汉430010;长江水利委员会水文局,湖北武汉430010;长江水利委员会水文局,湖北武汉430010【正文语种】中文【中图分类】P3382010年10月26日,三峡水库蓄水至正常高水位175 m,标志着三峡水库开始全面发挥防洪抗旱、发电、航运、供水、生态等综合效益。

水资源系统不确定性决策机会约束模型法

水资源系统不确定性决策机会约束模型法

提出后, 这种决策问题的研究已引起了一些关注. 文献[ ~ ] 1 3相继提 出了误差传播分析法、 层次分析法和线 性规划法. 文献[] 4 在用线性规划法求出各方 案的综合评价值区间后, 根据随机均匀分布假设及概率分析方
法 提 出了可能度 概念 及相应 的决 策方 案排 序法 . 线性 规划方 法针 对多 属性不 确定性 决策 问题 , 据加权 法则 和线性 规划模 型 , 出决 策方 案的综合 评价 依 给 值所在 的 区间. 首先对 由 区间数表达 的原始 决策矩 阵 g进行 规范化 , 设规 范化 后 的矩 阵 为 R 它仍 然 是带 有
第3 0卷第 1 期
方红 约束模 型法
根据规范化矩阵 R和各属性权重区间 : ” , ]文献[] j [ } , 3给出了求解决策方案 s 的综合评价值区 e
间的两个线 性 规划模 型 :m n ( = i d

r 和
‘ I = i l =
R= } , =[ , … 而 rr }
收穰 日期 :0卜 0 20 卜位 作者 简 介 : 红 远 (9 3 ) 男 , 苏 耀 水 人 . 教授 博士研究生 . 方 16 一 . 江 副 主要从事水赍豫规捌 与管理工作

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J= 1
2 决策方法及其评价
很显然 , 多属 性不 确定 性决策 模 型更 多地 注重 了实际决 策 过程 中客 观存 在 的决 策 信息 的复 杂性 和 不确 定性 , 它反 映 了人 们越来 越 重视决 策过 程 的合 理和信 息的完 备 . 在具 有 不确定性 区 间集值 的多属 性决策 模式
拟 的遗传 算法 可 以有效地获 得 问题 的解 , 最终 方案排序 合理 . 且 关键 词 : 资源 系统 ; 水 多属性 决策 ; 随机分 布 ; 会约束模 型 机 中图分 类号 :V 102 T 2: 2 文献标识码 : A 文章 编号 :00 18 (o2o 一08 0 10 -902o )l 08 —5

洪水预报中不确定性分析

洪水预报中不确定性分析
以 下内容 强 调 了水 文 工 作 者 并 非 十 分 清 楚 的 两 个 方面 :
从 方程 ( ) 以 看 到 , 验 的 参 数 向量 的概 率 1可 后
密度 , g I , ) 在获得预测性不定 因素时 即, ( ,
起 实质 性作 用 。根 据 贝 叶斯 的推 断 , 一 过 程 起始 这
不 确定性 因素 是 水 文学 中 的重 要概 念 , 它在 建
模 以及 预报 中担 任 越 来越 多 的角 色 , 接 影 响到 洪 直
信 息 。 下面 提 供 的符 号 可 以 看成 是 可预 测 的不 定
因素 的正 式 定义 :
水预 报 结 果 的精 度 。 下 面 从 两 方面 阐 述 洪 水 预 报 厂 ) ( , 中 的不确 定性 。
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20 0 8年第 4期 ( 2 第 6卷第 2 5期 ) 8
模式 。
东北水 利水 电
3 1
况。 为 了清 楚地解 释 这一 点 , 我 们 以 更加 宽 泛 并 让 且 易懂 的方式 改 写 方程 ( ) 1。
方程 ( ) 达 的可预 测 性 不定 因素 是 不 基 于参 1表 数 的 , 为 已经 忽 略 了 参 数 的 不 定 性。 这 意 味 着 , 因 按 照 以上 方程 , 工作 人 员必 须考 虑 并且 使 用 所 有可 能的模 型预 测 ( 由参数 向量 实现 的那 个 ) 不 仅 是 经 ; 方程 中提到 的最 有 可 能 的 与参 数 值 相 关 的 , 且 还 而 要使用 后 验 的概 率 函数 来 忽 略所 有 的不 确 定 因 素 ( 这一 因素 已经 被包 括在 模 型 函数 中 ) 通 过 这 一 方 ,
式 来取 得所 有预 测 的平均值 。

基于气候与水文条件不确定性的洪水风险评估

基于气候与水文条件不确定性的洪水风险评估

基于气候与水文条件不确定性的洪水风险评估
本刊
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】2016(0)8
【摘要】综合气候和水文模型的不确定性对洪灾进行风险评估,需要调查以下因素,即相对于气候的变化多样性,水文不确定性重要与否;通过概念式的集成参数模型得
到的统计学上的不确定性特征,是否可在建模过程中足以反映水文本身的不确定性。

为此,根据水文模型,提出了一种气候模拟实验方案,可在气候条件多变的情况下,
【总页数】1页(P44-44)
【关键词】水文模型;风险评估;参数模型;模拟实验;贝叶斯模型;水文条件;残余误差;灾害评估
【作者】本刊
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】TV147
【相关文献】
1.基于陆面水文耦合模式CLHMS的淮河流域水文过程的模拟评估及其不确定性分析 [J], 唐伟;林朝晖;杨传国;骆利峰
2.水文气候变化非平稳条件下的水文风险 [J], Bardo.,A;熊明
3.基于水文-水力学耦合的辽河中游河道洪水预报及不确定性分析 [J], 董湃
4.水文水资源管理经济中气候变化影响评估的不确定性问题(英文) [J], Gert
A.Schultz
5.中国科学院新疆生态与地理研究所在气候模式不确定性对水文评估的影响研究方面获进展 [J],
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S 1 1 f (x j ) [ ] / [ ] 1 x j 1 x i 1 i
水文时空 变异分析
可应用于任何非概率的差异序列信息 量的描述
二、关键技术研究与创新
1 0.8 0.6 0.4
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1
西部黑河流域上游产流区 10500km2 仅有 2 个雨量站 观测信息
水文模拟预报不确 定性问题比较突出
水文系统不确定性概念
(系统输入)
(系统输出)
系统
不确定 /确定 性
不确定 /确定 性
不确定 / 确定 性
图 10 水文系统不确定性来源的示意
不确定性的来源
U系统+U观测+U水平+U尺度+…=U
二、关键技术研究与创新
该方法应用到IGBP-BAHC的downscaling 获得对水文不确定性的认识
分辨率与尺度 不同精度差异
不同模型与观测
分辨率与尺度
系统不确定性
X()=U1+U2+…+Un=[ Xd, Xu]
系统偏差
效 率 系 数 减少Downscaling 的不确定性
二、关键技术研究与创新
dY i dt
(1)
aiYi
(1)

b
k 1
N
i ,K
dX K dt
(1)

半径方程(不确定性/风险变化部分)
N dYi dX k dX k (1) (1) ( ai ai ) Yi ( bik bik ) bik ai Yi dt dt dt k 1 (1) (1) (1)

概率与统计 (基石:概率分布)
–随机微分方程系统模拟 –统计分析
水 文 不 确 定 性 理 论

模糊数学 (模糊集及其隶属度关系)
–模糊微分方程
–模式识别与评判

灰色系统理论方法(灰集与差异信息)
–灰数的运算法则 –区间微分动力学模拟方法

其它
水文不确定性研究内容

水文不确定性量度的随机理论与灰色
创新点之一:系统水文学广义不确定性体系的研究 将水文学原理、水文系统识别与随机、模糊与 区间分析的思想方法相结合,提出:
- 水文尺度问题与不确定性
- 系统不确定性区间分析原理 - 水文差异信息量度 - 水文不确定性参数识别 - 水文不确定性区间预测基础 - 多级关联模式识别与评估理论
二、关键技术研究与创新
系统方法 水文系统输入不确定性的识别 水文循环系统不确定性的识别 变化环境下的水循环系统不确定性模 拟与应用

二、关键技术研究与创新
二、关键技术研究与创新
技术难点

水文系统中不同来源(资料不全、缺乏第一原 理)和不同性质(随机、模糊) 的不确定性 综合分析; 由于不确定性引起对系统行为特征与规律的非 惟一、模型非惟一的区间集量化方法;
差异信息测度方法:
1. 从信息理论角度度量水文序列变异性
2. 直接依据水文观测计算,无需回归统计识别
Id(x) = Im(x) - I(x)
I ( x ) K y j ln( y j ), K 1 / ln 2
j 1 S
水文信息与 不确定性
yj
I m ( x ) K ln( S )
图 4-20 板 沙 尾 站 年 最 高 水 位 时 间 序 列 差 异 诊 断 图
异幅值 B 差
0 1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 年 份


水文系统不确定性分析和水文动力过程的结合 复杂层次系统的多级关联评估理论与方法。
二、关键技术研究与创新
十余年来,一直坚持系统水文学领域的 - 不确定基础体系(初步理论)的研究 - 不确定量化方法的研究
其中:不确定性是指实际遇到的广义不确定性,即
– 水文变化的随机性
– 概念划分非惟一的模糊性
水文系统不确定性 研究的理论与方法
夏军
一、立项背景与国际前沿
我国是一个水问题十分突出的发展中国家,
全球变化以及高强度人类活动影响下, 水旱灾害频繁、缺水及生态环境问题十分严峻。
华北水危机
西部生态 环境问题
黄河断流
98大洪水
一、立项背景与国际前沿
水文学的研究十分重要
水循环是联系地球系统地圈生物圈大气圈的纽带 是全球变化(碳循环、水资源和食物纤维)中的 核心问题之一
水文动态过程不确定性识别 • 第i 个参数/变量的不确定性 i () i , i )
Ui % ( 2 i
i
) 100%
• 系统模拟的不确定性
1 n Ui % U% n i1
水文动态过程不确定性模拟
Q
ti
二、关键技术研究与创新
特点:能够量化水文系统过程的不确定性, 建立水文过程确定性与不确定的联系, 识别产生不确定性的来源。
X (1) () Y (1) ()
N d Yi ,Yi d X k ,X k (1) (1) (1) (1) (1) (1) ai ,ai Yi ,Yi bk ,bk dt dt k 1 (1) (1) (1) (1)

白化方程(确定性趋势部分)
水文系统(不同尺度特性)的验前知识(第一原理) 不充分 例如,随着水文尺度增加,水文中长期预报的不确定 性会增加
水文系统机理 (集合,模型单元) 不同水文系统 水文信息 应用目的 水文广义不 确定性
创新点之二:量化水文系统广义不确定性的方法
从水文系统模拟、参数识别、水文预测以及水环 境分析需要处理的不确定性问题,发展和提练出: - 系统广义不确定性的区间分析方法
不确定性十分突出 (湖北省实例)
FDM AM Xi(s,t)
Yj(s,t)
一、立项背景与国际前沿
21世纪国际水文科学协会(IAHS)提出的新前沿 课题 PUBs(Prediction of Ungaged Basins)
无测站资料或信息不全条件下的水文模拟/ 预测问题
一、立项背景与国际前沿
10,500 km2
举例:
1、基于水文系统过程的数值区间模型:
(1) (1) N d Yi (1) , Yi (1) d X , X (1) (1) (1) (1) (1) (1) k k a i , a i Yi , Yi b k , b k dt dt k 1
一、立项背景与国际前沿
80年代后,国际上实施了一系列 与水相关的科学研究计划
降雨
世界气候研究计划 (WCRP)/GEWEX
国际地圈 生物圈计划 (IGBP/BAHC)
国际人文计划 (IHD)
国际水文计划 (IHP)
国际前沿:变化环境下的地球系统科学
(复杂性与不确定性)
一、立项背景与国际前沿
全球气候变化预测的不确定性 (IPCC Projected CO2 Concentrations)
U1 [ U1 , U1 ]
U1 [ U1 , U1 ]
水文-生态 系统
(socio-economics)
二、关键技术研究与创新
我们发展有系统一致性的区间运算体系
Xd () [ X d , X 0 , X u ]
X0 ( X u Xd ) / 2
or
X d () X 0 , X
– 信息不完全的灰色性
二、关键技术研究与创新
提出了有特色的初步理论、 模型方法和实际应用的研究成果
1、基 础:
水文尺度问题与广义不确定性 水文系统信息论与量度 水文不确定性的基础描述 (集合、参数、运算、系统方程等)
2、模型与方法 3、应 用
宏观尺度水文学气候变化及水文模拟 水文中长期预测 水文不确定性系统模拟 全球气候变化 流域水文模拟 洪水/干旱预测预报 水环境质量评价与水污染控制
确定性 不确定性
(1) N dYi (1) dX K a i Yi (1) b i ,K k 1 dt dt
(1) (1) N d Yi (1) d X d X k k ( a i a i )¡ Yi (1) ( b ik b ik ) b ik a i Yi (1) dt dt dt k 1
- 水文系统不确定性参数识别方法
- 水文时空变化差异信息度量方法 - 水文序列中长期预测的关联模式识别方法 - 广义不确定性的风险分析
二、关键技术研究与创新
[例如] 量化水文不确定区间变量/参数的途径
水文系统广义不确定性可用变化的区间描述
输入
不确定性
系统结构/参数
确定性
输出
不确定性
确定性
不确定性
不确定性
不确定性
不确定性
不确定性
[Xd, Xu]
[Hd, Hu]
[Yd, Yu]
不确定性的表现结果- 区间灰数
U1 [ U1 , U1 ]
(water availability)
U1 [ U1 , U1 ]
(Output)
O [ O, O ]
(water demand) (population)
一类典型的灰区间模型方程
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