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TIGGE降雨集合數(shù)據(jù)驅(qū)動下徑流預(yù)報技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-11-03 06:51
   在全世界范圍內(nèi),受氣候環(huán)境、流域自然地理特點等因素影響,汛期的強降雨經(jīng)常引發(fā)洪水,造成很大的人身威脅及財產(chǎn)損失,水文預(yù)報因此應(yīng)運而生,及時準確的預(yù)報能夠減輕甚至是避免災(zāi)害帶來的損失。本文針對水庫的入庫徑流預(yù)報展開研究,入庫徑流預(yù)報對于水庫的下游地區(qū)的防汛搶險、庫區(qū)水資源合理利用以及水庫的調(diào)度運營管理意義重大。本文以HEC-HMS水文模型為基礎(chǔ),結(jié)合TIGGE降雨預(yù)報數(shù)據(jù),構(gòu)建了青獅潭水庫的入庫徑流預(yù)報模型,通過實測資料檢驗,發(fā)現(xiàn)本次研究成果基本滿足水庫入庫徑流預(yù)報。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)研究了HEC-HMS水文模型,對該水文模型的參數(shù)進行了敏感性分析,找出了高敏感性和低敏感性的參數(shù),并以此為參考,對模型的參數(shù)進行了率定,最后通過分析HEC-HMS水文模型模擬結(jié)果,發(fā)現(xiàn)HEC-HMS水文模型在青獅潭流域?qū)龃魏樗休^好的模擬效果,對該地區(qū)的適應(yīng)性較好,該模型模擬精度較高,可用于實際的水庫入庫徑流預(yù)報。(2)從ECMWF歐洲中心得到的TIGGE數(shù)據(jù),提取了TIGGE降雨產(chǎn)品中適合于本次研究的美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)預(yù)報間隔為6小時,預(yù)報期為24小時的降雨預(yù)報數(shù)據(jù)。降雨預(yù)報數(shù)據(jù)通過WRF模型進行動力降尺度處理成能夠用于HEC-HMS水文模型的雨量數(shù)據(jù),檢驗發(fā)現(xiàn)處理后的雨量數(shù)據(jù)的TS評分和BS評分都在合理范圍之內(nèi),但對大雨及暴雨的預(yù)報精度不及中雨和小雨。(3)徑流預(yù)報時對降雨預(yù)報數(shù)據(jù)進行了修正,采用了基于預(yù)報樣本中百分位數(shù)的修正方法對預(yù)報降雨的概率分布進行修正,修正后的降雨預(yù)報數(shù)據(jù)再用于徑流預(yù)報,預(yù)報結(jié)果較修正前有了明顯的改善,納什系數(shù)得到了較大幅度的提高,徑流過程更貼合實際徑流過程,大部分預(yù)報能夠正確的預(yù)報出未來24小時的徑流過程,TIGGE數(shù)據(jù)修正后可用性良好。但在大雨及暴雨導(dǎo)致的入庫洪水預(yù)報準確性上還有一定提升空間。
【學(xué)位單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類】:P338
【部分圖文】:

青獅潭,青獅潭水庫,子流域


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文2 徑流預(yù)報模型隨著遙感和地理信息技術(shù)的發(fā)展,RS 和 GIS 技術(shù)為水文模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理用帶來了很多方便[26],通過 RS 和 GIS 獲取流域 DEM、土壤類型、土地利用等環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為流域下墊面基礎(chǔ)信息獲取提供了新的技術(shù)手段。本章主要詳流預(yù)報模型的建立,首先確定本次研究的徑流預(yù)報模型采用水文模型的方法,-HMS 模型作為預(yù)報模型,再利用 RS 和 GIS 技術(shù)得到的流域下墊面數(shù)據(jù)和實流資料作為建立預(yù)報模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),最后再對模型進行率定和檢驗,分析模潭流域的適用性,判斷模型是否能夠用于徑流預(yù)報。流域概況

示意圖,青獅潭,流域模型,流域


期青獅潭水庫的入庫徑流資料。針對洪游的安全性,本著對水利工程最不利原則資料做了三性審查。國地理調(diào)查局(USGS),分辨率為 1k地覆蓋數(shù)據(jù)(由 GLC2000 項目開發(fā)), 36]下載提取;土壤信息參考了世界土壤-GeoHMS 處理地理信息數(shù)據(jù)可以提取息。國德克薩斯州州立大學(xué)、美國陸軍工程合作開發(fā)的,HEC-GeoHMS 是連接 平臺下的水文擴展模塊。它主要用于數(shù)S 模型計算所需的流域模塊數(shù)據(jù)。由 HE圖見圖 2.3-1。

敏感性分析,參數(shù),降雨損失,退水系數(shù)


Loss(降雨損失) Curve Number(CN 值)Transform(匯流)Time of Concentration(匯流時間)Storage of Coefficient(蓄水系數(shù))Baseflow(基流計算)Recession Constant(退水系數(shù))Ratio to Peak(峰值比率)Routing(河道演進) Muskingum K(k)、Muskingum X (x)在 Uncertainty Analyses 模塊中進行如下設(shè)置:在參數(shù)合理取值范圍內(nèi)按照均勻隨機取樣,進行 500 次的取樣和計算,得到參數(shù)的抽樣值和抽樣值對應(yīng)的總流比較將總流量進行歸一化處理,繪制各個參數(shù)對應(yīng)的抽樣計算結(jié)果圖,詳見圖 圖 2.4.1-7。
【相似文獻】

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10 李紅霞;無徑流資料流域的水文預(yù)報研究[D];大連理工大學(xué);2009年


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3 王學(xué)武;圖們江流域水文特性分析及中長期徑流預(yù)報研究[D];長春工程學(xué)院;2018年

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5 劉佳;中長期徑流預(yù)報技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)研究[D];東華大學(xué);2011年

6 狄源碩;中長期徑流預(yù)報模型與方法綜合應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2015年

7 姜珊;嫩江流域中長期徑流預(yù)報方法比較研究[D];吉林大學(xué);2011年

8 王雪;長江三峽中長期徑流預(yù)報研究及其系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)[D];華中科技大學(xué);2011年

9 宋俊杰;三峽流域中長期徑流預(yù)報模型精度評定綜合分析及優(yōu)化方法研究[D];華中科技大學(xué);2013年

10 韓廣;考慮徑流預(yù)報信息的水電站優(yōu)化調(diào)度研究[D];大連理工大學(xué);2017年



本文編號:2868244

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