TIGGE降雨集合數(shù)據(jù)驅(qū)動下徑流預(yù)報(bào)技術(shù)研究
【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】:
華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文2 徑流預(yù)報(bào)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(bào)模型的建立,首先確定本次研究的徑流預(yù)報(bào)模型采用水文模型的方法,-HMS 模型作為預(yù)報(bào)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(shí)流資料作為建立預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),最后再對模型進(jìn)行率定和檢驗(yàn),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(bào)。流域概況
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(xiàng)目開發(fā)), 36]下載提;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(kuò)展模塊。它主要用于數(shù)S 模型計(jì)算所需的流域模塊數(shù)據(jù)。由 HE圖見圖 2.3-1。
Loss(降雨損失) Curve Number(CN 值)Transform(匯流)Time of Concentration(匯流時(shí)間)Storage of Coefficient(蓄水系數(shù))Baseflow(基流計(jì)算)Recession Constant(退水系數(shù))Ratio to Peak(峰值比率)Routing(河道演進(jìn)) Muskingum K(k)、Muskingum X (x)在 Uncertainty Analyses 模塊中進(jìn)行如下設(shè)置:在參數(shù)合理取值范圍內(nèi)按照均勻隨機(jī)取樣,進(jìn)行 500 次的取樣和計(jì)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(jìn)行歸一化處理,繪制各個(gè)參數(shù)對應(yīng)的抽樣計(jì)算結(jié)果圖,詳見圖 圖 2.4.1-7。
【相似文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 張衛(wèi)國;鐘平安;張玉蘭;郭樂;王新龍;;季節(jié)性支持向量機(jī)中長期徑流預(yù)報(bào)模型[J];水力發(fā)電;2014年04期
2 袁子勇;梁虹;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在徑流預(yù)報(bào)中的述評與展望[J];水科學(xué)與工程技術(shù);2009年01期
3 陳賢章;;祁連山積雪衛(wèi)星監(jiān)測與缺水期徑流預(yù)報(bào)研究課題通過鑒定[J];遙感信息;1987年02期
4 周惠成;張楊;唐國磊;王雅軍;蹇德平;;二灘水電站中長期徑流預(yù)報(bào)研究[J];水電能源科學(xué);2009年01期
5 紀(jì)昌明;張培;吳月秋;張驗(yàn)科;李榮波;;基于小波分析-穩(wěn)健估計(jì)的徑流預(yù)報(bào)模型及應(yīng)用[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2017年06期
6 丁義;邵朋昊;繆益平;;楊房溝電站大江截流期徑流預(yù)報(bào)[J];人民長江;2017年S1期
7 鄒俏俏;;歐氏距離與趨勢值在中長期徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用[J];東北水利水電;2017年06期
8 楊應(yīng)舉;天生橋一級水電站中長期徑流預(yù)報(bào)系統(tǒng)的應(yīng)用及效益[J];貴州水力發(fā)電;2005年03期
9 王根緒;長期徑流預(yù)報(bào)的灰色雙向差分模型[J];蘭州大學(xué)學(xué)報(bào);1994年02期
10 閃麗潔;張利平;劉戀;賈軍偉;;基于多方法優(yōu)選因子和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合模型的枯水期徑流預(yù)報(bào)[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2015年06期
相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條
1 楊榮新;基于組合智能優(yōu)化算法的云南省徑流預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2006年
2 張小麗;水電站不同預(yù)見期徑流預(yù)報(bào)及優(yōu)化調(diào)度研究[D];大連理工大學(xué);2016年
3 劉芳;基于小波分析和相關(guān)向量機(jī)的非線性徑流預(yù)報(bào)模型研究[D];華中科技大學(xué);2007年
4 唐國磊;考慮徑流預(yù)報(bào)及其不確定性的水電站水庫調(diào)度研究[D];大連理工大學(xué);2009年
5 徐煒;考慮中期徑流預(yù)報(bào)及其不確定性的水庫群發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型研究[D];大連理工大學(xué);2014年
6 盧迪;耦合中長期徑流預(yù)報(bào)信息的水庫調(diào)度方式研究[D];大連理工大學(xué);2015年
7 羅蔣梅;基于不同率定期資料的月、季徑流預(yù)報(bào)方法研究[D];南京信息工程大學(xué);2012年
8 張新明;水電站水庫群中長期徑流預(yù)報(bào)及短期優(yōu)化調(diào)度研究[D];華北電力大學(xué);2014年
9 李克飛;水庫調(diào)度多目標(biāo)決策與風(fēng)險(xiǎn)分析方法研究[D];華北電力大學(xué);2013年
10 李紅霞;無徑流資料流域的水文預(yù)報(bào)研究[D];大連理工大學(xué);2009年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條
1 張靜;TIGGE降雨集合數(shù)據(jù)驅(qū)動下徑流預(yù)報(bào)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2017年
2 周正弘;基于熵譜理論的中長期徑流預(yù)報(bào)模型研究及應(yīng)用[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2018年
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(bào)研究[D];長春工程學(xué)院;2018年
4 王遷;中長期徑流預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南昌航空大學(xué);2018年
5 劉佳;中長期徑流預(yù)報(bào)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(bào)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(bào)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(bào)研究及其系統(tǒng)設(shè)計(jì)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(bào)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(bào)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
本文鏈接:http://www.wukwdryxk.cn/projectlw/dqwllw/2868244.html