淮河流域臨淮關(guān)水文站中長期洪水預(yù)報(bào)方案的研制畢業(yè)論文-資料下載頁
2025-05-13 02:46本頁面
【正文】 20合格91960 20合格101961 20合格111962 20合格121963 20合格131964 20合格141965 20合格151966 20合格161967 20合格171968 20合格181969 20合格191970 20合格201971 20合格211972 20合格221973 20合格231974 20合格241975 20合格251976 20合格261977 20合格271978 20合格281979 20合格291980 20合格301981 20合格311982 20合格321983 20合格331984 20合格341985 20合格351986 20合格361987 20合格371988 20合格381989 20合格391990 20合格401991 20合格411992 20合格421993 20合格431994 20合格合格總數(shù)43合格率(%)100圖51 臨淮關(guān)水文站汛期月平均水位多元回歸方程擬合圖圖51 臨淮關(guān)水文站汛期月平均水位多元回歸方程擬合圖圖52 臨淮關(guān)水文站12月月平均水位多元回歸方程擬合圖圖53 臨淮關(guān)水文站4月月平均水位多元回歸方程擬合圖二、預(yù)報(bào)誤差檢驗(yàn)根據(jù)已建立的汛期、12月、4月平均水位預(yù)報(bào)模型，以1995年～1999年共5年的實(shí)際月平均水位資料對預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。通過預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)年內(nèi)合格率分布與擬合檢驗(yàn)分布趨勢相似，都是非汛期合格率高，而汛期合格率低。同時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)效果比與擬合檢驗(yàn)效果相差不大。之所以形成這種現(xiàn)象，我認(rèn)為主要兩個(gè)方面的原因：一是因?yàn)樗幻刻於加杏^測值，相對于流量實(shí)測資料來說，水位實(shí)測資料數(shù)據(jù)多、資料長，算出的平均水位誤差較小；因此建立起來的回歸方程擬合誤差小，擬合效果較好；另一方面，雖然方程的擬合效果較好，但這有可能是由于1995—1999這5年的實(shí)測資料正好落在系列均值的范圍內(nèi)，而由于本站資料年限較短，所以只取了5年作預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，我們知道，氣象水文因素的變化存在一個(gè)周期，這是因?yàn)樗臍庀笠蛩厥芴柣顒?dòng)影響所致，其周期在11年左右，而這個(gè)周期并不是一成不變的，而是一個(gè)長期大樣本總結(jié)出來的規(guī)律，有可能連續(xù)兩個(gè)豐水年或枯水年組，所以小樣本的分布對預(yù)報(bào)誤差的影響是巨大的，也是無法估計(jì)的，而這么短的樣本，想要客觀的檢驗(yàn)出模型的好壞，幾乎是不可能的。預(yù)報(bào)檢驗(yàn)情況詳見如下圖表： 多元回歸預(yù)報(bào)檢驗(yàn)表54 臨淮關(guān)水文站汛期月平均水位多元回歸方程預(yù)報(bào)檢驗(yàn)表預(yù)報(bào)年份 預(yù)報(bào)(m)實(shí)測(m)許可誤差(%)相對誤差（%）合格情況1995 20 合格1996 20 合格1997 20 合格1998 20 合格1999 20 合格合格總數(shù)5合格率(%)100表55 臨淮關(guān)水文站12月月平均水位多元回歸方程預(yù)報(bào)檢驗(yàn)表預(yù)報(bào)年份 預(yù)報(bào)(m)實(shí)測(m)許可誤差(%)相對誤差（%）合格情況1995 20 合格1996 20 合格1997 20 合格1998 20 合格1999 20 合格合格總數(shù)5合格率(%)100表56 臨淮關(guān)水文站4月月平均水位多元回歸方程預(yù)報(bào)檢驗(yàn)表預(yù)報(bào)年份 預(yù)報(bào)(m)實(shí)測(m)許可誤差(%)相對誤差（%）合格情況1995 20 合格1996 20 合格1997 20 合格1998 20 合格1999 20 合格合格總數(shù)5合格率(%)100第六章 主要結(jié)論臨淮關(guān)水文站的汛期為5月~10月，年最高洪水多發(fā)生于每年的5月～7月，通過用多元回歸法得到臨淮關(guān)水文站的汛期、12月、4月月平均水位預(yù)報(bào)模型，擬合檢驗(yàn)及預(yù)報(bào)檢驗(yàn)的合格率都達(dá)到了100%，這是由本流域的流域特性及氣象水文特性所決定。預(yù)報(bào)模型中所選用的預(yù)報(bào)因子前推1年，與汛期流域的降雨量、降雨強(qiáng)度及降雨分布有著密切的聯(lián)系，即汛期降雨量或前幾年流域蓄水量影響本年汛末流域蓄水量，而流域汛末蓄水量，直接影響非汛期的月平均流量，所以在實(shí)際預(yù)報(bào)作業(yè)中應(yīng)兼顧挑選1年以上的相關(guān)預(yù)報(bào)因子來作預(yù)報(bào)相關(guān)因子。（Ra=），相對于中長期預(yù)報(bào)來說，信度較高，所以得出的相關(guān)因子數(shù)量減少，導(dǎo)致復(fù)相關(guān)系數(shù)變??；由于多元回歸模型在引進(jìn)因子的過程中，并不分析因子之間的相互關(guān)系，而幾個(gè)相關(guān)系數(shù)大的因子，未必全是方程單獨(dú)影響最大的因素，所以這也導(dǎo)致了回歸模型的效果下降。在汛期，特別是主汛期（5月~10月），預(yù)報(bào)的趨勢接近，只是極值未能成功預(yù)報(bào)出來，從而說明回歸模型對樣本系列的預(yù)報(bào)，只是在均值左右范圍內(nèi)進(jìn)行擬合，而對極大值、極小值等極值擬合的效果較差，這也是汛期極值出現(xiàn)頻繁而導(dǎo)致預(yù)報(bào)效果差的一個(gè)重要原因。由于月平均水位，主要用于水資源的合理調(diào)度、分配計(jì)算，汛期洪水以短期洪水預(yù)報(bào)為主，兼顧作月最高水位（月最大流量）預(yù)報(bào)，就能滿足防汛搶險(xiǎn)的需要；而本方案在非汛期的擬合檢驗(yàn)及預(yù)報(bào)檢驗(yàn)效果都很好，可以很好的運(yùn)用于抗旱及水資源的管理、利用、調(diào)度、分配等預(yù)測預(yù)報(bào)工作中，充分發(fā)揮中長期預(yù)報(bào)預(yù)見期較長的優(yōu)勢，為鳳陽縣的社會發(fā)展及提高人民群眾的生活水平提供科學(xué)的決策依據(jù)。在多元回歸模型中，C836 836站西風(fēng)指數(shù)(130E、3035N)、H500mb(120E、4050N)高度差（沿129E線40N50N）、鄂海平均高度H(135150E、4560N)、C102 102站西風(fēng)指數(shù)(115E、2530N)、H500mb(2030N、80100E)印緬區(qū)8點(diǎn)合計(jì)出現(xiàn)的次數(shù)最多，這與淮河流域的水文氣象特性相符，恭城河流域位于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，一般的降雨主要由副高壓北移位置及強(qiáng)度所引起，而這些預(yù)報(bào)因子正是充分反映了這種多因素綜合影響的指標(biāo)。第七章 結(jié) 語一、收獲畢業(yè)設(shè)計(jì)是一個(gè)運(yùn)用已學(xué)知識，解決具體問題的過程，是為生產(chǎn)實(shí)踐服務(wù)的。通過這次畢業(yè)設(shè)計(jì)，運(yùn)用自已學(xué)到的知識結(jié)合計(jì)算機(jī)能力來完成，提高了自己的業(yè)務(wù)知識和在計(jì)算機(jī)方面的應(yīng)用能力。二、存在不足在學(xué)習(xí)要進(jìn)一步加強(qiáng)計(jì)算機(jī)知識，加強(qiáng)業(yè)務(wù)能力，對水文預(yù)報(bào)，長期預(yù)報(bào)方面要聯(lián)系工作實(shí)際。公式方面感覺困難，以后要加強(qiáng)學(xué)習(xí)，對于公式，概念不熟悉的問題，要在以后給以加強(qiáng)。運(yùn)用課后時(shí)間去進(jìn)一步學(xué)習(xí)水文預(yù)報(bào)知識。參考文獻(xiàn)[1] 毛紹雄編，《中長期水文預(yù)報(bào)》，河海大學(xué)函授部印，2001[2] 黃振平編著，水文統(tǒng)計(jì)學(xué)，河海大學(xué)出版社，2003年3月[3] 于維忠，水文學(xué)原理，河海大學(xué)出版社[4] 陳其幸，上海市水情長期預(yù)測方法比較研究，碩士論文，2005年三月
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