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浙江嵊州站不同洪水预报模型应用研究: 2025年; 为避免浙江嵊州站单一洪水预报的不确定性,文章分别构建了水文水动力模型和新安江模型-马斯京根法2种洪水预报模型,并对水文水动力模型进行反馈模拟实时校正。研究表明,2种模型的模拟效果均较好,洪峰流量合格率均为100%,峰现时间合格率分别为75%、100%,平均确定性系数分别为0.76、0.91,整体而言新安江模型-马斯京根法模拟效果更优;反馈模拟实时校正在3h预见期内作用明显,预见期越短校正效果越优。研究为嵊州站洪水预报应用提供参考。; 王青青舒全英王治江王文杰汤斌; 关键词：洪水预报实时校正

基于洪水预报模型的双溪口水库下游洪水演进模拟: 2025年; 为精确模拟不同强度降雨下双溪口水库下游的洪水响应风险情况,基于河道及断面、场次降雨径流、二维地形数据和土地利用类型等数据,耦合新安江模型和GAST模型构建洪水模拟模型,模拟双溪口水库下游洪水淹没过程,并利用经验分析法评估淹没区域洪水风险等级。结果表明:5年一遇、10年一遇、20年一遇、50年一遇和100年一遇重现期下洪水总淹没面积分别为1.41 km^(2)、1.51 km^(2)、1.59 km^(2)、1.67 km^(2)和2.03 km^(2),呈渐增变化趋势。随着降雨重现期的增加,低风险区面积占比由5年一遇的71.33%下降至100年一遇的65.61%,中风险区面积占比由5年一遇的0.51%增加到100年一遇的1.90%,高风险区面积占比由5年一遇的28.16%增加到100年一遇的32.49%。此外,70%左右地区受洪水威胁较小,地势低洼且较平坦的城镇或耕地受洪水威胁较大。模拟结果可为双溪口水库下游洪水灾害预防,制定合理有效的安全管理应急预案提供重要支撑。; 吴焕苗周敏周庆诗杨波赵博; 关键词：洪水预报水库流域

一种面向长短依赖特征融合的LSTM-CAM-Transformer洪水预报模型: 本发明公开了一种面向长短依赖特征融合的LSTM‑CAM‑Transformer洪水预报模型。本发明基于率定期数据利用均方根传播方法训练LSTM‑CAM‑Transformer洪水预报模型，该模型通过交叉注意力机制将LST...; 税金妹王文卓翟然任黎董增川郑子沁可灏陈芷萱张力予樊思媛张潇镭

鄂西北山区无资料中小河流洪水预报模型的快速构建与应用: 2025年; 近年来,颠覆传统认知的极端天气突发事件频繁出现,基层水文作为应急抢险先遣队员,必须担负突发灾害情况下快速监测预报的重任。针对鄂西北山区中小河流无水文监测站点、少数中小河流建站年限较短、系列资料不足的情况,参考API模型构造原理快速构建了鄂西北山区无资料中小河流洪水预报方案,选取县河站进行验证。结果表明,构建的洪水预报方案在鄂西北山区无资料中小河流作业预报中取得了较好的应用效果,研究成果可为地方防灾救灾提供科学依据。; 陈端丹宋丹吴铁钧潘晓斌孙坤; 关键词：洪水预报中小河流

一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法: 本发明涉及洪水预报技术领域，公开了一种耦合机理模型和深度学习的洪水预报模型和方法，该洪水预报模型包括：普通神经网络层以流域特征数据作为输入数据，输出第一数据；P‑RNN层以气象驱动因子时间序列数据作为输入数据，集合第一数...; 沈建明杨默远张娟李丽琴李晓琳陈楠

区域化长短期记忆神经网络(LSTM)洪水预报模型研究: 2025年; 针对水文资料缺乏流域机器学习模型建模困难的问题,本文提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)的区域化洪水预报方法。对水文气候相似区内各流域的水文及地形地貌特征数据进行归一化处理,以消除局地因素的影响,从而构建相似区内建模统一数据集,扩大样本数量,为建立乏资料流域洪水预报模型提供了可能。本文选择胶东半岛作为研究区进行应用研究。为验证区域化模型在不同场景中的应用效果,设计了预报流域数据不参与建模,而仅根据区域内其他流域资料建模(区域化模型Ⅰ),以及预报流域的部分数据参与建模(区域化模型Ⅱ)两种情景;此外,选取仅根据预报流域数据训练的单流域模型作为基准模型进行对比分析。结果表明,对本次研究的水文资料短缺流域,两种区域化模型均取得了较好效果,且都优于单流域模型。相较而言,考虑了预报流域数据的区域化模型精度更高,说明在区域化LSTM构建中融入预报流域的数据,可进一步提升区域化模型的精度。研究成果可为乏资料地区的洪水预报提供参考。; 叶可佳梁忠民陈红雨钱名开胡义明王军李彬权; 关键词：洪水预报

崇阳溪流域洪水预报模型构建: 2025年; 针对山区流域洪水预报问题,以崇阳溪上游流域为研究对象,基于数字高程模型(DEM)对流域进行数字化处理并划分子流域,并采用SCS-CN法及SCS单位线法对子流域进行产汇流计算.各子流域出口处对应一段河道,依据运动波方程将所有河道衔接形成河网并进行河网汇流演算,从而得到整个流域出口断面处的流量,构成崇阳溪上游流域洪水预报模型.最后,采用6场典型洪水对模型进行模拟验证.结果表明:各场洪水洪峰流量、洪量相对误差均小于5%,峰现时间绝对误差小于60 min,洪水模拟误差满足规范要求;模型确定性系数大于0.96,模拟结果良好.该洪水预报模型可为山区流域防汛工作提供依据.; 金保明王晨瑜韦裕韬颜望栋曾泓源

小型水库洪水预报模型研究及应用被引量：4: 2024年; 针对缺资料地区小型水库入库洪水预报难的问题,构建了一种小型水库入库洪水预报模型,其产流模块采用SCS模型,汇流模块采用地貌瞬时单位线,模型参数基于高精度地形地貌数据确定,不依赖于实测流量资料进行模型参数率定,并在安徽省永堌水库进行了应用。采用1818号台风“温比亚”期间永堌水库强降雨洪水进行了验证分析,应用结果表明,构建的模型对该场次洪水过程两次洪峰模拟值与专家反推的入库洪峰较为一致,相对误差分别为3.2%和-11.8%,均在±20%以内,峰现时差均为0,径流深模拟相对误差为-19.2%,确定性系数为0.949,说明建立的小型水库入库洪水预报模型对本次降雨洪水模拟效果较好,对其他小型水库入库洪水预报具有较好的参考和借鉴意义。; 赵丽平任明磊刘昌军刘昌军唐榕; 关键词：小型水库入库洪水预报地貌瞬时单位线

洮河流域洪水预报模型的优化应用实例研究: 2024年; 近些年由于大气候、人类活动及电站建设等影响,流域内的区域时空水文特征变化日趋复杂,特别是同一流域内出现多个不同区域水文特征,这就给流域的区域洪水预报提出了更高的要求。此论文以甘肃省洮河九甸峡以上流域为研究区,按区域水文特征划分三个区域段,分别优化建立了区域降雨径流、水箱、黑箱子洪水预报模型。通过数据验证充分说明优化后建立的预报模型在区域洪水预报速度、精度和适用性上得到了显著提高,研究成果将对提高区域洪水预报质量、优化水库安全调度和水资源高效利用具有重要的实用价值。; 张春林王汉卿景春刚周兴龙; 关键词：研究区

考虑径流过程矢量化的机器学习洪水预报模型被引量：3: 2024年; 准确的超前洪水预报有利于开展防洪减灾工作和优化水资源调度。本文提出一种针对场次洪水的径流过程矢量化方法(Runoff Process Vectorization, RPV),并耦合3种机器学习(Machine Learning, ML)模型构建了RPV-ML洪水预报系列模型。以黄河中上游孤山川、佳芦河和祖厉河3个典型流域为研究区,分别基于43、28、37场洪水的降雨径流数据,按照洪水场次7∶3的比例进行模型训练和验证。研究表明:(1)相同预见期条件下RPV-ML模型在孤山川、佳芦河和祖厉河流域洪水预报纳什效率系数更高、均方根误差和洪峰相对误差更低,RPV-ML模型比ML模型具有更好的预报性能,在预见期为4~6 h时优势更显著;(2) RPV-ML和ML模型预报精度会随着预见期增加逐渐下降,但RPV-ML预报精度呈现缓慢下降趋势,具有更好的鲁棒性;(3)基于RPV改进的时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)可以更好地克服预报误差问题,RPV-TCN模型在3个流域预报性能最好。; 刘成帅解添宁李文忠胡彩虹徐源浩牛超杰余其鹰; 关键词：洪水预报黄河中上游

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