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贝叶斯概率水文预报系统及其应用研究

作　者: 张洪刚
导　师: 郭生练
学　校: 武汉大学
专　业: 水文学及水资源
关键词: 水文预报不确定性模型率定贝叶斯方法定量降水预报实时洪水预报
分类号: P338.9
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

论文结合国家“973”和国家自然科学基金资助项目,在详尽综述国内外流域水文模型、洪水预报系统以及水文预报不确定性研究进展的基础上,着重研究并探讨了概念性流域水文模型参数优选技术以及贝叶斯概率水文预报系统的建模与应用。论文主要结论和创新点如下: (1) 综述了国内外概念性流域水文模型参数优选技术的研究现状,介绍并比较了常用的参数优选方法;着重探讨了目标函数及其组合求解技术,深入研究了多目标参数自动优选问题的参数解空间。实例研究结果表明:多目标参数自动优选方法能综合考虑水文过程的各要素,优于传统的单目标参数优选结果。 (2) 介绍了贝叶斯预报处理器(BPF)和水文不确定性处理器(HUP),分别对其进行了实例研究。引入平稳序列的线性AR模型与线性扰动模型(LPM)对HUP的先验分布与似然函数作了改进。改进的HUP结构简单,避免了正态分位数转化,降低了由于选取、优选各变量边缘分布函数而产生的误差,并且较HUP的预报精度有一定提高。 (3) 综述了国内外定量降水预报方法的研究进展及其与水文模型的耦合途径,分析研究了一个定量降水预报不确定性处理器(PUP)。在此基础上,提出并建立了三峡水库区间流域随机降水模型,选用最近邻相似法模拟降水量的时段分配系数。将所建随机降水模型与区间洪水预报模型相耦合,分析得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解。实例研究结果表明,耦合模型可提高三峡水库区间流域的洪水预报精度,并提供了待预报流量的区间估计。 (4) 比较分析了基于预见期降水信息的水文不确定性处理器(PD-HUP)。建立了贝叶斯概率水文预报系统以分析水文预报不确定性对预报结果的影响,利用全概率公式将PD-HUP与所建三峡水库区间流域随机降水模型耦合起来,得到水文预报不确定性的解析解。选取三峡水库区间流域的水文、气象资料对所建系统进行检验与探讨,结果表明贝叶斯概率水文预报系统可显著提高预报精度,并提供了待预报流量的分布函数和区间估计。 (5) 提出了一个基于贝叶斯方法的实时洪水预报模型。该模型采用ARMA模型描述实测流量的先验分布,采用AR模型模拟预报残差的似然函数,并假定先验分布和似然函数均服从正态分布。根据贝叶斯公式综合得到后验分布函数,以其均值作为最终校正结果以发布洪水警报和防洪调度决策。实例研究结果表明:所建模型可显著提高预报精度,优于AR模型和递推最小二乘法(RLS),并提供了预报值的后验密度函数、区间估计等信息,实现了预报、校正与决策的有机耦合。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 概论  9-30
  1.1 洪水预报技术发展简史  10-11
  1.2 国内外流域水文模型研究进展  11-15
    1.2.1 国外流域水文模型研究进展  12-14
    1.2.2 国内流域水文模型研究进展  14-15
  1.3 洪水预报系统研究现状  15-18
    1.3.1 联机洪水预报作业  15-16
    1.3.2 联机实时预报系统  16-17
    1.3.3 交互式预报系统  17
    1.3.4 概率水文预报系统  17-18
  1.4 水文预报不确定的来源与分类  18-21
    1.4.1 水文预报不确定性的来源  18-20
    1.4.2 水文预报不确定性的分类  20-21
  1.5 水文预报不确性的研究进展  21-23
    1.5.1 水文现象不确定性研究进展  21-22
    1.5.2 概率水文预报研究进展  22-23
  1.6 水文预报不确定性研究面临的挑战  23-25
  1.7 论文主要研究内容  25-26
  参考文献  26-30
2 概念性流域水文模型参数优选技术研究进展  30-53
  2.1 前言  30-32
  2.2 新安江模型简介  32-35
    2.2.1 模型的基本思想  32
    2.2.2 三水源新安江模型的结构  32-35
  2.3 水文模型参数优选方法  35-41
    2.3.1 参数优选方法简介  35-37
    2.3.2 水文模型参数优选方法比较研究  37-41
  2.4 多目标参数优选技术研究  41-50
    2.4.1 目标函数  41-42
    2.4.2 多目标参数优选技术  42-50
  2.5 本章小结  50
  参考文献  50-53
3 基于贝叶斯方法的水文模型不确定性研究  53-90
  3.1 水文模型不确定性研究进展  53-56
    3.1.1 国内外贝叶斯概率水文预报方法研究进展  53-55
    3.1.2 其它方法  55-56
  3.2 贝叶斯学派发展简史  56-58
  3.3 贝叶斯预报处理器(BPE)  58-64
    3.3.1 BPF的结构  58-61
    3.3.2 白云山水库流域实例研究  61-64
  3.4 水文不确定性处理器(HUP)  64-76
    3.4.1 HUP的结构  65-70
    3.4.2 白云山水库流域实例研究  70-76
  3.5 改进的HUP  76-86
    3.5.1 改进的 HUP的结构  76-79
    3.5.2 白云山水库流域实例研究  79-81
    3.5.3 三峡水库区间流域实例研究  81-86
  3.6 本章小结  86-87
  参考文献  87-90
4 定量降水预报不确定性研究  90-119
  4.1 定量降水预报研究进展  90-96
    4.1.1 气象学方法  91-94
    4.1.2 数值模拟途径  94-95
    4.1.3 水文气象耦合途径  95-96
  4.2 白云山水库流域随机降水模型  96-104
    4.2.1 白云山水库流域随机降水模型结构  96-99
    4.2.2 实例研究  99-104
  4.3 定量降水预报不确定性处理器(PUP)  104-110
    4.3.1 PUP的结构  104-107
    4.3.2 三峡水库区间流域实例研究  107-110
  4.4 三峡水库区间流域随机降水模型  110-116
    4.4.1 三峡水库区间流域随机降水模型结构  110-112
    4.4.2 实例研究  112-116
  4.5 本章小结  116-117
  参考文献  117-119
5 贝叶斯概率水文预报系统应用与研究  119-136
  5.1 考虑预见期降水的HUP  119-124
    5.1.1 PD-HUP的结构  120-122
    5.1.2 三峡水库区间流域实例研究  122-124
  5.2 贝叶斯概率水文预报系统  124-134
    5.2.1 定量降水预报不确定性  125-126
    5.2.2 水文模型不确定性  126
    5.2.3 水文预报不确定性  126-128
    5.3.4 比较分析  128-134
  5.3 本章小结  134-135
  参考文献  135-136
6 基于贝叶斯方法的实时洪水预报模型研究  136-156
  6.1 实时洪水预报技术研究进展  136-142
    6.1.1 实时洪水预报方法简介  137-141
    6.1.2 对实时洪水预报现状的思考  141-142
  6.2 贝叶斯实时洪水预报模型  142-152
    6.2.1 模型结构  142-145
    6.2.2 实例研究和比较分析  145-152
  6.3 本章小结  152-153
  参考文献  153-156
7 结论与展望  156-159
  7.1 论文主要工作和结论  156-157
  7.2 展望  157-159
附录  159-162
  参加的科研项目  159
  发表的学术论文  159-161
  参与编写的科研报告  161
  奖励  161
  参加的学术论坛  161-162
致谢  162

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