第1章 绪论 1
1.1 选题背景及研究意义 1
1.2 研究现状及发展趋势 3
1.2.1 中长期水文预报研究现状及趋势 3
1.2.2 水库群优化调度研究现状及趋势 14
1.3 主要研究内容及总体框架 21
1.3.1 主要研究内容 21
1.3.2 研究思路和框架 22
第2章 影响水文要素的物理成因背景分析 24
2.1 引言 24
2.2 影响水文要素的物理成因 24
2.2.1 水文循环及其意义 24
2.2.2 大气环流对水文要素的影响 26
2.2.3 海洋对水文要素的影响 29
2.2.4 陆面对水文要素的影响 31
2.2.5 天文、地球物理因子对水文要素的影响 33
2.2.6 人类活动对水文要素的影响 36
2.3 预报因子的选择 38
2.3.1 预报因子量化 39
2.3.2 预报因子挑选方法 43
2.4 丹江口水库入库径流海气背景分析及预报因子识别 46
2.4.1 丹江口水库概况 46
2.4.2 丹江口水库入库径流演变特征分析 48
2.4.3 影响秋汛期丹江口水库入库径流物理背景分析 50
2.5 本章小结 69
第3章 基于粗糙集-相关向量机的中长期水文预报模型研究 71
3.1 引言 71
3.2 粗糙集理论简述 71
3.2.1 粗糙集理论的基本思想 72
3.2.2 粗糙集理论基本概念 72
3.3 统计学习理论与相关向量机 76
3.3.1 统计学习理论 77
3.3.2 相关向量机模型 79
3.4 基于粗糙集-相关向量机的中长期水文预报模型 84
3.5 丹江口水库中长期径流预报 86
3.5.1 预报因子处理 86
3.5.2 基本预报因子集的确定 87
3.5.3 相关向量机建模 88
3.5.4 预报结果分析 89
3.6 本章小结 93
第4章 基于气候数值预测产品的中长期水文预报模型研究 94
4.1 引言 94
4.2 月动力延伸预报应用研究 95
4.2.1 T63L16中期数值预报模式 95
4.2.2 月动力延伸集合预报系统 99
4.2.3 模拟结果分析 100
4.3 基于气候数值预测产品的中长期水文预报模型 104
4.4 洪家渡水库中长期径流预报 107
4.4.1 洪家渡水库概况 107
4.4.2 预报因子选择 108
4.4.3 建立模型 110
4.4.4 预报结果分析 111
4.5 本章小结 114
第5章 基于改进贝叶斯判别的中长期概率水文预报研究 115
5.1 引言 115
5.2 贝叶斯判别分析理论 116
5.2.1 贝叶斯判别的基本概念 116
5.2.2 正态总体的贝叶斯判别 117
5.3 基于改进贝叶斯判别的中长期水文概率预报研究 118
5.3.1 改进的贝叶斯判别法 118
5.3.2 基于改进贝叶斯判别的中长期水文分类预报 120
5.3.3 基于改进贝叶斯判别的中长期水文概率预报 121
5.4 丹江口与洪家渡水库中长期径流概率预报 123
5.4.1 预报因子确定 123
5.4.2 分类预报模型 124
5.4.3 概率预报模型 130
5.5 本章小结 134
第6章 基于中长期预报信息的水库群发电优化调度研究 136
6.1 引言 136
6.2 水库群中长期发电优化调度研究 137
6.2.1 水库群中长期发电优化调度模型研究 137
6.2.2 基于实数编码加速遗传算法的梯级水库群发电优化调度研究 139
6.2.3 考虑径流预报的梯级水库群优化运行滚动修正 146
6.3 乌江梯级水库群中长期发电优化调度应用研究 148
6.3.1 梯级水库概况 148
6.3.2 基本资料 148
6.3.3 信息输入 149
6.3.4 结果分析 150
6.4 本章小结 154
第7章 水库中长期径流预报系统 156
7.1 引言 156
7.2 丹江口水库中长期水文预报系统 156
7.2.1 系统登录 156
7.2.2 系统主界面 157
7.2.3 资料处理 158
7.2.4 长期径流预报 159
7.2.5 中期降雨预报 160
7.2.6 贝叶斯修正预报 162
7.2.7 帮助系统 163
7.3 本章小结 164
第8章 结论及展望 165
8.1 总结 165
8.1.1 主要研究成果和结论 165
8.1.2 主要创新点 167
8.2 展望 167
参考文献 169