河流径流量预测与关系分析
径流预报主要方法的探究
径流预报主要方法的探究径流预报在水电站、水库的优化调度中有重要作用。
本文介绍了现阶段径流预报的主要方法，并分析了各方法的优缺点，为径流预报的分析和研究提供了理论依据。
标签：径流预报；方法；依据引言水库的优化调度问题已经被人们研究了半个世纪以上，涌现出的优化调度理论越来越多，不过人们发现很难将这些理论应用到实际应用上来。
径流预报的准确度过低是造成这种情况的主要原因之一。
径流预报可以分成短期的预报和中长期的预报两种方式，本文主要阐述中长期预报的方法。
中长期预报通常指的是3天以上、1年之内的预报，主要的预报方法有成因分析法、水文统计法等。
1、成因分析法降水是山川大河径流的主要来源，大气环流是造成某一个地区发生干旱或者水涝的因素之一。
成因分析法研究了大气环流和水温因素存在的联系，根据大气环流的演变规律来对水文因素进行中长期预报。
大气环流和水文因素之间存在何种关系一直是学者们开展研究的重要课题。
有的学者通过对海洋与高原的热变化对下游流域的旱涝以及汛期产生的影响，解释了大气环流和水文因素之间的某些关联。
还有的学者利用水文气象学有关方法，阐述了最近以来我国对雨水的中长期报告发展进展，并探索了如何提高中期预报的准确度问题。
成因分析法的分析基础是物理学，这也是水文中长期预报的发展方向所在。
2、水文统计法2.1 模糊分析模糊分析预报产生于上世纪80年代。
水文气象等因素因为受到复杂的形成机制的影响，传统的准确性描述不能很好的对径流进行预报，在水文领域中应使用不同的模糊概念来代替准确性描述，比如“旱涝”、“丰枯”等，这就是模糊理论的精髓。
根据模糊控制的有关理论，模糊分析法使用模糊的语言来描述预报的结果，把径流自身的演变规律作为已知条件，通过已经知道的甚至是未知的模糊关系对未来可能出现的情况进行预报。
使用该方法对径流进行预报时不需要任何的成因资料，这是值得注意的一个地方。
模糊分析法在上世纪末得到更新和发展，研究者通过与水文成因、统计分析的有机结合，提出了更加严谨和准确的模糊分析法，在一定程度上提高了中长期预报的精度。
径流分析与计算
二、设计长期年年、月径流量系列的选择 1、代表段的选取（设计年、月径流系列） 包括丰、平、枯水年，有一个或几个调节周期 分布参数与长系列接近 2、计算设计保证率下的库容 根据历年逐月径流过程和用水过程，可计算逐年所需的库容值 将库容值由小到大排列，绘制频率曲线 在频率曲线上查对应设计保证率下的库容 ————长系列操作法、时历法或综合法、长期年法 （此法概念明确，但对水文资料要求较高，必须提供设计年、月 径流量系列，同时计算工作量太大，故工程一般采用实际代表年 法或设计代表年法）
Principles of Hydrology and Hydrological Survey
第六章 年径流分析与计算
1、设计年径流分析计算的目的和内容 2、影响年径流的因素 3、具有较长资料时设计年径流频率分析计算 4、短缺资料时设计年径流频率分析计算 5、设计年径流的时程分配 6、年际连续枯水段径流分析 7、设计枯水流量分析计算
三、实际代表年年、月径流量的选取 实际代表年法就是从实测年、月径流量系列中，选出一个实际的干旱年 作为代表年，用其年径流分配过程直接与该年的用水过程相配合而进行 的调节计算，求出库容，确定工程规模。选出的年份为实际代表年。 四、实际代表年年径流量及年内分配的计算 1、选择计算时段 按工程要求，如设计灌溉工程，取灌溉期作为计算时段，如设计水电工 程，采取枯水期（年）作为计算时段。 2、频率计算 才用P—Ⅲ，配线时应侧重中、下部点据，适当照顾上部点据，Cs/Cv一 般采用2~3 3、成果合理性分析 包括参数的定量应注意参照地区综合分析成果、对历史枯水年径流的考 证和引用。
或 Q b2 An2P m
（三）水文比拟法
水文比拟法是无资料流域移置（经过修正）水文相似区 内相似流域的实测水文特征值的常用方法，特别适用于 年径流的分析估算。
GM(1,1)模型进行河流径流量的预测
ＧＭ（１，１）模型进行河流径流量的预测作者：李岩来源：《教师·理论研究》2008年第07期摘要：通过监测某河流从1998年到2007年12月份的月径流量，建立灰色预测的GM （1，1）模型，再将预测出来的1998~2007年的径流量数据同实际预测数据相比较，则可以发现在近期不适宜用GM（1，1）预测该河流径流量，并指出GM（1，1）的不足之处和影响本预测结果的因素。
关键词：灰色预测；GM(1，1)模型；误差灰色系统预测理论在社会、经济、农业、气象、生态、生物、水利等领域已获得了较为广泛的应用，取得了很好的效果。
近年来，一些水利工作者又将灰色系统预测理论用于河流径流量的预测，但对用灰色系统预测理论进行径流量预测的可信程度没有作出评定，这是目前值得探讨的问题。
本文利用某河流从1998年到2007年这10年12月份的流量数据（表1）预测1998～2007年12月份的月径流量，并对相应的监测值进行比较分析，得出结果。
一、GM模型建立对此河流径流量问题，应用GM模型来解决，建立数据时间序列x(0)：={95.66，122.18，216.13，239.06，272.89，236.51，218.73，165.84，116.04，91.21}；作相应的1阶累加序列x(1)：={95.66，217.84，433.97，673.03，945.92，1182.43，1401.16，1567.00，1683.04，1774.25}；其数据矩阵B为：二、GM模型检验通过已经求得灰色预测模型，可以预测出1998~2007年12月的径流量，则可以计算出X(0)(k)=[231.586，221.617，212.077，202.953，194.207，185，759，177，755，170.332，162.791，155.961]；从这个数据可以看出，除了2000年和2005年的模拟值和监测值的相对误差控制在5%之内外，其他的误差都很大，因此对于这条河流近期不适宜做灰色预测。
第4章 年径流分析和计算
例题2：某河某断面具有1971～1990年共20年逐月径流 系列。因规划设计工作需要，拟推求频率P1=90％的枯水 典型年、频率P2=50％的中水典型年，以及频率P3=10％ 的丰水典型年的年径流量和径流年内分配。
解:
1 、资料审查 确认已有实测资料满足可靠性、一致性、代
表性要求。 2 、按照径流年内变化情况，取每年6月至次年5 月为水文年，将原实测径流资料整理为19年系列， 列入表中。
（4）流域大小与形状
流域面积大时，地面和地下径流的调蓄作用都强， 同时大河的河槽下切深，地下水补给量大，加之流域内 部各部分径流状况不易同步，使得大流域径流年际和年 内差别较小，径流变化平缓。
流域形状不同，汇流情况不同。如流域形状狭长时 ，汇流时间长，相应径流过程线较为平缓，而支流呈扇 形分布的河流，汇流时间短，相应径流过程线则比较陡 峻。
某河某断面历年逐月平均流量 (单位：m3／s)
年度
月份
1971~1972 1972~1973 1 2 3 4 5 年 平 均
149 278 168 176 122 72.0 50.0 43.6 28.0 41.4 56.0 65.0 104 152 229 323 144 191 84.0 35.8 29.4 25.1 25.1 50.0 89.5 115 …………………………………
1989~1990 190 248 553 286 204 106 65.4 46.9 33.8 51.8 78.4 163 169
平均值
250 330 208 253 150 103 60.8 50.7 41.7 38.1 109 136 153
3 、选择典型年 对表中所列各年平均流量进行频率计算，分别
（2）植被
基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测
基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测作者：王军高梓勋单春意来源：《人民黄河》2022年第11期关键词：日均流量预测；时间卷积神经网络；Attention机制；花园口水文站河流径流量预测一直是水文研究领域的基础工作之一，精准的径流量预测对及时有效的水资源管理、灌溉管理决策、洪水风险预警以及水库调度等有极为重要的作用。
然而，河流径流量受气候变化、人类活动等的影响，呈现出强烈的非线性、随机性特征，因此精准的径流量预测成为水文学者们研究的热点。
长期以来，各学者在河流径流量预测方面使用的方法大体上分为两类：一是基于概念性或物理性水文模型的径流量预测方法，此类方法通过过程概念化或物理定律方程组来描述径流形成过程：二是基于数据驱动模型的径流量预测方法，此类方法不依赖水文物理机制，把径流量和其他相关要素的历史观测数据输入模型，通过建立变量间的输入与输出关系对径流量进行预测。
近年来，随着水文观测技术和机器学习算法的高速发展，智能算法在水文领域的应用日益受到重视，数据驱动模型受到学者们的广泛关注，以BP神经网络和长短时记忆网络（LSTM）为代表的机器学习算法越来越多地应用到河流径流量预测中。
王佳等结合集合经验模态分解（EEMD）与BP神经网络，实现了对黄河上游龙羊峡水库入库月径流量的精准预测。
李代华基于主成分分析（PCA） -斑点鬣狗优化（SHO） -BP神经网络对盘龙河月径流量和年径流量进行预测，证实了PCA-SHO-BP组合模型对月径流量和年径流量的预测性能均优于SHO-SVM、PCA-SVM等未优化的模型。
范宏翔等利用LSTM构建鄱阳湖流域气象一径流模型，探究最佳的模拟窗口长度，证实了该模型可以有效模拟鄱阳湖流域的径流过程。
蔡文静等通过时频分析和预报因子筛选对LSTM模型进行优化，分别将经验模态分解（EMD）、变模态分解（VMD）、离散小波变换与LSTM模型组合来预测玛纳斯河的径流量，结果表明VMD-LSTM模型对径流量的总体变化趋势和极值均具有良好的预测效果。
黄河入海径流量趋势分析及检验
黄河入海径流量趋势分析及检验摘要：利津水文站是黄河最下游的一个水文测站，能够监测入海径流量的变化规律，利用利津水文站1951-2020年径流量资料，对黄河入海径流量变化趋势进行分析，认为径流量的变化呈递减趋势；Mann-Kendall检验法是一种非参数趋势检验方法，具有不受少数异常值影响，适用于类型变量及顺序变量的优点，通过利用Mann-Kendall检验法对入海径流量的趋势进行检验，认为入海径流量减少趋势明显，且通过了置信度为95%的趋势检验。
关键词：黄河；入海；径流量；趋势中图分类号：P333 文献标识码：A黄河是一条多沙河流，也是中国第二长河，由于受自然及人类活动的影响，黄河进入渤海的径流量和过程均发生了显著变化。
利津水文站是国家重要水文站，其下游没有大的支流汇入，利津站的径流量资料基本可以代表黄河入海的径流量。
1 Mann-Kendall检验法的基本原理Mann-Kendall检验法是一种非参数趋势检验方法，但当时这一方法仅用于检测序列的变化趋势，后经他人进一步完善和改进，才形成了目前的模型。
Mann-Kendall检验法被世界气象组织推荐并广泛用于分析降水、径流、气温、水质等，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的影响，适用于类型变量及顺序变量[1]。
在Mann-Kendall检验中，x1，x2，…，x n为时间序列数据，统计假设H0：未经调整修正的数据系列x1，x2，…，x n，是n个独立的、随机变量同分布的随机变量；备择假设H1是双边检验。
对于所有的i，j n，并且i j，x i与x j的分布是不同的，检验的统计量计算如下式[2]：其中，x j表示时间序列的第j个数据值；n为数据变量的长度；sgn是符号函数，可用下式定义：统计量S的均值为0，其大致服从正态分布，方差S计算如下式：其中，t i是第i组的数据点的数目。
标准化统计量按照如下公式计算：进行双边趋势检验时，如果置信水平存在|Zc|>情况，说明原假设H0是不成立的，表明在置信水平上，我们进行检验的数据序列存在明显的上升趋势或下降趋势。
气候变化对河流径流量的影响分析
气候变化对河流径流量的影响分析随着气候变化的不断加剧，全球范围内的河流径流量也受到了极大的影响。
本文将从水文循环、气候因素、人类活动等几个方面进行分析，探讨气候变化对河流径流量的影响，并展望未来的发展趋势。
首先，水文循环是决定河流径流量的重要因素之一。
过去几十年来，气候变化导致的降水量和蒸发量的变化对水文循环产生了显著影响。
一方面，全球气候变暖使得降水量在某些地区呈现出明显的增加趋势。
例如，热带地区的夏季降雨量不断增加，导致河流的径流量也相应增加。
另一方面，气候变化也导致了一些地区的降水量减少，例如干旱地区的降雨量呈现下降趋势，河流径流量也相应减少。
因此，水文循环的变化是气候变化对河流径流量的重要影响因素之一。
其次，气候因素也对河流径流量的变化起到了重要作用。
在气候变化的背景下，温度的变化对河流径流量具有直接的影响。
随着全球气温的升高，冰川融化加快，导致河流的径流量增加。
特别是位于高山地区的河流，其径流量的变化更为明显。
此外，气候变化还会引起降雨模式的变化，例如频繁的极端降水事件可能会导致河流的径流量剧烈波动。
因此，气候因素的变化对河流径流量也起到了重要的影响。
另外，人类活动也对河流径流量产生了一定影响。
随着人类的工业化和城市化进程加快，人类对自然资源的利用不断增加，例如水资源的大量开发和利用。
这些人类活动改变了河流的水文状况，从而影响了河流的径流量。
一方面，水资源的大量利用导致了河流径流量的减少，例如长江、黄河等重要河流的水量逐年下降。
另一方面，人类活动还可能导致土壤侵蚀加剧、湿地退化等问题，进而影响河流的径流量。
因此，人类活动对河流径流量也产生了显著的影响。
综上所述，气候变化对河流径流量的影响是多方面的。
水文循环的变化、气候因素的变化以及人类活动的影响都是其重要原因。
未来随着全球气候变化的进一步发展，河流径流量的变化趋势将不断加剧。
因此，我们需要加强对气候变化的监测和研究，以便更好地了解河流径流量的变化规律，并采取相应的措施来应对气候变化对河流径流量带来的挑战。
河流径流量的季节变化及影响因素
河流径流量的季节变化及影响因素河流的径流量是指单位时间里,通过某过水断面(即河流横断面)水的体积.其季节变化取决于河流的水源补给.以雨水补给为主的河流,其河流的径流量变化是随降水量的季节变化而变化的;以积雪融雪和冰川融雪补给为主的河流,因其融雪,融冰量受气温高低的影响,故其径流量的变化是随气温的变化而变化;以地下水补给为主的河流,因地下水稳定可靠,故河流径流量几乎无季节变化.什么叫正常年径流量呢？河流受气象气候和下垫面等因素的影响，各年的年径流量各不相同，其多年平均值随着年数不断增加而趋向于一个稳定数值，这个稳定数值就叫正常年径流，（一）河流1.如何在地图上确定河流的上下游（1）看线条的粗细。
一般情况下，河流愈下向游，汇集的水量越多，河道越宽阔，线条粗。
（2）看入海口位置。
外流河最终都要注入海洋，入海口即下游的终点。
（3）借地势高低。
水往低处流，下游地势一定会低于上游，内流河的流向判断尤其如此。
2.河流径流的季节变化与河流的水源补给直接相关雨水是河流最重要的补给形式，径流量随降水量季节变化（夏雨型、年雨型、冬雨型）而变化；季节性积极雪融水，易使温带和寒带河流形成春讯；冰川融水，径流量随气温变化，以夏季为最大；湖泊水对河流起调节作用，径流稳定。
地下水是最稳定的补给形式，与河流水成互补关系。
【说明】任何河流都不可能只有一种补给形式。
具体看主流，看一般时间。
3.河流径流的年际变化（即丰水年与枯水年的变化）规律（1）降水量少的地区：年际径流变化大于降水量多的地区。
因为降水量大的地区，水汽输送量大而且稳定。
（2）以雨水补给为主的河流：年际径流变化大于以冰川积雪融水或地下水补给为主的河流。
（3）平原和盆地的河流：径流年际变化值大于相领的高山和高原地区，因为高原高山地区多地形雨，其变量小。
（4）流域面积小的河流：径流年际变化大于流域面积大的河流。
因为大河积水面积大，且流经不同的自然区域，各支流径流变化情况不一致，丰水年枯水年可以相互调节。
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河流径流量预测与关系分析
2011年，中国山东、山西、河北、湖北等地遭受百年一遇的特大旱灾，3月旱灾蔓
延至江西、湖南等地，截至3月，全国耕地受旱面积1.16亿亩农田受旱，272万人饮水
困难。旱情的预测和水资源的调节与利用已成为我们共同关注的话题。分析河流动态变
化，快速而准确的进行水量预报，更好地利用河流水量，是我们刻不容缓的任务。
根据河流动态的变化，快速准确的进行水量水情预报，为可控调节用水，旱情缓解
提供一定的技术支持。图1是某流域一河流水文站网络概化图。为了能够更好地分析其
动态水流变化，在河流各段分别设置了径流检测点，又称水文站，用于检测实时水量的
变化。在此河流流域共设置距离不等的18个水文站，在附件的Excel文件中，记录了各
个控制断面在一年内各天的径流变化的均值。这里假设径流的变化只与平均水位、降雨
量之间密切相关，同时，各个水文站之间径流量也会相互作用。
1、试用各水文站的平均水位、降雨量数据预测未来3天内各水文站的径流量（产
汇流与径流存在区别，径流量的大小还会受到水库调蓄等因素的影响）。
2、请分析各个控制断面间径流量相互制约关系，表1给定了流域多年平均水量消
耗，实际可看作用水比例。
3、如果让你在此流域设置二个大型水库，用于平衡调节各地区径流量及抗旱蓄水，
请问如何设置此水库位置，并分析原因。
4、如何通过水量预报和河流水库的调节，并进行旱情预测？
HS12
抚
G
HS18
上游来水
A江
HS17
A江
B水
HS16
HS15
A
江
C河
HS13
A江
HS3
HS14
HS8
河
HS1
HS6
I河
F水
HS7
J水
H河
HS4
HS5
HS2
F水
河
HS11
E河
HS9
D水
HS10
E河
河口
水文站
图1 河流水文站网络概化图
2
表1 流域多年平均水量消耗（单位：亿m3）
用水区域名称 生活需水量 农业灌溉需水量 林牧渔业需水量 工业需水量 总计
A县 HS16以上 0.137 1.077 0.096 0.022 1.331 HS17～HS15
0.022 0.177 0.016 0.004 0.219
合计
0.159 1.254 0.112 0.025 1.55
B县 HS17～HS15 0.205 1.112 0.503 0.112 1.933 HS15～HS12
0.091 0.493 0.223 0.050 0.857
合计
0.296 1.605 0.726 0.162 2.79
C县 HS15～HS12 0.125 0.868 0.267 0.041 1.301 HS12～HS8 0.093 0.646 0.199 0.031 0.969 HS10～HS11
0.086 0.595 0.183 0.028 0.892
HS11～河口
0.026 0.178 0.055 0.008 0.268
合计
0.331 2.288 0.703 0.109 3.43
D区
HS12～HS8
0.885 5.03 0.246 0.332 6.637
HS8～HS1
0.520 2.955 0.189 0.235 3.899
HS3～河口
0.320 1.821 0.117 0.145 2.402
合计
1.725 9.807 0.629 0.779 12.94
E区 HS4,HS5～HS3 0.601 5.809 0.186 0.609 7.205 HS7～HS3
0.455 4.399 0.141 0.461 5.455
合计
1.057 10.207 0.327 1.069 12.66
F县 HS13以上 0.079 0.605 0.107 0.035 0.825 HS13～HS11
0.116 0.891 0.157 0.051 1.215
合计
0.194 1.496 0.263 0.086 2.04
G县 HS4,HS5以上
0.239 1.298 0.052 0.031 1.62
H县 HS10以上
0.106 0.834 0.147 0.093 1.18
I县 HS7以上
0.331 1.939 0.231 0.059 2.56
G县 HS2以上 0.098 0.865 0.002 0.209 1.174 HS2～河口
0.056 0.491 0.001 0.119 0.666
合计
0.154 1.356 0.003 0.328 1.84
K县 HS18以上
0.039 0.223 0.021 0.156 0.44
L县
HS17～HS18
0.210 0.995 0.082 0.702 1.99
合计
0.210 0.995 0.082 0.702 1.99