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期刊信息/Journal information
水文
水文

邓坚

双月刊

1000-0852

J.hyd@mwr.gov.cn

010-63203599，63204529

100053

北京宣武区白广路二条2号

水文/Journal Journal of China HydrologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的我国水文水资源领域的专业技术性刊物，是我国地球物理学类和水利工程类核心期刊、中国科学引文数据库来源期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录期刊，中国期刊网和“万方数据——数字化期刊群”入网期刊。《水文》杂志的报道范围是：水文水资源基础理论研究，水文站网规划设计，水文测验技术，水文资料处理与服务，水文水资源分析计算，水文情报预报，水资源调查评价，水质监测与预测，新技术在水文水资源方面的应用，测验仪器设备的研制，国内外水文水资源科技进展综述、信息和动态等。其读者对象是：从事水文水资源工作的广大科技人员、相关专业的工程技术人员以及有关大专院校的师生等。
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    Pearson-Ⅲ型负偏频率曲线的权函数参数估计方法

    陈斐谢平桑燕芳梁忠民...
    1-8,22页
    查看更多>>摘要：Pearson-Ⅲ型水文频率计算以正偏序列为主,但在处理水库水位、潮位序列时常出现负偏的情况.针对正偏序列的权函数参数估计方法,通过公式推导将其拓展应用到负偏序列,完善了这一水文参数估计方法体系.统计试验表明相比常规矩法,权函数参数估计方法能显著提高对Cs估计的无偏性,并在有效性方面有所提升.比较权函数框架下的三种参数估计方法,发现二阶权函数矩法(WFM2)整体优于一阶权函数矩法(WFM1),利用权函数矩结合法(WFM3)对Cv(或σ)进行估计的前提是要确保Cs的估计优于Cv,否则其不如WFM1和WFM2的参数估计结果.以某潮位站年最高潮位序列和某水文站年最高水位序列进行了实例验证,拟合优度检验表明WFM2方法的拟合误差小、精度高,是所有比较方法中应用效果最好的方法.

    Pearson-Ⅲ型分布负偏特性权函数法蒙特卡洛试验水文频率分析

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    流速对胶体在植被过滤带中迁移的影响

    熊雄庾从蓉段佩怡
    9-15页
    查看更多>>摘要：为探讨流速导致的流态变化对胶体在植被过滤带中迁移产生的影响,结合地表水水槽室内试验和COMSOL数值模型,观测和模拟不同流速下胶体在植被过滤带中的迁移过程.实验发现胶体在流速0.017～0.029 m/s内,随着流速的增加,胶体的去除效率先增大,后减小.这与胶体过滤理论不一致.通过COMOSOL模拟胶体在稳态和瞬态的水流流态发现,卡门涡街的存在会增大胶体在植被过滤带中的去除效率,并且随着流速的增加,去除效率与实验结果一致,先增加后降低,说明流速的增加导致流态的变化,是影响胶体迁移的主导因素.研究还发现在2m长的植被过滤带中,单位植被长度去除效率随迁移距离的增加而减小.研究结果可以为设计植被过滤带去除胶体的工程设计提供理论依据.

    胶体植被过滤带数值模型流速

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    典型参数优化算法在新安江模型中的应用对比

    向鑫敖天其肖钦太
    16-22页
    查看更多>>摘要：为深入对比研究典型参数优化算法在新安江模型中的应用情况,选用4种典型优化算法:自适应遗传算法(AGA)、改进粒子群算法(IPSO)、SCE-UA和贝叶斯优化算法(BOA),每种算法重复运行50次,每次迭代300次,以安徽省黄山市呈村流域为研究区域对日尺度新安江模型参数进行率定.结果表明:IPSO优化新安江模型参数得到的流量模拟值与实测值拟合程度高且收敛速度较快;目标函数收敛值集中,有90%集中在0.158149～0.156727范围内;算法稳定性好,优化后的参数方差均值仅为0.049404.AGA和SCE-UA优化参数表现较IPSO差,较BOA好.BOA计算量小,但其收敛过程出现明显波动;目标函数收敛值分散在5个范围内;算法稳定性差,优化后的参数方差均值高达0.073751.

    新安江模型自适应遗传算法改进粒子群算法SCE-UA贝叶斯优化算法

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    降雨误差微分响应岭估计

    杨姗姗曾明
    23-27,39页
    查看更多>>摘要：从模型输入降雨出发,考虑到动态系统响应误差修正方法中用最小二乘估计存在共线性以及求解不稳定问题,在微分响应降雨误差估计的基础上,引入用岭估计,提出降雨误差微分响应岭估计方法.通过试算和作图综合确定最优岭系数后进行降雨误差岭估计从而修正流量,并将降雨误差微分响应岭估计分别应用于理想模型和七里街流域进行检验,结果表明:降雨误差微分响应岭估计是一种切实可行的洪水预报误差修正新方法,能提高洪水预报的精度,修正效果明显,值得进一步推广与应用.

    误差修正降雨误差岭估计微分响应新安江模型

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    基于RAGA的分布式水文模型参数分类优化方法研究

    周祖昊刘清燕韦瑞深刘佳嘉...
    28-33页
    查看更多>>摘要：计算效率低及异参同效(局部优化)是分布式水文模型参数优化研究中存在的主要问题.本文基于RAGA(基于实数编码的加速遗传算法),提出一种分布式水文模型参数分类优化方法,将需要率定的参数根据物理意义分成若干类,逐类进行优化.这种方法可降低待优化参数的维度,一方面可以提高优化计算的速度,另一方面可以在一定程度上逼近全局最优,减少异参同效的问题.本文采用分布式水文模型WEP-L(Water and Energy Processes in Large Scale Basin)模型,针对黄河流域玛曲水文站以上区域1997-2000年逐月流量过程进行参数率定,并对2006-2016年系列进行验证.对比参数不分类优化方法,发现采用参数分类优化方法后,WEP-L模型参数优化的速度提高37%左右,纳什效率系数(NSE)从0.739提高到0.829.说明参数分类优化方法既可以节约时间,又可以保证优化算法的全局性,提高模拟的精度.

    分布式水文模型参数优化参数分类RAGA

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    基于贝叶斯理论的水文干旱预测

    李敏张铭锋朱黎明彭卓越...
    34-39页
    查看更多>>摘要：以1960-2010年的潘家口水库流域的入库径流序列,计算得到12个时间尺度的水文干旱指数SRI序列.基于水文干旱指数SRI时间序列,分别采用传统的极大似然法和改进的贝叶斯方法构建时间序列模型ARMA,并对比基于极大似然法和贝叶斯方法构建的两种ARMA模型的模拟和预测精度.结果表明,基于贝叶斯方法构建的模型在模拟和预测期的模拟效果较优.随着预测期的延长,两种模型的模拟精度均呈现降低趋势.

    水文干旱极大似然法贝叶斯理论ARMA模型

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    一种提高河道演算稳定性及计算效率的TVD格式的研究及应用

    臧帅宏李致家杜若愚
    40-44,59页
    查看更多>>摘要：在洪水演算中,使用Muskingum-Cunge-Todini(MCT)方法进行差分求解时通常会出现非物理的振荡、负流或突变式增长等现象,将一个TVD(Total Variation Diminishig)限制器引入到MCT方法中,来保证其数值解的"总变差减小",从而提高MCT方法的稳定性.将TVD格式以及一阶精度的MCT方法用到了XAJ-DCH模型中,相比于模型中原有的二阶精度的MCT方法,引入了TVD格式以及一阶精度的MCT方法之后出现不稳定的场次洪水明显减少,且能达到与二阶精度的MCT方法相似的模拟效果.另外,原有模型在1996060100号洪水需要时间步长为200 s才能保持稳定,由于引入TVD限制器和一阶精度的MCT方法以后,可以使用3600s作为河道演算时间步长,而场次洪水的模拟时间可以由原来的3 min左右缩短为1 min左右,模型的模拟效率得到明显提高.

    TVD格式河道洪水演进MCT方法XAJ-DCH模型

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    小型分散湿地可利用水资源量计算方法研究

    陈文君申淑娟苏慧Tom LOTZ...
    45-51页
    查看更多>>摘要：小型分散湿地发挥着多种生态系统服务功能,其科学、合理地保育利用对资源环境可持续发展有着重要意义.本文针对小型分散湿地数量多、分布广、利用频繁的特点,结合水资源管理业务需求,以统计区间内高频率水位的最大值作为生态水位,提出其可利用水资源量的快速计算方法;设计并实现基于WebGL水资源利用实况模拟的小型分散湿地水资源管理系统.以句容茅山地区为实验区,通过确定生态水位、构建湿地三维地形、计算定水位水量三个主要步骤,快速获得小型分散湿地的可利用水资源量,直观展示取用水的动态过程,以此应对小型分散湿地科学管理、可持续利用的社会需求,促进我国湿地水资源管理的系统化和规范化.

    小型分散湿地水资源可利用水量生态水位信息系统

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    深度学习的LSTM-GRU复合模型在水文模拟中的应用

    陆冠宇刘文强郝慧清王奇...
    52-59页
    查看更多>>摘要：在深度学习中,长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是两种模拟时间序列、循环神经网络(RNN)的主要基础结构,各有优缺点.为弥补二者的不足,提高河流流量的预测精度,建立了LSTM-GRU复合模型,并用于海河流域大清河水系白沟河流域流量的预测.基于东茨村水文站2006-2019年的日观测数据,以8个水文气象因子(气压、水温、相对湿度、降水量、日照、地温、风速、水位)的观测数据为输入,河流流量为输出,建立LSTM-GRU水文模型.为验证该模型的优势,将LSTM-GRU的模拟结果分别与LSTM和GRU的结果进行比较.结果表明,LSTM-GRU复合模型的稳定性和精确度明显优于单一的LSTM或GRU模型,为河流流量预测提供了一个更精准的方法.

    深度学习长短期记忆网络(LSTM)门控循环单元(GRU)移动平均流量预测

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    基于随机森林法的弥河-潍河流域地下水质量评价研究

    林艳竹韩忠黄林显邢立亭...
    60-64,70页
    查看更多>>摘要：准确掌握地下水的环境质量状况是合理确定地下水资源开发策略和有效进行地下水资源保护的重要前提.通过随机森林(random forest)法构建弥河-潍河流域地下水质量评价模型,结果表明:(1)随机森林法在进行地下水水质分类时具有分类精度高、泛化能力强等特点,且在进行超参数优化后,其分类精度会进一步提高,证明将随机森林法应用于地下水质量评价是可行的,并且其综合性能要优于逻辑回归模型;(2)研究区地下水水样均为Ⅳ类和Ⅴ类水,说明水质状况整体较差;(3)通过分类指标重要性评价可以看出,研究区地下水水质的主要影响指标为硝酸盐、总硬度和溶解性总固体,而此类指标的主要来源是蔬菜种植化肥的不合理使用及河流污染入渗,因此要进一步加强对蔬菜种植污染排放及河流水质的监测和控制.

    机器学习随机森林法弥河-潍河流域地下水质量评价

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