【摘 要】
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流域洪水预报工作在防汛抗旱等多方面占据着举足轻重的地位,例如流域水工程调度、洪水资源转化、防灾减灾等领域,国内外专家都对此保持高度重视。我国大江大河防洪工程及非工程体系目前已经趋于成熟阶段,包括其主要支流都有完善的预报方法与方案。然而,对于规模较小的流域而言,防洪标准往往相对较低,这需要进一步加强防洪研究。在中国,中小型河流的数量众多、水流湍急、分布广泛且源头短;因此,暴雨洪水往往表现为峰高量大、
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流域洪水预报工作在防汛抗旱等多方面占据着举足轻重的地位,例如流域水工程调度、洪水资源转化、防灾减灾等领域,国内外专家都对此保持高度重视。我国大江大河防洪工程及非工程体系目前已经趋于成熟阶段,包括其主要支流都有完善的预报方法与方案。然而,对于规模较小的流域而言,防洪标准往往相对较低,这需要进一步加强防洪研究。在中国,中小型河流的数量众多、水流湍急、分布广泛且源头短;因此,暴雨洪水往往表现为峰高量大、汇流时间短的特点,导致预报难度大、精度不理想。本文以我国山东省大汶河流域为研究流域,基于新安江模型和长短期记忆神经网络模型（LSTM）中的深度学习堆叠架构和数据整合技术,构建了大汶河流域的新安江洪水预报模型以及输出为不同预见期的LSTM洪水预报模型,分析不同输出时段模型性能对精度的影响因素,分析了LSTM模型和新安江模型在大汶河流域应用的预报效果。主要研究内容与成果如下:（1）本文首先对大汶河流域概况及水文基本特征进行分析,厘清流域内水文站点在地理空间上的实际分布情况,并对所收集到的水文资料进行三性审查;根据大汶河流域概况进行地形环境研究,熟悉模型网络原理、构建及运行过程,选取流域内分布均匀的雨量站点以及预报断面戴村坝;进而对原始的降雨和流量数据进行预处理,包括但不限于补全空缺值、归一化数据以及分析数据特征相关性等操作,为后续洪水预报模型搭建和训练提供数据方面支撑。（2）构建适用于大汶河流域的新安江洪水预报模型,挑选典型场次洪水并对大汶河流域暴雨洪水、产汇流等水文特征进行识别分析;接着,根据大汶河流域实际水文情况、确定适用于大汶河流域洪水预报模型参数和算法优化,最后对场次洪水模拟结果和预报结果进行分析。研究结果显示,大汶河流域场次洪水预见期基本上为35h左右,历时相对较长。预报模型确定性系数为0.87、洪峰相对误差0.01%、峰现时间2.9h、径流深相对误差-1.34%,因此模型预报合格率为甲级,流域内降雨空间分布情况以及流域地形是影响洪水预报模型精度的主要因素。（3）使用长短时记忆神经网络模型（LSTM）作为洪水预报模型搭建的框架,利用LSTM模型在处理时间长短序列问题中体现出的长期记忆优势和强大的非线性处理能力,将流域内降雨的时空分布、暴雨洪水响应时间等水文要素信息融入至LSTM模型的输入输出结构与内部状态变量当中,在此基础上提出了基于LSTM模型在不同预见期下的大汶河流域洪水预报方法。研究结果表明,模型输出（步长）时间越短,预报精度越高。12h-LSTM模型精度高于24h-LSTM模型高于36h-LSTM模型,三个输出时段的LSTM神经网络模型的决定性系数均在0.8以上,峰值相对误差平均值0.7%,洪水过程预报效果较好,预测值基本符合实测值过程,模型预报合格率同样为甲级。
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