【摘 要】
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塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,仅塔城地区农九师,年径流量在3×108m3以下的中小河流就占42%,比重相当大,这些河流维持着本地农业灌
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塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,仅塔城地区农九师,年径流量在3×108m3以下的中小河流就占42%,比重相当大,这些河流维持着本地农业灌溉及工业、生活用水。而塔城地区山系多为中低山,春天季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展中小河流中长期预报问题的研究,是灌区加强计划用水和节约用水的前提,对塔城地区水资源合理利用和优化配置具有重要意义。本文针对实际存在的问题,根据塔城地区河流的水文、地理特征,以乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966—1995年)序列的长期变化特征,采用多元回归分析、人工神经网络和时间序列分析预测方法,对乌拉斯台河年径流进行预测,目的就是建立可用于作业预报的可靠性较高的中长期预报模型,为水库的防洪、灌溉提供有价值的参考依据。主要的研究成果如下:(1)根据乌拉斯台河年径流序列的长期变化特征,提出了时间序列分解预测模型。从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性。(2)用物理成因分析和数理统计分析两种途径,确定降水、蒸发和相对湿度是影响乌拉斯台河径流的主要因子。(3)利用所确定的主要影响因子,分别建立了多元线性回归模型和BP神经网络模型。结果表明所建两种模型对径流的预报效果均较好,完全可以达到实用要求。(4)对以上不同径流预测模型的预报成果进行性能的综合比较分析,结果表明在塔城地区中小河流的中长期水文预报中,三种水文模型理论和实际应用中各有优缺点。但就乌拉斯台河年径流量(1966—1995年)拟合效果和预报精度来说,BP神经网络模型优于其它两种模型,具有较广阔的应用前景。
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