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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的開(kāi)河期冰壩預(yù)報(bào)研究

    2017-05-07 09:07:33劉之平郭新蕾劉文斌
    水利學(xué)報(bào) 2017年11期
    關(guān)鍵詞:開(kāi)河冰情冰蓋

    王 濤,劉之平,郭新蕾,付 輝,劉文斌

    (1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 流域水循環(huán)與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100038;2.黑龍江省水文局,黑龍江 哈爾濱 150001)

    1 研究背景

    冰壩和冰塞是寒冷地區(qū)江河中較常出現(xiàn)的冰情現(xiàn)象,易導(dǎo)致凌汛洪水災(zāi)害。在1986年召開(kāi)的國(guó)際水利和環(huán)境工程學(xué)會(huì)(IAHR)冰工程分會(huì)上明確了冰塞和冰壩的概念[1]:冰塞為封河期大量冰花不斷下潛在冰蓋下受阻堆積所形成的冰情現(xiàn)象;冰壩為水面上大量流冰塊遇到下游冰蓋阻礙堆積導(dǎo)致河道堵塞和水面雍高的現(xiàn)象,在開(kāi)河和封河期都會(huì)發(fā)生。封河期冰塞和冰壩形成機(jī)理的熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)機(jī)理相對(duì)明確,其形成可通過(guò)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模擬和預(yù)報(bào)。Shen[2-3]開(kāi)發(fā)了冰花堆積和輸移的一維和二維模型,模擬天然河道冰塞堆積過(guò)程,并開(kāi)展了流冰期和冰蓋形成過(guò)程的模擬和預(yù)報(bào)[4]。楊開(kāi)林等[5-6]開(kāi)發(fā)冰塞堆積的一維數(shù)學(xué)模型,模擬了松花江流域白山河段冰蓋的發(fā)展過(guò)程。王軍等[7-9]采用數(shù)值計(jì)算和物理模型試驗(yàn)?zāi)M封河期冰塞的堆積過(guò)程。茅澤育等[10]建立了冰塞演變的冰水耦合綜合動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型,模擬黃河河曲段冰塞發(fā)展和水位演變的規(guī)律。郭新蕾等[11-12]采用一維樹(shù)狀數(shù)學(xué)模型模擬調(diào)水工程等人工渠道冰蓋發(fā)展過(guò)程。Beltaos[13]和Fuhui[14-15]給出了渠道倒虹吸形成冰塞下潛條件的判別式。然而,通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型開(kāi)展冰過(guò)程模擬,對(duì)實(shí)測(cè)資料精度要求高,特別是要求有河道河床資料作為計(jì)算必要的邊界條件。但如我國(guó)最北端的黑龍江屬于中俄界河,河道測(cè)量只能在中方邊界內(nèi),目前尚未有完整的河床斷面資料,數(shù)學(xué)模型的應(yīng)用受到限制。再如黃河作為游蕩型河道,河床主槽位置容易沖刷改變,新建的數(shù)學(xué)模型在河道斷面改變的情況下將無(wú)法繼續(xù)使用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠克服冰情預(yù)報(bào)中河道實(shí)測(cè)資料不全或缺失、河道斷面資料難以測(cè)量等條件制約。陳守煜等[16]提出把傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用到冬季流凌和封河預(yù)報(bào)中。王濤等[17-18]采用神經(jīng)模糊理論模型開(kāi)展天然河道及調(diào)水明渠流凌和封河時(shí)間的預(yù)報(bào),并在黃河和南水北調(diào)中線工程中得到應(yīng)用。

    開(kāi)河分為文開(kāi)河和武開(kāi)河。文開(kāi)河為在熱力作用下,冰蓋慢慢消融的過(guò)程,無(wú)明顯大塊浮冰在下游冰蓋上堆積,通常也不會(huì)產(chǎn)生冰壩;武開(kāi)河是在水力和熱力共同作用下的機(jī)械開(kāi)河,開(kāi)河前冰內(nèi)部結(jié)構(gòu)疏松,冰蓋強(qiáng)度降低,岸邊的積雪融水和降雪(雨)導(dǎo)致冰蓋上承載負(fù)荷增加,當(dāng)水流動(dòng)力、上游來(lái)冰作用力和冰蓋上負(fù)荷等作用力超過(guò)冰蓋承載能力的時(shí)候,冰蓋破裂。破碎的冰塊向下游輸送,遇到下游冰蓋或者河道阻擋時(shí),導(dǎo)致冰塊堆積形成冰壩。冰壩阻擋水流下泄,引發(fā)水面快速雍高,可造成洪水災(zāi)害;當(dāng)冰壩突然潰決,也會(huì)出現(xiàn)潰壩洪水災(zāi)害。因此準(zhǔn)確的冰壩預(yù)報(bào)能為開(kāi)展冰壩預(yù)警、提前采取措施預(yù)防冰壩發(fā)生或緩解冰壩造成的洪水災(zāi)害贏得足夠時(shí)間。但開(kāi)河期冰壩形成和發(fā)展過(guò)程是復(fù)雜的水文、氣象、水力、熱力和動(dòng)力等因素交互作用的結(jié)果,由于其形成過(guò)程的影響因素復(fù)雜,目前很少有數(shù)學(xué)模型能完成開(kāi)河期冰壩的預(yù)報(bào)及模擬?,F(xiàn)有的開(kāi)河期冰壩開(kāi)展研究較多的為加拿大Beltos[19-21],描述和分析了開(kāi)河期冰塊堆積、冰壩形成、冰壩破壞的物理過(guò)程,并提出當(dāng)水位上升超過(guò)封河水位,且超出高度與冬末冰厚成一定比例時(shí),就會(huì)發(fā)生冰蓋破裂或者流冰,這一特定的臨界標(biāo)準(zhǔn)為經(jīng)驗(yàn)數(shù)值。戴長(zhǎng)雷等[22]借鑒蘇聯(lián)在冰壩預(yù)報(bào)方面的研究成果,采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和經(jīng)驗(yàn)公式預(yù)報(bào)黑龍江冰壩發(fā)生與否。王濤等[23-25]采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論預(yù)報(bào)黃河開(kāi)河日期和冬季水溫變化過(guò)程。Mahabir[26-27]采用神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)預(yù)報(bào)Athabasca河開(kāi)河日期和開(kāi)河期冰壩洪水過(guò)程。綜上所述,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊理論已經(jīng)應(yīng)用到開(kāi)河日期的預(yù)報(bào),但對(duì)冰壩形成要素的預(yù)報(bào)仍建立在經(jīng)驗(yàn)判別法和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法基礎(chǔ)上,亟待找到新方法、建立新模型開(kāi)展冰壩的預(yù)報(bào)。

    本文在對(duì)開(kāi)河期冰壩成因及機(jī)理研究的基礎(chǔ)上,建立基于Levenberg-Marquart算法的Back Propa?gation(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冰壩預(yù)報(bào)模型,采用神經(jīng)聚類法預(yù)報(bào)開(kāi)河期冰壩發(fā)生情況,并將其應(yīng)用到黑龍江上游凌汛災(zāi)害頻發(fā)的漠河江段冰壩預(yù)報(bào)中。

    2 冰壩預(yù)報(bào)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    建立在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)上的冰情預(yù)報(bào)模型分為網(wǎng)絡(luò)的歷史冰情學(xué)習(xí)過(guò)程和網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)過(guò)程,如圖1所示。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程可分為信息的正向傳遞和權(quán)重的逆向修正2個(gè)過(guò)程:輸入的信息流從輸入層經(jīng)隱層到輸出層,這一過(guò)程稱為信息的正向傳遞過(guò)程;若網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與訓(xùn)練樣本期望值的誤差未達(dá)到允許值,根據(jù)此誤差從后往前逐層傳遞修改各層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重,這一過(guò)程稱為權(quán)重的逆向修正過(guò)程。這2個(gè)過(guò)程不斷迭代,直到網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差達(dá)到允許的精度,或達(dá)到設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù),網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)得到的權(quán)重開(kāi)展冰壩預(yù)報(bào)。經(jīng)典的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在梯度下降法基礎(chǔ)上,但是在冰情預(yù)報(bào)過(guò)程中發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)逼近非常慢,且通常逼近誤差達(dá)不到理論值時(shí),就陷入局部最小,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無(wú)法學(xué)習(xí)下去。鑒于此,采用Levenberg-Marquart算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開(kāi)展冰壩預(yù)報(bào),Levenberg-Marquart算法是用平方誤差代替均方誤差,使誤差平方和最小。該算法同時(shí)具有牛頓法和梯度下降法兩者的優(yōu)勢(shì),實(shí)踐證明Levenberg-Marquart算法比梯度下降法收斂速度更快[23]。

    圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

    建立在對(duì)水文、氣象和觀測(cè)的冰情數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的冰壩預(yù)報(bào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)報(bào)冰壩發(fā)生情況,輸出為發(fā)生冰壩和不發(fā)生冰壩(對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸出分別為1和0)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和輸出過(guò)程就是網(wǎng)絡(luò)聚類過(guò)程,即將屬性相似的集合劃分為一類。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和計(jì)算過(guò)程為非線性過(guò)程,圖2為顯示一個(gè)非線性邊界比一個(gè)線性邊界更好實(shí)現(xiàn)非線性問(wèn)題的分類。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的非線性學(xué)習(xí)和計(jì)算過(guò)程,完成冰壩發(fā)生情況的預(yù)報(bào)。開(kāi)河期冰壩通常發(fā)生在河道開(kāi)河期間,通過(guò)預(yù)報(bào)開(kāi)河日期實(shí)現(xiàn)冰壩發(fā)生時(shí)間的預(yù)報(bào)。

    圖2 線性和非線性邊界對(duì)網(wǎng)絡(luò)分類的影響

    建立在開(kāi)河期冰壩預(yù)報(bào)因子基礎(chǔ)上的冰壩預(yù)報(bào)模型表達(dá)為:

    式中:Djam為冰壩發(fā)生情況;Pbf為封江前降雨量,mm;Pdf為封江期降雨量,mm;Pbb為開(kāi)河前期降雨量,mm;Tdf為封江期累計(jì)負(fù)氣溫和,℃;Tbb為開(kāi)河前期氣溫變化,℃;Q為流量,m3/s;Hl為封河水位,m;Hice為冰蓋厚度,m;Hsnow為冰蓋上積雪厚度,m;Vcs為槽蓄量,m3。

    為了消除網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和預(yù)報(bào)中各個(gè)因子由于量綱和單位不同帶來(lái)的影響,以及防止部分神經(jīng)元達(dá)到飽和狀態(tài),對(duì)樣本進(jìn)行無(wú)量綱的規(guī)格化處理:

    式中:zi和yi分別為轉(zhuǎn)換前后的變量;zmax和zmin分別為zi的最大值和最小值;α取值為0和1之間的參數(shù);這樣確保得到的輸入量yi在[0、1]區(qū)間內(nèi)。

    3 黑龍江冰壩的成因及預(yù)報(bào)模型

    黑龍江位于我國(guó)最北端,地理位置特別為中俄界河,冰蓋厚度可達(dá)2.0 m且堅(jiān)固,冰面覆蓋平均厚度可達(dá)30 cm的積雪。從20世紀(jì)50年代以來(lái)統(tǒng)計(jì)資料表明:黑龍江局部河段卡塞幾乎年年發(fā)生,平均3年左右形成一次具有一定規(guī)模的冰壩。歷史上發(fā)生冰壩情況如表1所示,1950年以來(lái)的67年間,嚴(yán)重冰壩發(fā)生10次,其中1960年和1985年為特大冰壩,最大雍高水頭分別達(dá)到13.56 m和12.60 m,所以黑龍江凌汛災(zāi)害非常嚴(yán)重。但黑龍江在冰壩的觀測(cè)、預(yù)報(bào)、防治的研究方面一直處于相對(duì)落后狀態(tài)。做好黑龍江開(kāi)河期冰壩的預(yù)報(bào),為提前實(shí)施冰壩破除和冰災(zāi)的預(yù)防提供可靠的科技支撐。表1表明,黑龍江冰壩一般發(fā)生在開(kāi)河期間,地點(diǎn)主要集中在上游的漠河江段,形成冰壩的主要原因如下。

    (1)地理位置與河流流向影響。地理位置和河流流向是造成倒開(kāi)河形成冰壩的主要條件。黑龍江上游額爾古納河和石勒喀河2大支流從西南流向東北(如圖3所示),由低緯度向高緯度流動(dòng),緯度相差7度,緯距700 km,使源頭和支流開(kāi)河早于干流,造成冰塊堆積,壅冰成壩,倒開(kāi)河為冰壩形成準(zhǔn)備了先決條件。

    (2)地形與河道形態(tài)特征。地形與河道形態(tài)特征是冰壩形成的重要邊界條件。黑龍江上游流經(jīng)山區(qū),兩岸高山、峽谷、平原相間。同一太陽(yáng)輻射熱力條件下,平原受熱大于峽谷,朝陽(yáng)面大于山脈遮擋的背陰面,造成不同河段冰層解凍程度不同,沿途節(jié)節(jié)卡冰形成結(jié)壩。黑龍江上游屬于典型的山區(qū)性河流,河道坡降變化急劇,河谷寬窄相間,岸線極不規(guī)則,江道呈L型、S型或Ω型,甚至出現(xiàn)大于90度轉(zhuǎn)折。部分段江道狹窄曲折,局部島嶼相連,分岔和串溝較多,河槽寬窄及深淺變化相差懸殊,河道形態(tài)特征及過(guò)水能力均具備形成冰壩的水力條件。

    (3)水文氣象因素。水文氣象因素是形成冰壩的直接原因。影響黑龍江冰壩形成的水文和氣象因素主要包括:流域冬春氣溫、河槽蓄水蓄冰量、封凍期降雪(水)量、蒸發(fā)量、冬季氣溫、流冰密度及流冰尺寸等。體現(xiàn)在具體水文信息上為:槽蓄量、封江水位、11月—翌年3月的降雨量、開(kāi)河前4月降雨量、封凍期氣溫、開(kāi)河前氣溫變化和冰蓋厚度等。這些因素出現(xiàn)極端或者不利工況,會(huì)造成黑龍江武開(kāi)河,為冰壩形成創(chuàng)造有利條件。

    表1 黑龍江冰壩發(fā)生情況

    圖3 黑龍江河流位置和流向

    黑龍江地處偏遠(yuǎn),交通、通訊、觀測(cè)設(shè)備和測(cè)量手段落后,水文站的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國(guó)內(nèi)平均水平,黑龍江作為中俄界河,河道斷面和流量等要素不能直接測(cè)量,以上因素導(dǎo)致預(yù)報(bào)所需的水文、氣象和河道數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足,在冰壩預(yù)報(bào)中可以利用的水文數(shù)據(jù)主要是10月到翌年4月的降雨量。本研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)黑龍江上游漠河江段的冰壩發(fā)生情況,模型所需要的水文資料主要來(lái)自漠河縣北極鄉(xiāng)水位站,日降雪(雨)量和日均氣溫資料來(lái)自國(guó)家氣象局漠河縣資料,預(yù)報(bào)因子包括:封江前降雨(雪)量,mm;封凍期降雨(雪)量,mm;開(kāi)河前降雨(雪)量,mm;封江期累計(jì)負(fù)氣溫,℃;開(kāi)河前期氣溫變化,℃;冰蓋厚度,m;氣溫穩(wěn)定轉(zhuǎn)正日期,月/日。

    4 冰壩發(fā)生情況預(yù)報(bào)

    基于Levenberg-Marquart算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法預(yù)報(bào)黑龍江冰壩發(fā)生情況,采用3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):即輸入層、隱層和輸出層各1個(gè),Sigmoid函數(shù)作為隱層的隸屬函數(shù),為了使網(wǎng)絡(luò)輸出固定在0~1之間,Logarithm函數(shù)被應(yīng)用作為輸出層的隸屬函數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中學(xué)習(xí)率在0~1之間變化。1957—2002年水文和氣象數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)值,2003—2015年數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)值,預(yù)報(bào)結(jié)果如表2所示。

    表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法和幾率發(fā)生率法預(yù)報(bào)冰壩發(fā)生情況的比較

    為了比較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)效果,采用經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。黑龍江冰壩預(yù)報(bào)目前采用的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型為幾率統(tǒng)計(jì)法,發(fā)生率P可表示為

    式中:n為影響因子個(gè)數(shù);Pn為第n個(gè)影響因子的幾率;Ptotal為影響因子的幾率和;Paverage為n個(gè)影響因子的平均幾率。

    研究了1990—2015年冰壩因子發(fā)生率,因子平均發(fā)生率均值為45%,故以45%作為標(biāo)準(zhǔn)判斷冰壩是否發(fā)生的依據(jù)。表2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法和幾率發(fā)生率法預(yù)報(bào)冰壩發(fā)生情況的比較。預(yù)報(bào)2003—2015年13年冰壩發(fā)生情況,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法預(yù)報(bào)錯(cuò)誤2年,統(tǒng)計(jì)學(xué)方法預(yù)報(bào)錯(cuò)誤5年,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法預(yù)報(bào)精度為85%,統(tǒng)計(jì)學(xué)模型預(yù)報(bào)精度62%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法預(yù)報(bào)冰壩明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)報(bào)方法。2015年2種方法都預(yù)報(bào)冰壩的發(fā)生,因?yàn)?015年封江期和開(kāi)河期的降雨量分別超過(guò)多年平均51%和74%,為冰壩發(fā)生創(chuàng)造有利條件。但2015年開(kāi)河前根據(jù)提前預(yù)報(bào)的冰壩情況,在黑龍江上游漠河冰壩潛在發(fā)生江段實(shí)施了防凌爆破措施,阻止了冰壩發(fā)生,確保了該年度黑龍江上游順利開(kāi)河,未發(fā)生因冰壩洪水造成的凌汛災(zāi)害。

    5 開(kāi)河日期預(yù)報(bào)

    開(kāi)河期冰壩主要發(fā)生在開(kāi)河后1~2 d,通過(guò)預(yù)報(bào)開(kāi)河日期,預(yù)知冰壩發(fā)生的時(shí)間,能為冰壩和冰壩造成洪水災(zāi)害預(yù)防或提前采取措施贏得寶貴時(shí)間。采用Levenberg-Marquart算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行漠河開(kāi)河日期預(yù)報(bào),1957—2003年資料作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),預(yù)報(bào)2004—2015年開(kāi)河日期,預(yù)報(bào)結(jié)果見(jiàn)表3所示。預(yù)報(bào)12年開(kāi)河日期,平均預(yù)見(jiàn)期10 d,最大誤差2 d。根據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》((GB/T 22482-2008))預(yù)報(bào)結(jié)果均合格。

    表3 開(kāi)河預(yù)報(bào)結(jié)果

    6 結(jié)論

    北方高寒地區(qū)開(kāi)河期冰壩造成的凌汛災(zāi)害嚴(yán)重,對(duì)冰壩發(fā)生可能性和發(fā)生時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析,是實(shí)施防凌減災(zāi)的前提和關(guān)鍵。開(kāi)河期冰壩形成和發(fā)展過(guò)程影響因素復(fù)雜,冰壩形成和潰決速度快,觀測(cè)和測(cè)量困難,預(yù)報(bào)難度很大。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn):對(duì)復(fù)雜非線性映射關(guān)系的強(qiáng)大逼近能力、對(duì)信息處理的良好的魯棒性和容錯(cuò)性、對(duì)含糊和不完整等信息處理的強(qiáng)適應(yīng)能力等,因此能夠應(yīng)用到冰壩預(yù)報(bào)這種受多種因子影響而很難找到一個(gè)確切相關(guān)關(guān)系的復(fù)雜非線性問(wèn)題中。本文建立了北方寒冷地區(qū)天然河道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰壩預(yù)報(bào)模型,結(jié)論如下:(1)通過(guò)黑龍江歷史冰壩調(diào)查分析和理論研究,將黑龍江冰壩形成的主要原因概括為河道特征、動(dòng)力因素和熱力因素。通過(guò)冰壩成因分析并結(jié)合當(dāng)前水文、氣象資料現(xiàn)狀,確定了開(kāi)河和冰壩預(yù)報(bào)因子為:封河前降雨量、封河期間降雪(雨)量、春季開(kāi)河前期降雪(雨)量、封河期氣溫、開(kāi)河前期氣溫變化、開(kāi)河前期水位變化和冰厚等。(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類的冰壩預(yù)報(bào)模型應(yīng)用到黑龍江漠河江段冰壩預(yù)報(bào)中,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)路的自學(xué)習(xí)將冰壩發(fā)生情況的屬性進(jìn)行聚類,完成了冰壩發(fā)生或不發(fā)生情況的預(yù)報(bào),并同統(tǒng)計(jì)學(xué)方法預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行比較。預(yù)報(bào)2003—2015年共13年冰壩發(fā)生情況,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法預(yù)報(bào)精度為85%,統(tǒng)計(jì)學(xué)模型預(yù)報(bào)精度為62%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)報(bào)方法。(3)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報(bào)漠河開(kāi)河日期,實(shí)現(xiàn)冰壩發(fā)生時(shí)間的預(yù)報(bào)。預(yù)報(bào)2004—2015年12年開(kāi)河日期,最大誤差2 d,平均預(yù)見(jiàn)期10 d,預(yù)報(bào)結(jié)果全部合格。

    本預(yù)報(bào)模型應(yīng)用到2017年黑龍江上游漠河江段冰情預(yù)報(bào)中,在4月1日預(yù)報(bào)出本年度開(kāi)河期將不發(fā)生冰壩災(zāi)害,預(yù)報(bào)開(kāi)河日期為4月28日。實(shí)測(cè)黑龍江源頭洛古河江段開(kāi)江日期為4月28日,漠河北極鄉(xiāng)江段開(kāi)河日期為4月24日,未發(fā)生冰壩造成的凌汛災(zāi)害。洛古河開(kāi)河日期同預(yù)報(bào)值同天,北極鄉(xiāng)在開(kāi)河前(4月9—12日)實(shí)施開(kāi)江前預(yù)防性的防凌爆破,使其比上游洛古河開(kāi)河提前,比預(yù)報(bào)早4 d開(kāi)河,本次預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期超過(guò)24d,根據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》((GB/T 22482-2008)),預(yù)見(jiàn)期>15 d允許預(yù)報(bào)誤差7 d,2017年開(kāi)河日期預(yù)報(bào)值和實(shí)測(cè)值在誤差均小于允許誤差,且準(zhǔn)確預(yù)報(bào)冰壩發(fā)生情況。

    致謝:感謝國(guó)家氣象局、黑龍江省水文局和國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目“地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)(www.geo?data.cn)”為項(xiàng)目研究提供數(shù)據(jù)支持。

    參 考 文 獻(xiàn):

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