一、河流水质模型的逼近方法及误差分析（论文文献综述）
张梦迪,徐庆,马春燕,刘振鸿,高品[1]（2021）在《基于在线监测数据的水质预测及异常识别方法研究进展》文中认为突发性水体污染事件在世界范围内仍频繁发生,已引起政府管理部门和环境研究人员的广泛关注。随着我国对水体水质管理的日益重视,当前国内水质在线监测网络已日益完善,水质监测数据积累也日益丰富。基于水质在线监测的高频率和大数据特点,论述了水质综合分析方法、水质预测模型类别,以及水质异常识别方法的研究现状及进展,对水质预测模型的适用性范围进行了对比和评价,并对水质预测预警技术的未来研究方向提出了展望,以期为水质预测和应急管理提供技术支撑。
张秀菊,王柳林,李秀平,王灵生[2]（2021）在《基于BP神经网络的潇河流域水质预测》文中认为针对传统水质预测方法存在预测精度不理想以及对实测数据要求较高的问题,建立基于BP神经网络的水质预测模型,以掌握研究流域未来一定时段的水环境质量情况。模型以潇河流域6个水质监测断面2017年1月-2020年5月的重铬酸盐指数和高锰酸盐指数的浓度作为训练集,以2020年6月-2020年8月的水质数据作为验证集进行模拟与预测。结果表明:BP神经网络模型经训练后,模拟的各断面水质指标平均相对误差均小于7%,相关性系数均超过了0.98,验证集的水质指标平均相对误差均小于18%。构建的BP神经网络模型预测精度较高,可以用于潇河流域的水质预测。
张贻婷,李天宏[3]（2021）在《基于长短时记忆神经网络的河流水质预测研究》文中研究指明准确高效地预测河流水质变化趋势对河流水环境治理与保护具有重要意义。该文利用广州市白坭河上自动监测站每2 h的水质数据,从单测站数据时序之间的相关性和上游测站的影响两方面,分别建立长短时记忆网络（LSTM）河流水质预测的循环神经网络模型。模型以氨氮浓度为输出变量,比较了不同输入变量下的模型预测效果,并以最优模型和常用的深度学习算法支持向量机（SVM）进行了比较。结果表明:单测站LSTM模型经输入变量特征选择后的预测结果比仅使用氨氮浓度单变量的时间序列预测更接近真实数值;对加入上游监测站的双测站LSTM模型,输入的变量经过特征选择时,模型预测效果优于全部水质变量作为输入的预测结果,也优于单测站LSTM模型;但不进行特征选择时,输入变量增加,模型学习到噪声而使精度下降;和SVM模型相比,最优特征组合的LSTM模型具有更好的预测效果。研究也表明,对输入变量进行特征选择后,LSTM模型是一种有潜力的河流水质预测方法。
杨海东,刘碧玉[4]（2021）在《基于贝叶斯推理的突发水污染事件水质预测模型参数估计》文中研究表明参数的精确性是准确构建突发水污染事件水质预测模型的前提与保障。论文首先根据有限差分法和贝叶斯推理构建水质预测模型参数估计模型,然后通过Metropolis-Hasting抽样方法得到较为合理的参数,最后以发生在某段明渠的突发水污染事件为例,讨论了恒定流与非恒定流两种情景下不同观测噪声对参数估计结果的影响,并与采用有限差分-单纯形法得到的结果进行对比。结果表明:有限差分-贝叶斯方法具有较强的适用性和良好的抗噪声能力,采用该方法能获得较高精度的参数值。该研究为突发污染事件预测模型的构建提供一条新途径。
陈南束[5]（2021）在《大型引黄灌区退水量预测及水质时空变化特征研究》文中研究说明大型引黄灌区退水的组成与分布较为复杂,退水中携带的氮磷等化肥残留物污染河流水质,造成水环境污染。查阅了国内外大量有关文献,将理论分析与实证研究相结合,以景电一期灌区为例,研究了灌区地表退水量组成和变化规律,以及退水量与其影响因素之间的关系,采用支持向量机和灰色系统模型建立了灌区退水量预测模型;在对灌区地表退水环境质量时空变化规律研究基础上,采用灰色聚类方法对灌区退水水质进行了综合评价;建立了农田排水灌溉再利用适宜性评价指标体系,并采用模糊识别模式模型对景电一期灌区退水再利用适宜性进行了评价。论文主要研究成果为:（1）研究了景电一期灌区地表退水量组成,揭示了退水量年内和年际变化规律,利用灰色关联度的方法确定了退水量的主要影响因素为地下水埋深、灌溉量和蒸发量。（2）对灌区月退水量建立支持向量机模型,并进行预测,对比预测值与实测值可以发现,支持向量机模型预测精度较高;建立了灰色GM（1,1）模型对景电灌区11、12月份退水量进行了预测。结果表明,两种模型均可用于景电灌区月退水量预测。（3）根据景电一期灌区地表退水水质监测资料,研究了不同水质指标的时空分布特征。结果表明,总磷、铵氮、pH、溶解氧指标随时间变化幅度相对较小,总氮、硝态氮、化学需氧量等指标随时间变化幅度较大。灌区红鼻梁沙河与南沙河不同水质指标沿河演变规律也略有差异。选择主要水质指标作为评价因子,采用灰色聚类方法对景电一期灌区地表退水水质进行评价,结果表明灌区退水水质在灌季较好,非灌季水质稍差。（4）建立了农田排水资源灌溉利用的适宜性评价指标体系,基于模糊识别模式模型对景电一期灌区退水再利用适宜性进行了评价。结果表明,泵站退水资源用于灌溉的适宜性最佳,各时期退水均可再用于灌溉。其他监测点退水在6～9月再利用适宜性程度较好,该时期可利用灌区退水资源代替部分引黄水量进行灌溉,而在10～12月退水利用适宜性程度较差。
黄子奇[6]（2021）在《缓慢蓄水快速泄放条件下水动力与污染物变化规律研究》文中研究表明缓蓄快放系统指的是在河道上修建闸门将上游小流量来水蓄积,当蓄积至一定的水量后,快速打开闸门泄流即可实现对河道的冲污作用。为了完善关于缓蓄快放系统的研究,本研究将西安护城河水存放于水筒中,定期测定其水质,获得了静止水体水质随时间变化的规律;基于Flow-3D软件构造水槽的数值模型,通过该模型模拟研究了闸门下游初始水深、闸门宽度、下泄水量等条件对快速泄放水体水动力特性的影响;基于静止水体水质变化规律的研究,提出了改进的箱式模型,以西安护城河1#坝至2#坝河段为研究区域,应用该模型模拟计算了正常过流和缓慢蓄水快速泄放等工况下2020年9月11日至25日的水体污染物变化规律。本研究得到了以下结论:（1）在静止条件下,由于受到污染物的大气沉降,水体的TN、TP、NH4+-N、CODMn等水质指标将逐渐增大,且以再生水作为补水水源的水体较以水库来水作为补给水源的水体,在静止条件下水质更易于恶化;水样下层的各项指标浓度增加较快,其次是中层,上层最慢。（2）增大闸门宽度、增加下泄水量以及减小下游初始水深能够改善快速泄放水流的水动力特性。（3）与正常过流工况相比,缓慢蓄水快速泄放的蓄水时间为1天时,9月25日水体的TN减少6.35%、TP减少8.99%、NH4+-N减少11.12%、CODMn减少5.1 1%;蓄水周期为2天时,TN减少6.28%、TP减少8.86%、NH4+-N减少10.89%、CODMn减少5.05%;蓄水周期为3天时,TN减少6.20%、TP减少8.70%、NH4+-N减少10.61%、CODMn减少4.96%。下泄水量随着蓄水时间减少,即随着下泄水量的减少,缓慢蓄水快速泄放对水质的改善效果提升。（4）缓蓄快放系统通过加快水体流动、减少水体滞留时间、缩短水质恶化过程来改善或保持水质,建设缓蓄快放系统应考虑实际水质条件,合理确定下泄水量,同时可以通过改变闸门下游初始水深、闸门宽度等参数来提升水动力改善的效果。
孔波[7]（2021）在《大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究》文中研究说明引汉济渭工程的修建是为了缓解随着社会经济快速发展,陕西关中地区面临的严重的缺水问题,工程将汉江水跨流域调至渭河关中平原,届时将形成外调水、当地地表水和地下水多水源联合调配的格局。其中,跨流域多水源的径流规律分析、水资源优化调配是该工程亟待解决的关键问题。因此,本论研究了引汉济渭跨流域调水的径流规律、水资源优化调度与合理配置模型,取得的主要研究成果如下:（1）阐明了汉江和渭河主要水库、水文站的多年平均径流量的周期性、趋势性、变异性特征,揭示了研究区的径流演变规律,结果表明:两个流域的径流都存在周期性变化,都呈现减小趋势,都存在变异;（2）采用Copula联合分布函数,揭示了汉江、渭河流域径流的丰枯遭遇规律,结果表明:两个流域丰枯同步的概率皆大于丰枯异步的概率,不利于调水,经过一致性修正,发现变异后两个流域丰枯同步的概率减小,丰枯异步的概率增大,径流变异对调水有利;基于层次交集、最小平方逼近和权重平均等综合方法,选取了跨流域典型年,选取的丰水年、偏丰水年、平水年、偏枯水年、枯水年分别为:1983年、1992年、2008年、1997 年、1971 年;（3）建立了泵站-水库-电站群多目标优化调度模型,采用自迭代法和改进布谷鸟算法求解模型,获得了调水量、发电量、耗电量多目标的最优解集曲线和非劣解集,揭示了调水、发电与泵站耗能之间博弈关系,结果表明:总调水量满足多年平均调水量15亿m3的要求,电站的多年平均发电量大于泵站的多年平均耗电量;（4）考虑多水源、多用户建立并求解了引汉济渭水资源优化配置模型,破解了跨流域调水过程中多水源、多用户的配置难题,结果表明:调水工程建成后,受水区的生活用水和生态用水基本满足,但二产、三产缺水程度相对较大,尤其是三产,中水回用可以有效的满足生态用水。
祝榕婕[8]（2021）在《基于改进BP神经网络的河流水质时空预测与污染预警模型研究》文中研究表明
李静思[9]（2021）在《大型引黄灌区退水规律与退水量预测方法研究》文中提出本文在查阅国内外相关文献资料的基础上,针对我国大型引黄灌区退水量大、影响因素多和退水规律复杂的问题,采用实际监测、理论分析、数值模拟与实证研究相结合的技术路线,结合甘肃景电灌区的实际,主要开展了大型引黄灌区退水规律与影响要素、退水时空分布特征、退水量预测方法和水资源优化配置及退水利用方式的研究,主要研究成果如下:（1）研究了灌区沟道退水规律与地下水埋深动态变化特征,阐明了灌区退水组成、退水特征、沟道退水与影响因素的关系及地下水埋深对灌溉的响应关系。灌区退水组成主要包括灌溉产生的深层渗漏水、山洪、地下排水、地表径流及少部分的生活污水与工业废水。灌区沟道退水规律受灌溉、降水、蒸发与地下水埋深变化的影响,在不同空间尺度、不同汇水区域表现不同的变化特征。灌区沟道退水以年为周期往复变化,一期灌区整体和南沙河子汇水区沟道退水的年内变化为灌溉月份退水量小,非灌溉月份退水量大;红鼻梁子汇水区退水年内变化为7、8月份大,而其他月份小。景电灌区沟道退水影响因素中地下水埋深与灌溉的影响较大,蒸发与降水的影响较小,其中退水与蒸发呈负相关关系,且变化具有一致性,而退水与其他因素存在一定的滞后性。灌区不同地下水埋深变化受包气带的调节作用,相对于灌溉具有明显的滞后性。（2）分析了沟道退水与影响因素之间的滞后关系,提出了适用于具有滞后性的沟道退水量预测方法,提高了退水量的预测精度。基于退水量与影响因素的相关分析,并通过交叉小波分析方法确定了不同空间尺度、不同汇流区域退水量相对于灌溉量和降水量的滞后时间。其中,一期灌区整体和南沙河响水退水量相对于灌溉量的滞后时间较长,而相对于降水量的滞后时间较短;红鼻梁五佛退水量相对于灌溉量与降水量的滞后时间均较短。基于退水量对影响因素的滞后性,提出采用交错时段输入要素的神经网络模型对退水量进行预测,相较于采用同一时段输入要素的方式,改进的方法对退水量的预测精度显着提高,且子汇水区退水量的预测精度高于一期灌区整体退水量的预测。同时,交错时段输入要素的方式也适用于其他回归预测模型。（3）针对无退水量监测资料的地区,提出了采用耗水系数法估算灌区退水量,为退水量的计算提供了思路。通过计算灌区内农田灌溉、生态和生产生活耗水量等,得到灌区整体与局部耗水系数,进而估算出灌区整体与各汇水分区的退水比例与退水量;其中景电二期灌区各分区退水比例明显高于一期灌区各分区退水比例。通过耗水系数法对退水量的计算得到灌区耗水量占供水量的比例小,揭示了灌区退水比例大,水资源利用率较低的问题。同时,通过灌区供—需水量计算,表明灌区供需水矛盾突出,盐分淋洗需水量加大了灌区整体水资源的需求量。耗水系数法估算灌区退水量为无资料地区水资源管理提供了依据。（4）构建了 MIKE SHE与MIKE 11分布式耦合模型,揭示了灌区退水机理,从水循环角度计算了灌区退水量,阐明了退水的过程与转化关系。通过模拟灌区各汇水流域水文过程,揭示了地表径流与地下水位变化特征,明确流域主要水循环过程为引水灌溉—深层渗漏—地下排水—河道汇流,其中灌溉产生的深层渗漏量是退水的主要组成部分。基于模型在率定期与验证期的Nash-Sutcliffe系数和均方根误差评价指标的结果表明,耦合模型能够较好地模拟灌区水循环过程。从水量平衡角度分析,灌区降水量与灌溉量之和大于蒸发量,多余的灌溉水量通过深层入渗补给地下水,使得灌区饱和带水量处于盈余状态。进一步对有灌溉与无灌溉两种条件下模拟的径流量进行差值分析,得到灌溉产生的退水量。（5）根据灌区退水量的计算与模拟,研究了当前灌区水资源量的状态,构建了多目标优化模型,合理配置了灌区水土资源,并提出了退水资源化利用方式。模型在获取现状与未来水土资源参数的基础上,以经济效益、粮食产量、生态效益和水分生产效率最大化为目标,以耕地面积、可用水量、最低水资源需求量和粮食产量为约束,采用粒子群法求解优化模型。研究表明,优化后现状年与规划年,粮经作物种植比例减小,作物种植结构更趋于合理化;作物灌溉定额显着减小;综合效益达到最优,其中经济效益、生态效益和水分生产效益均有所提高,粮食产量有小幅下降。通过优化灌溉定额从根本上减小了灌区退水量,同时根据退水量特点,提出了通过再次灌溉与生态用水的退水资源化利用方式,实现灌区水资源高效利用。
黄新星[10]（2021）在《城市降雨特征分析及河流水文水质响应机理研究 ——以深圳市坪山河为例》文中研究说明
二、河流水质模型的逼近方法及误差分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、河流水质模型的逼近方法及误差分析（论文提纲范文）
（2）基于BP神经网络的潇河流域水质预测（论文提纲范文）
| 1 研究背景 |
| 2 数据来源与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 BP神经网络原理 |
| 2.3.2 数据处理 |
| 2.3.3 模型构建 |
| (1)BP神经网络的结构设置。 |
| (2)激活函数的选取。 |
| (3)求解器的选取。 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 模型训练 |
| 3.2 模型验证 |
| 4 讨 论 |
| 5 结论与展望 |
（3）基于长短时记忆神经网络的河流水质预测研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究区域 |
| 1.2 数据来源和预处理 |
| 1.3 水质相关性分析 |
| 1.4 LSTM水质预测模型 |
| 1.5 模型比较与定量评估方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 模型输入特征选择 |
| 2.2 单变量时间序列预测 |
| 2.3 考虑上游测站影响的预测模型 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
（4）基于贝叶斯推理的突发水污染事件水质预测模型参数估计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 正向数值预测模型 |
| 2 参数估计方法 |
| 3 数值模拟分析 |
| 3.1 研究区域描述 |
| 3.2 恒定流 |
| 3.3 非恒定流 |
| 3.4 算例结果分析 |
| (1)适用性更强 |
| (2)估计精度更高 |
| (3)抗噪声能力更强 |
| 4 结论 |
（5）大型引黄灌区退水量预测及水质时空变化特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 灌区退水研究进展 |
| 1.2.2 灌区退水量预测理论研究进展 |
| 1.2.3 农田退水环境质量评价研究进展 |
| 1.2.4 农田排水再利用研究进展 |
| 1.2.5 研究存在的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 研究区概况及方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 地形地貌 |
| 2.1.4 水系分布及水文地质条件 |
| 2.1.5 作物种植状况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 灌区退水水量监测 |
| 2.2.2 灌区退水水质监测 |
| 3 景电一期灌区退水量特征与影响因素 |
| 3.1 景电一期灌区退水量年内、年际变化规律 |
| 3.1.1 退水量年内变化规律 |
| 3.1.2 退水量年际变化规律 |
| 3.2 景电灌区退水量影响因素 |
| 3.2.1 灌溉量对退水量的影响 |
| 3.2.2 降水量对退水量的影响 |
| 3.2.3 蒸发量对退水量的影响 |
| 3.2.4 地下水埋深对退水量的影响 |
| 3.3 景电灌区退水量影响因子关联度分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 景电一期灌区月退水量预测 |
| 4.1 月退水量预测的支持向量机模型 |
| 4.1.1 最小二乘支持向量机 |
| 4.1.2 灌区月退水量支持向量机模型 |
| 4.2 月退水量预测的灰色系统预测模型 |
| 4.2.1 灰色GM(1,1)预测模型 |
| 4.2.2 模型预测精度检验 |
| 4.2.3 残差修正模型 |
| 4.2.4 灌区月退水量预测模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 景电一期灌区退水水质分析与评价 |
| 5.1 水质因子时间分布特征 |
| 5.2 水质因子沿河演变规律 |
| 5.3 主要水质因子空间分布特征 |
| 5.4 灌区退水水质评价 |
| 5.4.1 理论依据及基本原理 |
| 5.4.2 景电灌区退水水质评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 景电灌区退水再利用评价分析 |
| 6.1 农田排水资源灌溉利用适宜性评价指标 |
| 6.2 农田排水再利用适宜性评价方法 |
| 6.2.1 建立评价模型 |
| 6.2.2 评价指标标准值确定 |
| 6.2.3 评价指标权重确定 |
| 6.3 景电灌区退水再利用适宜性评价 |
| 6.3.1 景电灌区退水资源潜力 |
| 6.3.2 灌区退水再利用适宜性评价 |
| 6.4 景电灌区退水再利用方式分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（6）缓慢蓄水快速泄放条件下水动力与污染物变化规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 城市河流水环境治理措施 |
| 1.2.2 水动力变化规律研究进展 |
| 1.2.3 水体污染物变化规律研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 研究区域概况、实验方法与材料 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 实验方法与材料 |
| 2.2.1 静止水体水质随时间变化规律实验 |
| 2.2.2 快速泄放水流物理模型实验 |
| 2.2.3 快速泄放水流数值模型实验 |
| 2.2.4 缓慢蓄水快速泄放条件下污染物变化规律研究 |
| 2.3 技术路线 |
| 3 静止水体水质变化规律研究 |
| 3.1 结果分析 |
| 3.1.1 西安护城河东南角水样水质随时间变化的规律 |
| 3.1.2 西安护城河1#坝水样水质随时间变化的规律 |
| 3.1.3 西安护城河西南角水样水质随时间变化的规律 |
| 3.1.4 西安护城河安定门水样水质随时间变化的规律 |
| 3.1.5 纯水水样水质随时间变化的规律 |
| 3.2 本章小结 |
| 4 快速泄放条件下水动力规律研究 |
| 4.1 模型构建 |
| 4.2 模型验证 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 闸门断面流量过程 |
| 4.3.2 波前到达时间 |
| 4.3.3 峰现时间 |
| 4.3.4 最大水深 |
| 4.3.5 最大流量 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 缓慢蓄水快速泄放条件下水体污染物规律研究 |
| 5.1 正常过流条件下水体污染物浓度变化的模拟计算 |
| 5.1.1 参数的确定 |
| 5.1.2 研究结果 |
| 5.2 缓慢蓄水快速泄放条件下水体污染物浓度变化的模拟计算 |
| 5.2.1 参数的确定 |
| 5.2.2 研究结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库优化调度研究进展 |
| 1.2.2 水资源配置研究进展 |
| 1.2.3 跨流域水资源调配研究面临的问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 汉江流域概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 河流水系 |
| 2.1.3 水资源量 |
| 2.1.4 降水蒸发 |
| 2.2 渭河流域概况 |
| 2.2.1 地形地貌 |
| 2.2.2 河流水系 |
| 2.2.3 水资源量 |
| 2.2.4 降水蒸发 |
| 2.3 调水工程基本资料 |
| 3 跨流域径流演变特征及丰枯遭遇分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 径流特征分析方法法 |
| 3.1.2 丰枯遭遇分析方法 |
| 3.2 径流演变特征分析 |
| 3.2.1 汉江径流的演变特征分析 |
| 3.2.2 渭河径流的演变特征分析 |
| 3.3 径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.1 汉江流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.2 渭河流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.3.3 渭河与汉江流域径流丰枯遭遇分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 跨流域典型年选择研究 |
| 4.1 典型年选择方法 |
| 4.1.1 层次交集法 |
| 4.1.2 最小平方逼近法 |
| 4.1.3 基于熵权的权重平均法 |
| 4.2 层次交集法选择典型年 |
| 4.3 最小平方逼近法选择典型年 |
| 4.4 基于熵权的权重平均法选择典型年 |
| 4.5 推荐典型年 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 泵站-水库-电站群多目标优化调度研究 |
| 5.1 研究思路 |
| 5.2 模拟调度 |
| 5.2.1 调度节点图 |
| 5.2.2 模拟调度模型 |
| 5.2.3 模型求解方法 |
| 5.2.4 调度结果分析 |
| 5.2.5 典型年的调水结果分析 |
| 5.3 泵站-水库-电站群联合调度 |
| 5.3.1 多目标优化调度模型 |
| 5.3.2 模型求解方法 |
| 5.3.3 调度结果分析 |
| 5.3.4 典型年的调水结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 受水区水资源的多目标优化配置研究 |
| 6.1 供需水预测 |
| 6.1.1 需水预测 |
| 6.1.2 供水预测 |
| 6.1.3 供需平衡分析 |
| 6.2 多目标优化配置模型 |
| 6.2.1 模型构建思路 |
| 6.2.2 单水源配置模型 |
| 6.2.3 单水源配置模型求解 |
| 6.2.4 多水源配置模型 |
| 6.2.5 多水源配置模型求解 |
| 6.3 水资源合理配置成果分析 |
| 6.3.1 配置成果 |
| 6.3.2 配置结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 多目标优化调配方案评价研究 |
| 7.1 评价方法 |
| 7.1.1 单层次模糊优选模型 |
| 7.1.2 多层次模糊优选模型 |
| 7.1.3 层次分析法确定权重 |
| 7.2 调度方案评价 |
| 7.2.1 评价指标体系构建 |
| 7.2.2 调度方案评价 |
| 7.3 配置方案评价 |
| 7.3.1 评价指标体系构建 |
| 7.3.2 水量配置方案评价 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）大型引黄灌区退水规律与退水量预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 灌区退水研究进展 |
| 1.2.2 灌区退水量计算方法研究进展 |
| 1.2.3 灌区水土资源优化配置研究进展 |
| 1.3 研究存在的问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 灌区概况及水资源转化分析 |
| 2.1 景电灌区概况 |
| 2.1.1 自然地理与社会经济条件 |
| 2.1.2 引排水工程概况 |
| 2.2 水文和地质条件 |
| 2.2.1 水文水资源 |
| 2.2.2 水文地质 |
| 2.3 水资源转化特征 |
| 2.4 灌区监测 |
| 2.4.1 气象数据 |
| 2.4.2 土壤数据 |
| 2.4.3 水文数据 |
| 3 灌区气候变化特征与人类活动的演变分析 |
| 3.1 降水的时序变化 |
| 3.1.1 降水的特征值 |
| 3.1.2 降水的年际与年内变化特征 |
| 3.1.3 降水的趋势分析与突变检验 |
| 3.1.4 降水的周期变化 |
| 3.2 灌区干旱演变特征 |
| 3.2.1 SPI标准化降水指数 |
| 3.2.2 Hurst指数 |
| 3.3 灌区气温变化特征 |
| 3.3.1 气温的年际变化 |
| 3.3.2 气温的年内变化 |
| 3.4 灌区风速、湿度等气象要素变化特征 |
| 3.5 潜在蒸散发ET0的变化特征 |
| 3.5.1 ET0的计算方法 |
| 3.5.2 ET0变化特征 |
| 3.5.3 ET0影响因子辨析 |
| 3.6 人类活动因素的变化特征 |
| 3.6.1 灌区土地利用类型时空演变分析 |
| 3.6.2 灌区作物种植结构变化分析 |
| 3.7 灌区气象与人类活动对引水灌溉的影响 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 景电引黄灌区退水规律分析 |
| 4.1 灌区退水特征与退水组成 |
| 4.2 景电一期灌区沟道退水变化规律 |
| 4.2.1 沟道退水的年际变化 |
| 4.2.2 沟道退水的年内变化 |
| 4.2.3 灌区沟道退水影响因素 |
| 4.2.4 沟道退水量的关联分析 |
| 4.3 灌区地下水动态变化特征 |
| 4.3.1 灌区地下水位空间分布特征 |
| 4.3.2 灌区地下水埋深变化特征 |
| 4.3.3 地下水埋深变化对灌溉的响应 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于滞后性的灌区沟道退水量预测 |
| 5.1 沟道退水量变化的滞后性 |
| 5.1.1 一期灌区退水量滞后性分析 |
| 5.1.2 子流域退水量滞后性分析 |
| 5.2 基于退水滞后性的交错时段模型预测原理 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 模型改进原理 |
| 5.3 沟道退水量预测与效果评价 |
| 5.3.1 一期灌区退水量预测 |
| 5.3.2 响水退水量预测 |
| 5.3.3 五佛退水量预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于耗水系数法的退水量估算及供-需水量平衡分析 |
| 6.1 灌区供水量 |
| 6.2 灌区耗水量与耗水系数计算 |
| 6.3 灌区需水量时空分布计算 |
| 6.3.1 灌区农业灌溉需水量 |
| 6.3.2 灌区生活、生态及工业需水量 |
| 6.3.3 灌区农业需水量的空间分布 |
| 6.4 供需水量平衡分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于MIKE耦合模型的灌区退水量模拟 |
| 7.1 MIKE SHE与MIKE11耦合模型结构原理 |
| 7.1.1 模型简介 |
| 7.1.2 模型模拟方法及过程 |
| 7.1.3 MIKE SHE与MIKE11耦合过程 |
| 7.2 景电一期灌区分布式水文模型的构建 |
| 7.2.1 基础数据 |
| 7.2.2 数据建模 |
| 7.3 模型参数率定与验证 |
| 7.3.1 参数率定 |
| 7.3.2 模型验证 |
| 7.3.3 模型效果评价 |
| 7.3.4 水量平衡结果分析 |
| 7.4 灌溉回归水量评估 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 灌区水土资源优化配置研究 |
| 8.1 未来气候情景与人类活动变化 |
| 8.1.1 未来气候条件的变化特征 |
| 8.1.2 未来人类活动的变化特征分析 |
| 8.2 多目标优化模型 |
| 8.2.1 多目标优化概述 |
| 8.2.2 粒子群算法基本原理 |
| 8.3 基于粒子群算法的多目标约束优化模型的建立 |
| 8.3.1 决策变量 |
| 8.3.2 目标函数 |
| 8.3.3 约束条件 |
| 8.4 灌区灌溉制度与作物种植结构优化 |
| 8.4.1 模型参数 |
| 8.4.2 模型求解与结果分析 |
| 8.5 退水资源化利用研究 |
| 8.6 本章小结 |
| 9 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 创新点 |
| 9.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
四、河流水质模型的逼近方法及误差分析（论文参考文献）
- [1]基于在线监测数据的水质预测及异常识别方法研究进展[A]. 张梦迪,徐庆,马春燕,刘振鸿,高品. 第十八届长三角科技论坛环境保护分论坛（上海市环境科学学会2021年学术年会）暨上海市环境科学学会第八届会员代表大会论文集, 2021
- [2]基于BP神经网络的潇河流域水质预测[J]. 张秀菊,王柳林,李秀平,王灵生. 水资源与水工程学报, 2021
- [3]基于长短时记忆神经网络的河流水质预测研究[J]. 张贻婷,李天宏. 环境科学与技术, 2021(08)
- [4]基于贝叶斯推理的突发水污染事件水质预测模型参数估计[J]. 杨海东,刘碧玉. 运筹与管理, 2021(08)
- [5]大型引黄灌区退水量预测及水质时空变化特征研究[D]. 陈南束. 西安理工大学, 2021(01)
- [6]缓慢蓄水快速泄放条件下水动力与污染物变化规律研究[D]. 黄子奇. 西安理工大学, 2021(01)
- [7]大型跨流域调水工程泵站-水库-电站群多目标优化调配研究[D]. 孔波. 西安理工大学, 2021(01)
- [8]基于改进BP神经网络的河流水质时空预测与污染预警模型研究[D]. 祝榕婕. 哈尔滨工业大学, 2021
- [9]大型引黄灌区退水规律与退水量预测方法研究[D]. 李静思. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]城市降雨特征分析及河流水文水质响应机理研究 ——以深圳市坪山河为例[D]. 黄新星. 上海应用技术大学, 2021