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1995年  第6卷  第1期

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无结构网格上二维浅水流动的数值模拟
胡四一, 谭维炎
1995, 6(1): 1-9.
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提出在无结构网格上建立有限体积高性能格式族的统一框架,通过引入跨单元界面法向数值通量的逆风分解,将一维Osher、TVD两种通量分裂格式自然地推广至二维浅水方程组。给出了各种情况下浅水方程组有限体积法边界处理的计算公式。最后,利用该格式对穹包溢流、陆地动边界和河口潮流三个问题进行计算。结果表明,这类守恒格式具有高精度、无振荡性以及处理复杂流态过渡、自动捕俘间断和模拟陆地动边界的功能。
珠江广州河段纵向离散特性研究
李玉梁, 卞振举, 陈嘉范
1995, 6(1): 10-15.
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根据珠江广州河段多年观测的流速分布资料和1987年、1988年两次大规模水文水质同步观测资料,利用非恒定流离散理论,对珠江广州河段的离散特性进行了分析,给出了纵向离散系数的瞬时值、潮平均值和等效值。
应用农田水量平衡模型估算土壤水渗漏量
龚元石, 李保国
1995, 6(1): 16-21.
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建立了一个农田水量平衡模型。并据于模型假设的条件,模拟计算了在冬小麦-夏玉米及冬小麦-裸地条件下历年1m土层土壤水渗漏量。结果表明,土壤水渗漏量与季节内降水量呈正相关,但在不同作物种植制度下有不同的相关关系式。不同水文频率年型下的渗漏量具有明显的差异,湿润年型下比干旱年型下的渗漏量多70～140mm,冬小麦-裸地比冬小麦～夏玉米种植条件下的渗漏量多30～50mm。
径流的趋势分析和概率预测
张世法, 崔新文
1995, 6(1): 22-28.
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对永定河流域的官厅水库和汾河流域的汾河水库1950年以来水库入流的趋势变化进行了研究,并对引起这一变化的气象因子和人类活动影响因素作了分析。研究结果表明,降水的多年波动在一段时期可能出现的趋势变化以及流域内农业、林业和城市用水的逐年增长是影响径流趋势变化的主要因素。根据历史资料和今后人类活动的可能情况,对未来水平年的径流变化进行了概率预测。
长江三峡工程防洪效益风险分析研究
朱元, 周全林
1995, 6(1): 29-35.
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在传统防洪效益计算的数学模型基础上,综合分析了水文、水流、工程施工和运行管理等多种不确定性,建立了长江中游防洪系统防洪效益的风险分析模型。计算结果表明,防洪效益的分布合理地反映了各种不确定性因素的综合影响,采用不同风险对应的防洪效益较未考虑各风险因子的不确定性时的防洪效益更加科学,更加合理。
宾汉流体的触变性及球体绕流阻力
褚君达
1995, 6(1): 36-44.
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通过推导和实验,建立了宾汉触变流体的屈服应力及不沉降最大球体直径随浑水静止历时增长而变化的公式;建立了宾汉触变流体运动的Navier-Stokes方程,求解该方程时,导得了球体在宾汉触变流体中沉降时的绕流阻力及阻力系数公式。用各种来源的宾汉触变体浑水的流变试验资料及X射线屏幕上观测球体运动的试验资料验证上述公式,取得了良好的结果。
河流水质预测中的模型选择和源强估算
申献辰
1995, 6(1): 45-52.
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论述了在水质规划和预测中水质模型的选择原则及不同模型的功能,指出COD一级降解模型在理论上的明显缺陷。同时探讨了由CODCr和CODMn法两种测定方法所引起的在源强计算中存在的问题,提出了较为合理和实用的BOD5的源强估算方法。
水库群优化调度函数的人工神经网络方法研究
胡铁松, 万永华, 冯尚友
1995, 6(1): 53-60.
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提出了研究水库群优化调度函数的人工神经网络方法,并探讨了神经网络的训练参数、训练方法和训练样本的改变对网络训练和应用效果的影响。实例研究表明,模型及其算法是可行的、有效的。
径流长期预报的人工神经网络方法
蔡煜东, 姚林声
1995, 6(1): 61-65.
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提出径流长期预报的人工神经网络方法。运用神经网络的一典型模型──“反向传播”模型,以大伙房水库在补水期的径流状况作为研究对象,尝试了神经网络方法的效果。结果表明,该方法预报成功率较高,容错能力较强,可望成为径流长期预报的有效的辅助手段。
网络方法在流域水资源利用模拟模型研究中的应用
薛松贵, 王益能
1995, 6(1): 66-70.
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摘要:
在水资源规划研究中,利用网络技术──易小费用最大流方法进行系统模拟具有明显的优点。以黄河支流为例,介绍了利用该方法建立流域水资源利用规划模拟模型时遇到的技术问题和解决途径。
直角分水口水流形态的实验研究
罗福安, 梁志勇, 张德茹
1995, 6(1): 71-75.
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对分水口前水流形态进行了研究,测量了分水口前不同水深处的平面流场,初步给出了分水口前水流的运动形态,分析了分水宽度沿水深的变化规律。
人工神经网络在水文水资源中的应用
胡铁松, 袁鹏, 丁晶
1995, 6(1): 76-82.
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摘要:
人工神经网络理论被广泛地应用于水文水资源领域中各种问题的研究,依问题性质不同将其划分为4大类:(1)分类和识别问题;(2)预测预报问题;(3)优化计算问题;(4)基于神经网络的专家系统研制与开发问题,对人工神经网络在水文水资源中的应用现状作了较全面的介绍。还指出了目前应用中存在的主要问题以及今后的研究方向。

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