For the purpose of improving the scientific nature, reliability, and accuracy of flood forecasting, it is an effective and practical way to construct a flood forecasting scheme and carry out real-time forecasting with consideration of different rain patterns. The technique for rain pattern classification is of great significance in the above-mentioned technical roadmap. With the rapid development of artificial intelligence technologies such as machine learning, it is possible and necessary to apply these new methods to assist rain classification applications. In this research, multiple machine learning methods were adopted to study the time-history distribution characteristics and conduct rain pattern classification from observed rainfall time series data. Firstly, the hourly rainfall data between 2003 and 2021 of 37 rain gauge stations in the Pi River Basin were collected to classify rain patterns based on the universally acknowledged dynamic time warping (DTW) algorithm, and the classifications were treated as the benchmark result. After that, four other machine learning methods, including the Decision Tree (DT), Long- and Short-Term Memory (LSTM) neural network, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and Support Vector Machine (SVM), were specifically selected to establish classification models and the model performances were compared. By adjusting the sampling size, the influence of different sizes on the classification was analyzed. Intercomparison results indicated that LightGBM achieved the highest accuracy and the fastest training speed, the accuracy and F-1 score were 98.95% and 98.58%, respectively, and the loss function and accuracy converged quickly after only 20 iterations. LSTM and SVM have satisfactory accuracy but relatively low training efficiency, and DT has fast classification speed but relatively low accuracy. With the increase in the sampling size, classification results became stable and more accurate. Besides the higher accuracy, the training efficiency of the four methods was also improved.
Natural loess soils generally possess loose structures and strong water sensitivity, which leads to various geological disasters upon wetting. This study aims to improve the anti-permeability and stability of loess under wetting conditions by using a novel hydrophobic power. We first treated loess specimens with hydrophobic powers at various concentrations, and a series of triaxial permeability tests were performed to study their permeability behaviour. Furthermore, soil-water contact angle tests and scanning electron microscope tests were carried out to investigate the mechanism of the hydrophobic powder reducing the permeability of loess from both micro and macro perspectives.
[Objective]In order to study the phase difference between the horizontal displacement of the Longyangxia gravity arch dam and the change of the reservoir water level and to compare it with the law of the synchronous change of the displacement of the general concrete dam with the water level， the mechanism of the existence of the phase difference is assumed. [Methods]The horizontal displacement of the dam body of the Longyangxia gravity arch dam is divided into four stages， the displacement increment and deformation rate of each stage are analyzed， and then a three-dimensional model of the dam is established， and the above assumptions are verified by quantitative analysis and finite element methods. [Results]The results show that for the gravity arch dam， the water level and temperature have a great influence on the displacement; [Conclusion] when there is no temperature stress， the radial displacement of the dam body deforms downstream as the water level rises， and when there is no water pressure， the dam body deforms upstream as the temperature rises; the deformation of the horizontal displacement of the Longyangxia gravity arch dam in one year is mainly divided into four stages， and the water pressure and temperature play different roles in each stage， making the deformation rate of each stage different ， the combined effect of the two leads to the existence of the phase difference between the horizontal displacement of the Longyangxia gravity arch dam and the change of the reservoir water level.
[目的]准确可靠的洪水预报作为水文预报工作的重中之重,对提高防洪减灾的应急响应效率至关重要.基于数据驱动的机器学习模型无需考虑流域水文物理过程,通过学习历史数据中隐含规律进行建模,在洪水预报领域发展迅速.[方法]将机器学习模型在洪水预报中的应用进行总结,根据结构和复杂度将其分为传统机器学习模型和深度学习模型,包括线性回归、人工神经网络、支持向量机、自适应神经模糊推理系统、小波神经网络和决策树在内的传统机器学习模型,以及包括卷积神经网络和循环神经网络在内的深度学习模型.[结果]结合国内外研究成果,分析了机器学习模型的原理和特点,总结了其在洪水预报中的优势和局限性,并对混合模型的优化方向进行归纳分类,最后对机器学习模型在洪水预报中的未来应用进行展望.[结论]相关成果可为基于机器学习模型的洪水预报研究提供参考.
[目的]高精度的长期径流预报是水利工程运行的重要基础支撑,然而影响径流预报精度的预报因子选择、模型构建、径流分解中决定性因素不明,阻碍了预报精度的提升.[方法]基于信息熵筛选天文、全球和流域尺度预报因子,分别构建多元线性回归、神经网络、随机森林模型,结合STL算法分解径流,形成多种预报方案,量化预报因子、模型及径流分解三个因素对长期径流预报的贡献.[结果]在英那河、碧流河及桓仁水库的实例研究中,以气候因子、天文因子与流域因子组合(C+A+W)为输入,在对年径流进行分解的前提下利用随机森林模型进行预报,测试集的纳什效率系数分别为0.92、0.84、0.84.在影响因素分析中,预报因子对英那河、碧流河及桓仁水库年径流预报的精度贡献占比分别为0.30、0.30、0.27.[结论]对于三个水库,均是包含三个尺度的预报因子预报精度最高,随机森林模型表现最优,径流分解能一定程度提升预报精度.预报因子的选择是精度的主要影响因素;另外,与预报因子有关的因素之间的相互作用也不容忽视.本文可为长期预报方案的制订和精度提升提供新思路.
[目的]流域水利基础设施是数字孪生流域建设的重要底板,在区域经济社会发展中发挥着重要作用.[方法]基于GEE平台的高分辨率卫星影像,进行地表水体计算与水利基础设施提取,使用公开的大坝数据集进行检验分析.[结果]以东江流域为例,流域水利基础设施种类多样,分布密集,共提取得到394座水利基础设施,包括13座船闸、63座低水头坝、13座丁坝、291座水库大坝、13座河坝以及1座分汊河道河坝.水利基础设施以水库大坝和低水头坝为主,数量在下游更为集中.[结论]应用GEE可有效提高对流域水利基础设施的提取和分析的效率;东江流域水利基础设施数量大,但对中小型水利基础设施仍有较多低估;相比已有数据,本文获取了更多数量和精确坐标的水利基础设施.
[目的]在全球城市化率不断提高和气候变化的影响下,城市水安全受到严重威胁.韧性理念在全球水旱灾害管理领域逐渐得到认可,需要进一步明确城市洪涝韧性的内涵和评估体系等基础内容,为下一步开展城市洪涝韧性能力建设提供支撑.[方法]从韧性理念的历史沿革出发,对当前城市洪涝韧性的国内外研究工作和发展进行总结,对城市洪涝韧性的提出和发展、评价体系、韧性提升和影响机制等热点问题进行阐述,揭示了自然管控技术、地下空间保护、建筑自身和街区洪涝韧性提升、韧性效果评估等关键支撑技术,同时提出了城市洪涝韧性研究的基本模式.[结果]当前城市洪涝韧性研究还存在概念不清晰、缺乏客观统一的评价方式、韧性理念难以指导实践、影响机制研究较薄弱,城市韧性提升技术空间尺度不衔接等问题.[结论]未来的研究要进一步梳理城市洪涝韧性的理论框架,结合互联网、人工智能、大数据等先进技术,以实现城市韧性水平的不断提升.
[目的]闸门井结构是抽水蓄能电站引水系统的重要永久建筑物,椭圆断面闸门井具有优越的结构力学特性,然而,当前关于椭圆断面闸门井结构设计参数尚无规范化取值标准.为了明确椭圆断面闸门井结构设计参数对其结构性能的影响,保障闸门井的安全性,[方法]采用正交试验法设计试验方案,开展了闸门井结构力学特性参数敏感性分析研究.建立了闸门井结构有限元数值模型,以闸门井最大应力与结构变形为力学特性评价指标,以井筒断面离心率、井筒与井座衬砌厚度为设计参数,依据数值分析结果进行结构参数敏感性分析,研究各参数影响性规律,并对比分析最优参数方案与原方案的结构分析结果.[结果]结果显示:在各结构设计参数中,井座衬砌厚度对椭圆断面闸门井的最大变形及应力的极差值均为最大,井座衬砌厚度越大,闸门井最大变形与应力幅值越小.根据上述结论,进一步研究了椭圆断面闸门井优化设计方案.当各结构参数按基准值增加20％取值时,闸门井各项力学特性评价指标最优.优化后的椭圆断面闸门井井筒最大变形减少20％,井座最大变形减少19.61％,井筒最大拉应力减少44.16％,井筒最大压应力减少28.57％,井座最大拉压力减少18.09％,井座最大压应力减少19.42％.[结论]结果表明:井座衬砌厚度对椭圆断面闸门井力学特性的敏感性最高,适当增加井座衬砌厚度能够有效降低椭圆断面闸门井最大变形及应力.研究成果可为椭圆断面闸门井结构设计提供一定的理论技术支持.
[目的]2018年7月19日凌晨5时40分许,四川省凉山彝族自治州盐源县桃子乡发生一处大型土质滑坡,为了研究其形成过程和成灾机理,[方法]以滑坡发生后详细的现场地质调查为基础,结合卫星光学遥感、无人机摄影测量技术等手段,查明了盐源县桃子乡滑坡的基本特征,并对滑坡发生及成灾原因进行了分析.[结果]结果表明:滑坡区上陡下缓的地形地貌、以松散玄武岩风化堆积物为主的坡体结构是滑坡形成的基本条件;滑前连续14 d的强降雨以及斜坡后缘强烈的坡表径流入渗致使坡体内部饱水、基覆界面土体软化,是滑坡发生的直接诱因.[结论]群策群防工作的有效开展使桃子乡滑坡成为避险成功的典型案例,深入研究桃子乡滑坡的形成过程和成灾机理,对西南地区与桃子乡滑坡具有类似条件的滑坡隐患防灾减灾工作,具有一定的指导意义.
[目的]新型麻花锚杆能显著提高锚杆的抗变形能力与抗剪能力,为进一步探讨剪切作用下新型麻花锚杆的承载性能,[方法]基于室内大型锚固拉拔试验系统,开展了不同剪切角度下新型麻花锚杆和传统锚杆的加卸载拉拔试验,并定义了承载力和有效变形率两个指标对承载性能进行评价,最后运用ABAQUS数值模拟验证试验结果的准确性.[结果]结果显示:对于剪切角为90°、60°、30°,新型麻花锚杆的承载性能分别提升了 9.93％、15.28％、10.23％,有效变形率分别为传统锚杆的4.02倍、3.48倍、2.18倍;剪切角由90°减小至60°,新型麻花锚杆与传统锚杆承载性能分别增加了 15.21％与9.86％;剪切角由60°减小至30°,新型麻花锚杆与传统型锚杆承载性能分别增加了13.37％与18.56％.[结论]结果表明:通过对承载力和有效变形率两个参数的评判,新型麻花锚杆比传统锚杆,承载性能与抗变形能力均得到提升;相同锚固长度和剪切角下,当承载能力相同时,新型麻花锚杆的抗变形能力优于传统锚杆;当抗变形能力相同时,新型麻花锚杆的承载性能优于传统锚杆.数值模拟得到的结果的一致性验证了试验结果的有效性.
[目的]为实现"双碳"战略目标,综合利用各种能源已成为必然的选择.近年来,研究方向已从单一的多能源系统(multi-energy system,MES)转向多个MES互联协同优化.由于互联系统的复杂性和不确定性,传统的优化方法已经不能满足隐私保护、灵活性和开放性的要求.为解决该问题,提出了一种基于双层两阶段优化的多能源系统调度策略.[方法]在下层,MES通过求解成本最小化问题,自主进行决策和管理.同时,采用滚动优化方法来处理负荷和可再生能源的随机性问题.此外,还提出了一种松弛存储互斥约束的方式,使目标函数成为凸函数,便于求解计算.在上层,建立了一个协调器,以最小化总成本的方式对互连的多能源系统进行协同优化,同时避免变压器过载.并且设置了 3个案例对所提方法进行验证.[结果]结果显示:在案例1中,所提方法与次梯度的滚动交互控制方法的总成本相近,但前者迭代次数远少于后者;在案例2中,通过设定三种模式,验证了所提方法最高能100％消纳新能源,避免产生拥塞,而且还能综合利用多种能源之间的互补性以降低总运行成本;案例3表明松弛存储互斥约束后并不会出现违反约束的情况.[结论]结果表明:该策略能保证MES的信息隐私、处理负荷与新能源出力的波动性,而且还具有良好的准确性和弹性.该方法能将自主优化与协同优化相结合,提高了整个系统的运行效率,为实现多能源系统的优化调度提供了新的方法和理论支持.
[目的]分析气象干旱对植被生长的胁迫作用.[方法]研究东亚五国多时间尺度标准化降水指数(SPI)、标准化降水蒸散发指数(SPEI)对叶面积指数(L4I)和归一化植被指数(NDVI)的影响.[结果]对比多时间尺度的气象干旱指数发现,在短时间尺度东亚五国的气象干旱波动幅度和频率较强,长时间尺度变化趋势更为明显,SPI和SPEI呈现相反的变化趋势,且在重合的3次气象干旱事件中SPEI具有更长的干旱历时;2001-2021年东亚五国的LAI、NDVI均呈现波动增加的变化趋势,且LAI的增加率要大于NDVI的增加率;对LAI、NDVI 及SPI、SPEI进行相关性分析可知,SPI-12和SPEI-12对LAI的胁迫作用最强,NDVI对SPI-3和SPEI-3最为敏感.[结论]植被生长状态最好的地区集中在中国东北部、东部及南部地区、外蒙古国北部、朝鲜、韩国日本;3个月时间尺度的气象干旱对植被绿度影响最大,而12个月时间尺度的气象干旱对植被生理状态影响最大;此外,根据最大相关系数可知盛夏时期的气象干旱对植被生长的胁迫作用最强.研究结果以期为东亚五国植物群落的生态预警和生态修复提供理论参考.
[目的]为推进三峡库区农村饮水安全巩固提升,提出三峡库区农村饮水安全云评价模型,以评估三峡库区农村饮水安全水平.[方法]针对三峡库区农村饮水的现状与特点,构建了三峡库区农村饮水安全评价指标体系.采用云模型算法生成农村饮水安全评价标准云,并结合不确定层次分析法确定各评价指标的权重,建立了农村饮水安全云评价模型.最后,以三峡库区移民安置村兰草村饮水工程为例进行农村饮水安全评价.[结果]结果显示:兰草村饮水安全等级为Ⅲ级,处于基本安全状态.评价结果与实际情况相符,验证了方法的正确性和可靠性.后续巩固提升工作需在水量、水质和供水保证率方面重点展开.[结论]结果表明:三峡库区农村饮水安全云评价模型能有效评定研究区域整体和各单项指标饮水安全等级,研究成果为三峡库区农村饮水安全巩固提升工作提供了参考依据,完善了农村饮水安全评价体系.
[目的]在快速城市化背景下,土地利用格局发生改变,建筑用地等不透水面比例增大,导致地表径流深度增加.因此,理解土地利用变化与地表径流的相互关系在城市防灾减灾工作中具有重要作用.[方法]以杭州市为例,利用CLUMondo模型,得到2030年土地利用情景模拟结果,并在此基础上,利用SCS模型模拟预测了未来地表径流深度信息,探讨了土地利用变化对地表径流的影响.[结果]结果显示:(1)到2030年,耕地面积减少到2 070.72 km2,共减少283.55 km2;建筑用地增加到1 227.74 km2,共增加了 528.19 km2,林地和草地均出现了不同程度的减少.(2)在同等降水条件情景下,随着土地利用格局的变化,研究区平均地表径流深度呈逐年增加趋势,但增幅存在差异.在研究区西部的林地地区地表径流增加不明显,在研究区东北部的中心城区,地表径流的范围与深度显著增加.其中杭州主城区径流深度增加最为明显.[结论]2005年到2030年杭州的土地利用结构变化中,耕地与建筑用地变化最为明显,耕地面积不断减少,建筑用地面积不断增加;地表径流深度整体呈增加趋势,但在不同时段和区域都存在一定的差异性,其中杭州主城区径流深度增加最为明显.2005-2030年间杭州降水径流变化的原因与杭州城市化过程中的土地利用转化特别是耕地向建筑用地的转化密切相关.研究成果可为优化城市土地利用政策、缓解洪涝灾害提供理论依据.
[目的]为研究于桥水库大型底栖动物群落结构及其与水环境因子的关系,[方法]2017-2022年夏季在于桥水库设置5个采样点位开展底栖动物和水质调查,分析了大型底栖动物的种类、优势种、密度、生物量、生物多样性指数变化等.[结果]结果显示:调查期间共检出底栖动物32种属,其中节肢动物14种属、环节动物9种属、软体动物9种属.优势种主要包括摇蚊属(Chi-ronomus sp.)、中华圆田螺(Cipangopaludina cathayensis)、克拉泊水丝蚓(Limnodrilus claparedeianus)、黄色羽摇蚊(Chironomus flaviplumus)等.2017-2022年夏季大型底栖动物年均密度和年均生物量变化范围分别在 5.6～304.0 个/m2 和 0.04～22.00 g/m2 之间.Shannon-Wiener 指数(H')、BI指数和BMWP指数年均变化范围分别在0.16～2.86、5.64～9.11和2～44之间.2017-2020年夏季水质营养状况(WLI)年均变化在52～66之间,生物指数和水质营养状况评价结果均显示于桥水库水生态系统受到一定污染和稳定性的破坏.[结论]CCA分析结果表明:化学需氧量、电导率、透明度和水温是影响于桥水库大型底栖动物群落变化的主要环境因子.
[目的]Duffing振子是一种典型的非线性动力系统,混沌状态的判断是利用Duffing振子进行水工结构动力响应信号检测的基础准则.Duffing振子系统进入混沌状态时,系统状态时序图和相图会变得更为无序和复杂,可以对系统状态进行直观反映,但直接将二者作为系统混沌状态的判断依据,存在较为模糊和主观性较大的问题.为了对Duffing振子系统状态时序图和相图的复杂程度进行定量描述,以便更准确地利用二者对Duffing振子系统混沌状态的判断,[方法]提出了一种利用系统内状态量的时序图和相图盒维数的指数组合的指标,将该指标是否发生突变作为利用Duffing振子进行信号检测时的混沌状态的判断依据.[结果]所提出的Duffing振子混沌状态识别指标在Duffing方程的仿真分析、正弦波仿真信号检测和悬臂梁锤击动力响应信号检测试验中分别表现出22.611％、17.514％和30.975％的相对变化率.同时振子对应的李雅普诺夫指数也由负转正,但Duffing方程的仿真分析结果显示李雅普诺夫指数作为识别指标更为敏感,在振子系统的时序图和相图未明显表现出混沌状态时,其已经由负转正.[结论]由试验结果可知:可以根据所提出识别指标是否发生突变进行识别振子混沌状态,达到信号检测的目的.同时,所提出的混沌状态识别指标以时序图和相图的复杂程度直接作为判断标准,与其他指标相比更为直接和合理.悬臂梁动力响应信号检测试验初步验证了所选取的识别指标应用到具体工作中的可行性,有望应用于结构损伤识别,共振发现等工作中.
[目的]分布式综合能源系统(distributed integrated energy system,DIES)的建设能够有效提高能源利用效率,对促进能源可持续发展具有重要意义.[方法]提出一种分布式协调两级优化框架来解决DIES最佳运行决策和能源调度.首先,建立了含多个主体的DIES架构,并提出了分布式两级优化策略;其次将多主体DIES优化问题分解为上下两层,每层被视为具有单独目标函数的独立系统,能源能够在多个地区之间直接交易;然后采用基于教学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法解决多层次优化问题,使得每个独立主体根据其自身的利润优化其能源调度.[结果]结果显示:在所提出的分布式两级优化框架下,考虑不同主体间的能源交易,使主体1、2和3的运行成本分别降低了约7.00％、11.63％和8.65％,主体1、2和3的天然气购买量分别降低了约8.36％、3.03％和8.47％,各主体的总碳排放成本降低了约15.73％.[结论]结果表明:通过不同主体间的能源交互方式,使得互联主体从当地能源贸易中获益,总运行成本降低了约12.07％、碳排放总成本降低了约15.73％,促进了系统运行的经济性,而且对于各主体系统运行的灵活性和低碳性都是有益的.
[目的]为简化计算,在针对全长黏结式锚杆-围岩支护相互作用方面的理论研究中,通常将围岩视为弹性体、将杆体视为刚性、或将锚杆与砂浆界面接触视为刚性,与实际不相符.[方法]针对于此,根据力学假定提出锚杆-围岩分层简化力学模型,基于岩体屈服准则与流动法则,采用应力平衡与位移协调方程,给出改进的考虑隧道开挖面效应下的锚杆-围岩作用弹塑性解,该解法可用于预测隧道锚杆的受力状态与支护效果.之后,依托隧道工程实例对该解法进行验证,探讨了界面剪切刚度、岩体峰后应变软化特性、锚杆托盘刚度对锚杆支护效应的影响.[结果]在分析中发现,围岩应变软化行为对锚杆支护效应影响较为显著,在锚杆支护设计中应考虑到围岩的应变软化行为.在高应力条件下,锚杆托盘刚度在一定程度上影响了锚杆的失效形式,当远端处于塑性区域内部时,增大锚杆界面剪切刚度可有效加强锚杆控制效果.[结论]研究提供的计算程序可对系统锚杆支护的整体支护效果进行有效预测,为支护结构设计提供理论支撑.
[目的]为迅速识别坡体突然加速变形至破坏时的变形信息,提高监测系统的响应能力,提出了一种将惯性测量数据与GNSS监测位移在水库岸坡变形监测中进行融合的方法.[方法]在岸坡表面布设惯性传感器和GNSS观测点,首先通过用惯性测量数据解算监测点的变形速度和位移,由GNSS观测值定期校准的方式,建立数据融合流程.然后通过模拟圆弧形滑坡从等速至加速变形的过程,将仿真数据代入融合模型论证.在此基础上,将融合方法应用于水库岸坡的位移监测实例中加以分析.[结果]结果显示:惯性测量融合GNSS的方法在坡体突然加速变形时可快速识别变形信息;GNSS观测值在岸坡缓慢变形期间可对竖向、水平方向的速度和位移进行校准.[结论]结果表明,此方法能对坡体上监测点在加速变形时的速度和位移进行及时追踪,并可为岸坡稳定性的评价及监测提供多源数据,后续可开展室内试验实现融合模型的全面评估.
[目的]三峡库区秭归盆地侏罗系地层广泛分布软硬相间夹层,该地层的软弱夹层是区内水库滑坡发育的关键控制因素.长期降雨和库水位变动引起的干湿循环过程对软硬相间地层尤其是软弱夹层产生劣化,但目前尚缺乏关于干湿循环下该软弱夹层岩土性质劣化规律的研究.为了系统地研究长江水干湿循环作用下该软弱夹层的抗剪强度参数劣化规律及其概率特性变化规律,[方法]共开展了 120组长江水不同干湿循环周期下三峡库区侏罗系软弱夹层重塑样的直剪试验,研究三峡库区侏罗系软弱夹层的剪切力学特性和干湿循环下的抗剪强度参数损伤规律,实现了基于Copula函数的干湿循环下软弱夹层抗剪强度参数的概率特性表征.[结果]结果显示:软弱夹层脆性指数随循环次数的增加而降低,黏聚力随着干湿循环次数的增加而衰减,最后趋于稳定,内摩擦角维持在37°～47°之间.[结论]剪切过程中呈现典型的应变软化特征;相同法向应力下峰值剪应力和残余剪应力均随着干湿循环次数的增加而减小,法向应力越大,软弱夹层的剪切模量越大、峰值强度与残余强度就越大;峰值黏聚力的衰减符合指数函数变化,残余黏聚力的衰减符合线性函数;黏聚力变异系数随着循环周期逐渐增大,参数离散性逐渐增强;此外干燥状态下的变异系数高于饱和状态,说明干燥下的离散程度更强.研究揭示了干湿循环下软弱夹层的剪切强度劣化机理,有望为三峡库区滑坡地质灾害演化及防控研究提供理论依据和数据参考.
