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    内容提示： 第 24 卷第 6 期═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═水 利 水 电 科 技 进 展2004 年 12═月表 1湖南南部两水电站水情概况项目欧阳海水电站降雨量 /mm欧阳海水电站流量 / （m3? s- 1）全年4 ～ 6 月双牌水电站流量 / （m3? s- 1）全年4 ～ 6 月全年4 ～ 6 月7 ～ 9 月7 ～ 9 月7 ～ 9 月平均值1 498613364131765322304644255最大值21339877912201 2991 2174701 044837最小值1 070347125633016214722965全距1...

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    第 24 卷第 6 期═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═ ═水 利 水 电 科 技 进 展2004 年 12═月表 1湖南南部两水电站水情概况项目欧阳海水电站降雨量 /mm欧阳海水电站流量 / （m3? s- 1）全年4 ～ 6 月双牌水电站流量 / （m3? s- 1）全年4 ～ 6 月全年4 ～ 6 月7 ～ 9 月7 ～ 9 月7 ～ 9 月平均值1 498613364131765322304644255最大值21339877912201 2991 2174701 044837最小值1 070347125633016214722965全距1 0636406661579981 115323815772Cv1 . 311 . 673. 042. 042. 254. 991 . 782. 014. 38作者简介： 郑金陵 （1956—），男，江苏南京人，工程师，从事计算机网络技术和数据库处理工作.湖南南部两水电站水情长期预报方法郑金陵1，曲延光2，林镜榆3（1 . 河海大学计算机及信息工程学院，江苏 南京210098； 2. 吉林省水文水资源局，吉林 长春130022；3. 河海大学水资源环境学院，江苏 南京210098）摘要： 介绍了建立水电站水情长期数值预报的思路和方法， 应用该方法并根据气候特点对湖南南部的欧阳海水电站和双牌水电站作了水情的长期预报. 从年平均流量、 4 ～ 6 月 总流量及 7 ～ 9 月 总流量这 3 个主要项目来看，欧阳海水电站的预报效果较好， 双牌水电站的年平均流量和 4 ～ 6 月 总流量预报效果也较好，而 7 ～ 9 月 的预报效果差. 另外， 研究发现， 这两个水电站的水情有着密切的关系，这一关系在预报中可以用来参照验证.关键词： 水文长期预报；水电站水情预报；欧阳海水电站；双牌水电站中图分类号： TV124； P338+.2文献标识码： A文章编号：1006-7647 （2004）06-0031-031水情概况欧阳海水电站和双牌水电站地处湖南南部， 前者位于舂陵水中游， 西边连接双牌水电站所在的潇水流域，气候上均属亚热带湿润季风区. 欧阳海水电站多年平均年雨量为 1 498 mm， 全年降水主要集中在 4 ～ 6 月 ，多年平均降雨量为 613 mm， 占年雨量的41% ，因此 4 ～ 6 月 为该地区的雨季. 7 ～ 9 月 的雨量虽然比 4 ～ 6 月 。 然而从雨量的变化来看， 却是很大的，其离差系数 Cv= 3.04， 而年降雨量和 4 ～ 6 月雨量的 Cv分别为 1 .31 和 1 .67. 反映在这两个水电站的流量上，7 ～ 9 月 的 Cv也是最大的，大于 4 （见表1） . 所以对于水情预报来说， 7 ～ 9 月 这一时期的预报就更值得关注.2预报方法先用相关分析挑选预报因子， 然后用逐步回归方法和因子优化方法确定预报因子和预报方程， 再经 10 年的试报，最终确定预报因子和预报方程并作出预报［1］.预报因子有 6 大类， 即高空等压面 （500 hPa 和100 hPa） 高度 （H5， H1）、 北半球太平洋海温 （ST）、 国内 100 个站的气温 （TT） 和降水 （RR） 以及大气海洋物理因子 （MF）［1］， 其中 H5 又可分出 东、 西两部分HE 和 HW.根据水电站水情预报的需要， 预报对象为水电站的月 、年径流量，资料长度为 30a.2.1相关分析将上述预报因子与预报对象作前后相隔 1 年的相关分析，即可求两者的相关系数值［1，2］， 此时系列长度 N = 30 a， 临界相关系数值 Ra= 0.55，凡大于此临界相关系数的因子都挑选出来， 这些是第一步所筛选出的预报因子.2.2逐步回归分析用逐步回归方法［3］对预报因子作进一步筛。倍砸蜃咏杏呕恚2］，从大量的预报因子中挑出少量的预报因子，并建立预报方程. 其形式为Y = a0 + a1x1 + a2x2 + … + anxn（1）?13?

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