联合EEMD与BP神经网络的灌区水源情势预测研究
李雯晴
刘招
王丽霞
李强
吴小宏
1.长安大学水利与环境学院,西安 710054;长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,西安 7100542.长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,西安 710054;长安大学水与发展研究院,西安 7100543.长安大学地质工程与测绘学院,西安 7100544.长安大学水利与环境学院,西安 7100545.泾惠渠灌溉管理局,陕西三原 713800
摘要：泾河作为泾惠渠灌区渠首地表水源,来水逐年减少.[目的]分析探讨泾惠渠灌区渠首水源形势,保障灌区水资源管理及粮食生产安全.[方法]研究建立了基于EEMD-BP的水文序列预测模型,通过对模型进行训练和校正,最终预测了未来十年(2018—2027年)泾河来水来沙形势,分析了渠首的水资源可利用量.[结果]将EEMD与BP神经网络二者结合,可有效发挥各自优势,验证期各项评估指标也较为理想;灌区渠首水沙变化较为同步,在未来一定时期二者趋势均为短暂的上升后再下降,年均径流量约为11.87亿m3,较当前略有上升,年均输沙量约为1亿t,较当前略有下降,预测结果延续了泾河水沙多年变化的大致趋势;灌区渠首可利用水资源量相对比较平稳,平均水资源可利用量约为7.79亿m3,可满足引水灌溉需求,但应注意一些干旱年份水资源的调蓄利用,谨防发生灌溉水短缺问题.[结论]验证表明模型误差在可接受范围内,且预测系列的变化趋势与当前实测系列完全一致,建立的EEMD-BP模型预测年径流及泥沙效果良好,预测结果具有较高的可信度.
关键词：水资源年径流量预测水沙规律灌区
分类号：S273(农田水利)
论文发表日期：2020-10-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 108-114 )
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