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    黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)的開發(fā)

    2014-07-02 01:38:35卞雪軍冀鴻蘭姜新華高瑞忠
    水利水電科技進展 2014年4期
    關(guān)鍵詞:開河冰情內(nèi)蒙古

    卞雪軍,冀鴻蘭,姜新華,高瑞忠

    (1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院,內(nèi)蒙古呼和浩特 010018; 2.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古呼和浩特 010018)

    黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)的開發(fā)

    卞雪軍,冀鴻蘭1,姜新華2,高瑞忠1

    (1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木建筑工程學(xué)院,內(nèi)蒙古呼和浩特 010018; 2.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古呼和浩特 010018)

    為了預(yù)報黃河內(nèi)蒙古段的流凌和封開河日期,以多元線性回歸理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),設(shè)計開發(fā)了黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)預(yù)報內(nèi)蒙古段各個站點的流凌和封開河日期。選用黃河內(nèi)蒙古段水文、氣象和冰情信息建立數(shù)據(jù)庫,應(yīng)用ADO OLEDB技術(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)庫,建立符合相關(guān)性要求的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元線性回歸模型,從而實現(xiàn)預(yù)報識別檢驗。使用2003—2004年度至2007—2008年度5年的資料進行預(yù)報檢驗,并與實際開河日期對比分析,預(yù)報結(jié)果合格率為80%和67.7%,分別達到甲等和丙等預(yù)報精度,表明系統(tǒng)可以應(yīng)用于黃河內(nèi)蒙古段的冰情預(yù)報。

    冰情預(yù)報系統(tǒng);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);多元線性回歸;黃河內(nèi)蒙古段

    凌汛災(zāi)害是高緯度地區(qū)河流普遍存在的一種自然現(xiàn)象。黃河凌汛主要發(fā)生在石嘴山至頭道拐的寧蒙河段以及下游的河南山東河段[1]。黃河內(nèi)蒙古段特殊的地理位置和冬季寒冷的氣候條件以及多彎道的地形條件,致使每年冬季黃河都會有不同程度的凌汛發(fā)生。黃河內(nèi)蒙古段的冰期每年持續(xù)4個月左右,進入11月后,北方地區(qū)開始逐步降溫到0℃以下,進入11月中下旬,黃河即開始流凌,進入12月底黃河寧蒙段基本全線封河,在次年的1月底至2月初黃河冰厚達到最大值,3月中下旬黃河解凍開河。

    目前,國內(nèi)冰情預(yù)報的研究正處于一個不斷更新和完善的階段,各類數(shù)學(xué)模型不斷應(yīng)用到黃河的冰情預(yù)報中,如沈洪道[2]依據(jù)熱交換原理和冰力學(xué)理論成功地模擬了冰蓋厚度和水溫;張傲妲等[3-4]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線性回歸兩個模型預(yù)報了黃河內(nèi)蒙古段的流凌、封河和開河時間;冀鴻蘭等[5]運用模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型進行了開河預(yù)報。在系統(tǒng)研發(fā)方面,郭永鑫等[6]嘗試探討了黃河寧蒙河段冰情預(yù)報決策系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā),但未在實踐中完善;王濤等[7]的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)是通過一種建模的形式組建的,缺乏系統(tǒng)性。鑒于此,考慮到預(yù)報模型的多樣性與系統(tǒng)的實用性和通用性,本文設(shè)計開發(fā)了一套適用于黃河內(nèi)蒙古段的冰情預(yù)報系統(tǒng),該系統(tǒng)針對影響黃河冰情的不同因素,采用了不同的預(yù)報方法,從而使該系統(tǒng)可以更好地應(yīng)用于黃河防凌防汛的實際工作中。

    1 預(yù)報系統(tǒng)總體設(shè)計

    黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)是基于VB語言設(shè)計和實現(xiàn)的。系統(tǒng)由3部分組成:第1部分是數(shù)據(jù)資料的獲取、存儲和管理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng);第2部分是基于預(yù)報因子建立的模型及冰情預(yù)報系統(tǒng);第3部分是結(jié)果輸出模塊。黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1。

    圖1 黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    1.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

    參照中科軟科技股份有限公司《數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計規(guī)范(20040512)》,結(jié)合黃河內(nèi)蒙古段冰情監(jiān)測要素與預(yù)報特點,采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理黃河內(nèi)蒙古段沿河各氣象站的逐日氣象資料和歷史冰情資料、水文站水文資料等數(shù)據(jù)資料以及預(yù)報模型需要的所有預(yù)報因子。通過VB編程實現(xiàn)由用戶選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入因子和輸出因子、多元回歸模型自變量因子和因變量因子,運用ADO通過OLEDB獲取數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型和多元回歸預(yù)報模型提供數(shù)據(jù)支持。

    1.2 冰情預(yù)報模型

    冰情預(yù)報模型選用目前發(fā)展比較成熟和使用比較廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和多元線性回歸模型。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)點[8-9]為:①由許多處理單元聯(lián)結(jié)而成,預(yù)算速度更快;②采用的是分布式存儲方法,使存儲區(qū)和運算區(qū)合為一體,從而具有很強的容錯性;③能夠通過自學(xué)習(xí)不斷適應(yīng)環(huán)境,具有很強的自適應(yīng)性;④由大量非線性處理單元構(gòu)成,每個單元有多個輸入通道和多個輸出通道。

    多元線性回歸模型的優(yōu)點[10-11]為:①是一果多因的預(yù)報模型,可以用來研究多種不同因素對因變量的影響;②通過相關(guān)分析和顯著性分析能夠選擇出影響較大的因子,從而增加了模型的適用性;③增加了一些有助于解釋因變量的因素,自變量的變化就可以得到更好的解釋,有助于模型的預(yù)報;④應(yīng)用靈活,在分析過程中有利于對總體回歸模型做出正確判斷。

    系統(tǒng)采用多元線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預(yù)報,綜合考慮了2種模型在預(yù)報過程中的優(yōu)勢,可以對它們的預(yù)報結(jié)果進行對比,達到相互驗證的目的。

    1.3 系統(tǒng)操作界面

    系統(tǒng)選用VB編程技術(shù)開發(fā)設(shè)計,操作界面簡潔友好,功能實用,易于操作維護,有較高的可靠性。冰情預(yù)報系統(tǒng)操作界面見圖2。

    圖2 黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng)界面

    2 系統(tǒng)功能及關(guān)鍵技術(shù)

    2.1 系統(tǒng)功能

    a.批量數(shù)據(jù)導(dǎo)入。可將黃河內(nèi)蒙古段各個水文站和氣象站的歷史實測值批量導(dǎo)入到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。主要的數(shù)據(jù)資料有黃河內(nèi)蒙古段沿河氣象站日氣象數(shù)據(jù)資料,各個水文站的流量、水位、泥沙和歷年流凌與封開河資料,系統(tǒng)預(yù)報運行需要的預(yù)報因子等。

    b.趨勢分析。按照不同監(jiān)測點、不同時段選擇數(shù)據(jù)庫中的水文、氣象和冰情資料,并進行統(tǒng)計分析和圖表輸出,可了解多年來各河段冰情變化情況。

    c.預(yù)報功能。根據(jù)選擇的預(yù)報因子,由系統(tǒng)提供的預(yù)報模型實現(xiàn)對流凌、封開河歷時的預(yù)報。通過選擇模型生成因子與數(shù)據(jù)時段,提取數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù),生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元回歸預(yù)報模型,同時輸出顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成過程中的訓(xùn)練樣本與檢驗樣本,以及實際開河日期與檢驗值的對比誤差,方便操作者觀察預(yù)報模型的有效性。按照選擇的因子,輸入實測數(shù)據(jù),預(yù)報流凌與封開河歷時??蓪⑸啥嘣貧w模型過程中的相關(guān)性分析結(jié)果以圖表的方式顯示,使預(yù)報模型之間有了對比和選擇。

    d.數(shù)據(jù)維護。統(tǒng)一管理整個數(shù)據(jù)庫中每一年的數(shù)據(jù)資料,主要包括保存、修改、刪除等操作功能,是數(shù)據(jù)庫管理的核心組成部分。

    e.結(jié)果輸出。程序運行獲得分析與預(yù)報結(jié)果后,可以通過導(dǎo)出圖表、導(dǎo)出數(shù)據(jù)等方式輸出分析與預(yù)報結(jié)果。

    2.2 關(guān)鍵技術(shù)

    a.VB與Excel的無縫連接。黃河內(nèi)蒙古段氣象、水文歷史數(shù)據(jù)資料多以Excel形式保存,為了實現(xiàn)這些歷史數(shù)據(jù)的批量導(dǎo)入,采用VB控制Excel文件自動打開與關(guān)閉操作,并將Excel數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二維關(guān)系數(shù)據(jù)批量存儲到數(shù)據(jù)庫中。由于VB的圖表處理功能有限,而且一旦數(shù)據(jù)量增大時,圖表很難完整體現(xiàn)數(shù)據(jù)變化趨勢,并會給應(yīng)用軟件的維護工作帶來極大的不便,因此系統(tǒng)采用VB語句操作數(shù)據(jù)庫,提取歷史數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 Excel格式,利用Excel的強大圖表處理功能來實現(xiàn)氣象、水文歷史數(shù)據(jù)變化趨勢分析。

    b.ADO OLEDB數(shù)據(jù)庫訪問。在VB開發(fā)環(huán)境中,常用的數(shù)據(jù)庫訪問接口有ODBC、DAO、RDO和ADO,為了實現(xiàn)系統(tǒng)的可移植性,采用ADO OLEDB數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)[12-13],底層數(shù)據(jù)訪問接口采用OLEDB。ADO對OLEDB進行封裝,避免了在VB應(yīng)用程序中直接使用 OLEDB接口,而且利用了OLEDB技術(shù)的統(tǒng)一、通用訪問數(shù)據(jù)源的特性,可不考慮數(shù)據(jù)的格式與存儲方法,能降低編程量,減少編程細節(jié)。系統(tǒng)采用ADO對象模型編程方式訪問數(shù)據(jù)庫(圖3),能提高數(shù)據(jù)庫訪問速度和減少內(nèi)存占用。

    圖3 ADO訪問數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)

    3 系統(tǒng)的驗證

    選用1970—1971年度至2007—2008年度共計38年的系列資料,其中前33年的資料用于模型訓(xùn)練,后5年的資料用于預(yù)報檢驗。在開河日期預(yù)報過程中,以2月1日作為起始時間計算開河日期。

    在運用多元線性回歸模型進行開河日期預(yù)報過程中,系統(tǒng)自動進行回歸方程顯著性檢驗和回歸系數(shù)顯著性檢驗,其中,巴彥高勒、三湖河口和頭道拐3個水文站的F檢驗值分別為13.175、13.698和8.983,顯著性較好。圖4(a)為實際開河日期與多元線性回歸模擬值擬合曲線,可以看出擬合效果不是很理想,說明該模型應(yīng)用于開河日期的預(yù)報精度相對較低,但仍然在GB/T 22483—2008《水文情報預(yù)報規(guī)范》[14]規(guī)定的范圍內(nèi),可以用于開河日期的預(yù)報。

    圖4 實際開河日期與預(yù)報系統(tǒng)模擬值的對比

    在進行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行開河日期預(yù)報過程中,首先要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各個參數(shù)進行設(shè)定,初始學(xué)習(xí)速率為0.9,初始動量因子為零,允許最大訓(xùn)練次數(shù)為 10 000次,收斂誤差和學(xué)習(xí)速率為0.001,除此之外,3個水文站預(yù)報過程中隱含層神經(jīng)元個數(shù)分別為13、16和40,自適應(yīng)步長分別為0.001、0.00001和0.00001。圖4(b)為實際開河日期與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬值擬合曲線,可以看出擬合效果較好,可以用于開河日期的預(yù)報。

    利用2003—2004年度至2007—2008年度這5年的資料對黃河內(nèi)蒙古段開河日期進行預(yù)報檢驗。選取2月16—25日石嘴山站流量均值、1月9—26日逐日累計氣溫、1月9—26日流量均值、1月9—26日水位均值、2月1日—氣溫穩(wěn)定轉(zhuǎn)正日期天數(shù)、2月16—25日逐日累計氣溫、2月16—25日流量均值、封凍期最大冰厚8個變量作為預(yù)報因子。黃河內(nèi)蒙古段各站預(yù)報結(jié)果見圖5(左側(cè)輸入的為預(yù)報因子)和表1。

    根據(jù) GB/T 22483—2008《水文情報預(yù)報規(guī)范》[14]預(yù)見期為10 d的許可誤差不超過3 d的標準,由表1可以看出,多元線性回歸模型預(yù)報合格率為67.7%,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)報合格率為80%,分別達到該規(guī)范丙等和甲等合格率標準,可見該系統(tǒng)預(yù)報效果較好,可以用于黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報。

    圖5 2007—2008年度開河日期預(yù)報結(jié)果

    表1 2003—2004年度至2007—2008年度開河日期預(yù)報結(jié)果與實際開河日期

    4 結(jié) 語

    冰情預(yù)報是各級領(lǐng)導(dǎo)防汛指揮、調(diào)度、決策的重要依據(jù),及時準確的冰情信息是減少凌汛災(zāi)害的有效措施。本文以黃河內(nèi)蒙古段的冰情預(yù)報作為研究對象,集數(shù)據(jù)庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸、預(yù)報系統(tǒng)于一體設(shè)計開發(fā)了黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報系統(tǒng),并對巴彥高勒、三湖河口和頭道拐3個水文站的開河時間進行了預(yù)報分析驗證,結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以應(yīng)用于黃河內(nèi)蒙古段的流凌和封開河日期的預(yù)報,開河預(yù)報結(jié)果可以作為黃河內(nèi)蒙古段冰情預(yù)報的參考。

    [1]冀鴻蘭,卞雪軍,徐晶.黃河內(nèi)蒙古段流凌預(yù)報可變模糊聚類循環(huán)迭代模型[J].水利水電科技進展,2013,33 (4):14-17.(JI Honglan,BIAN Xuejun,XU Jing.Variable fuzzy clustering loop iteration model for ice-run forecast in Inner Mongolia reach of Yellow River[J].Advances in Science and Technology of Water Resources,2013,33 (4):14-17.(in Chinese))

    [2]沈洪道.河冰研究[M].鄭州:黃河水利出版社,2010.

    [3]張傲妲.黃河內(nèi)蒙段冰情特點及預(yù)報模型研究[D].呼和浩特:內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué),2011.

    [4]冀鴻蘭,張傲妲,高瑞忠,等.黃河內(nèi)蒙古段開河日期預(yù)報模型及應(yīng)用[J].水利水電科技進展,2012,32(2): 42-45.(JI Honglan,ZHANG Aoda,GAO Ruizhong,et al. Application of the break-up date prediction model in the Inner Mongolia reach of the Yellow River[J].Advances in Science and Technology of Water Resources,2012,32 (2):42-45.(in Chinese))

    [5]冀鴻蘭,朝倫巴根,陳守煜.模糊優(yōu)選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型在黃河內(nèi)蒙段封開河預(yù)報中的應(yīng)用[J].水利水電科技進展,2008,28(3):70-72.(JI Honglan,CHAOLUN Bagen,CHEN Shouyu.Application of fuzzy optimization neural network BP approach in forecasting freeze-up and break-up date in the Inner Mongolia reach of the Yellow River[J].Advances in Science and Technology of Water Resources,2008,28(3):70-72.(in Chinese))

    [6]郭永鑫,王濤,楊開林,等.黃河寧蒙河段冰情預(yù)報決策支持系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[J].水利水電技術(shù),2005,36 (10):67-69.(GUO Yongxin,WANG Tao,YANG Kailin, et al.Design and development ofdecision support system for ice regine forecast of Ningxia-Inner Mongolia reach of Yellow River[J].Water Resources and Hydropower Engineering,2005,36(10):67-69.(in Chinese))

    [7]王濤,楊開林,郭新蕾,等.基于網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)在冰情預(yù)報中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報,2012,43 (1):112-117.(WANG Tao,YANG Kailin,GUO Xinlei, etal.Appication ofAdaptive-Network-Based Fuzzy Inference System to ice condition forecast[J].Journal of Hydraulic Engineering,2012,43(1):112-117.(in Chinese))

    [8]蔣宗禮.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論[M].北京:高等教育出版社,2001.

    [9]李曉峰,徐玖平,王蔭清,等.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的建立及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實踐, 2004(5):1-8(LI Xiaofeng,XU Jiuping,WANG Yinqing, et al.The establishment of self-adapting algorithm of BP neuralnetwork and its application[J].Systems Engineering-Theory& Practice,2004(5):1-8.(in Chinese))[10]梅長林,王寧.近代回歸分析方法[M].北京:科學(xué)出版社,2012.

    [11]白秀琴,李瑞閣.多元回歸分析方法應(yīng)用實證分析與比較[J].河南科學(xué),2010,28(9):1083-1088.(BAI Xiuqin,LI Ruige.Applied comparison ofmultiple regression analysis in the practical[J].Henan Science, 2010,28(9):1083-1088.(in Chinese))

    [12]張宗飛.VB中基于ADO的數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)分析及應(yīng)用[J].計算機與數(shù)字工程,2008(6):53-56.(ZHANG Zongfei.Analysis and application about database access technology based on ADO in VB[J].Computer&Digital Engineering,2008(6):53-56.(in Chinese))

    [13]李淑紅,張巧榮.利用OLE技術(shù)和Excel制作復(fù)雜報表[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報:信息與管理工程版,2004,26 (5):74-76.(LI Shuhong,ZHANG Qiaorong.Complicated report generation using OLE and Excel[J].Journal of Wuhan University of Technolgy:Information&Management Engineering,2004,26(5):74-76.(in Chinese))

    [14]GB/T22483—2008 水文情報預(yù)報規(guī)范[S].

    Development and application analyze of forecasting system of ice conditions in Inner Mongolia reach of Yellow River//

    BIAN Xuejun1,JI Honglan1,JIANG Xinhua2,GAO Ruizhong1
    (1.School of Hydraulic&Civil Engineering,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010018,China;2.School of Computer&Information Engineering,Inner Mongolia Agricultural University,Hohhot 010018,China)

    In order to forecast the date of ice-run,freeze-up and break-up,the forecasting system of ice conditions in Inner Mongolia section of the Yellow River has been designed and developed at every station based on the theory of multiple linear regression and artificial neural network theory.After selecting hydrological,meteorological and ice information the system has established a database,which can be called by applying ADO OLEDB technology.Additionally,the models of artificial neural network and multiple linear regression are used to realize the prediction,identification,and inspection.The overall results based on the data of 5 years from 2003-2004 to 2007-2008 employed in the prediction test,the qualified rate of the forecast results is respectively 80%and 67.7%.These,respectively reaches the first and third class forecasting scheme, indicating that the system can be applied to forecast the date of ice-run,freeze-up and break-up in Inner Mongolia section of the Yellow River.

    forecasting system of ice condition;artificial neural network;multiple linear regression;Inner Mongolia reach of Yellow River

    TV882.1;P338+.4

    :A

    :1006-7647(2014)04-0062-04

    10.3880/j.issn.1006-7647.2014.04.013

    2013-1010 編輯:熊水斌)

    國家自然科學(xué)基金(51369017,51369021);內(nèi)蒙古水利廳科技計劃(201007)

    卞雪軍(1987—),男,內(nèi)蒙古赤峰人,碩士研究生,主要從事水文學(xué)及水資源研究。E-mail:bianxuejun999@163.com

    冀鴻蘭(1970—),女,內(nèi)蒙古呼和浩特人,教授,博士,主要從事水文學(xué)及水資源研究。E-mail:honglanji@sina.com

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