在防洪调度的各阶段,揭示当前暴雨洪水与历史场次暴雨洪水之间的相似程度,有效地利用历史上类似暴雨洪水的发生、发展和演化信息,是完善实时洪水预报与防洪调度系统的新途径。目前,流域场次暴雨洪水相似性分析在我国各大流域均未得到有效开展,本文以东北地区松花江流域为区域研究背景,建立流域场次暴雨洪水相似性分析的可拓模型,对大流域场次暴雨洪水相似性分析进行了有效尝试。 首先从天气成因、暴雨和洪水发生发展过程三个层次研究总结了大流域场次暴雨洪水相似性分析的指标体系。之后介绍了可拓学基本理论,引入可拓学相关方法解决难以多角度、多层面主观识别的场次暴雨洪水相似性问题。提出通过比较相近时段内降水总量的大小来寻找场次暴雨之间的相似程度,为此,以累积平均降水量和时段内暴雨涵盖的雨量站数作为特征指标衡量小区域内的降水总量接近程度,既而从全流域考虑,通过评判场次暴雨的相对量级最终实现场次暴雨的相似性分析,建立了场次暴雨的相似性分析可拓评判模型。场次洪水的相似性分析中,以时段内流域主控站平均流量和平均水位作为特征指标建立可拓评判模型。同时,引入新颖的可拓神经网络,以可拓评判模型中提出的特征指标为基础,建立场次暴雨洪水相似性分析可拓神经网络模型。最后将两种相似性分析可拓模型应用于松花江流域,对模型应用结果及方法进行了分析比较。 应用结果表明两种可拓模型能实现大流域场次暴雨洪水的相似性分析,模型构建途径对我国的其他流域具有借鉴意义。比较结果表明可拓评判模型能以具体的量值体现各场次之间的相似程度,可拓神经网络模型能较为快速的对各场次进行等级划分。