基于EOF迭代的月径流长期预报

应用经验正交函数分析方法,以月平均500hPa,100hPa高度场及月平均海温场为预报因子,对广东省Weng江流域的月径流进行预报。结果表明,基于EOF迭代的预报方法是一种有效的月径流长期预报新方法,具有明显的应用价值。     

基于TOPMODEL模型漓江流域洪水预报方案构建与应用

针对漓江流域上游洪水灾害严重,根据水系特征、雨量站网等情况将流域划分为11个子流域,通过DEM提取了各子流域地形指数与等流时线,构建了漓江流域上游的TOPMODEL模型洪水预报方案。通过2008年~2014年32场洪水的模拟计算,结果分析表明:率定期和验证期洪水预报合格率均大于80%、平均确定性系数大于0.81,达到乙级预报精度。     

漓江流域上游洪水预报方案研究与应用

漓江流域上游是广西山洪灾害多发区中较严重的流域之一,为了对漓江流域上游防洪减灾提供技术上的支持,根据漓江流域上游的水文资料、地形地貌及气候特征,构建漓江流域上游三水源新安江模型洪水预报方案。选取2008~2013年的27场洪水作为率定期洪水,2014~2015年8场洪水作为验证期洪水进行降雨径流模拟。模拟计算结果表明:率定期模拟合格率为85.2%,平均确定性系数为0.850;验证期合格率为87.5%,达到甲级精度,平均确定性系数为0.87,达到乙级精度。模拟结果的分析表明,三水源新安江模型适用于漓江流域上游且取得较好的模拟结果,可为漓江流域上游洪水作业预报提供参考。     

经验性洪水预报模型在陆浑水库的应用及其与小花间洪水预报模型结果对比

在对陆浑水库经验性洪水预报模型介绍的基础上,根据历史数据及流域地貌信息确定了模型参数,对1975-2011年25场洪水的计算结果与实测值进行了对比,同时对2003-2011年的7场洪水预报结果与黄委水文局小花间洪水预报模型预报结果进行了对比.结果表明:两模型模拟结果精度相差不大,都能满足预报精度要求,7场洪水小花间洪水预报模型模拟结果整体效果稍好,尤其是洪水过程与实测过程比较吻合;经验性洪水预报模拟结果稍差,但误差在可接受范围之内.两个模型都具有一定实用性,建议两模型联合运用,将小花间洪水预报模型的洪水预报结果作为指导水库防洪调度的主要依据,经验模型的预报结果作为参考.     

江西省修河流域洪水预报系统

本系统根据修水流域洪水预报的要求和流域水系、测报站网、水文和气象资料等情况。进行了洪水预报系统的总体框架设计，包括雨量站网分析、流域单元划分、模型率定、模型检验以及各种软件的开发和选用。     

雷达估测降雨与水文模型的耦合在洪水预报中的应用

尝试将雷达降雨数据作为水文模型的输入用于洪水预报中．流域面上的降雨分布是不均匀的．比较雨量计和雷达两种方式估测的降雨场分布,后者更接近于实际情况．从流域地形分布来看也证实了这一点．从实时洪水预报的角度出发,选择进行校准雷达降雨的雨量站个数与水情部门采用的报汛站的个数接近．由于雷达估测的降雨数据为分布式的降雨数据,需要采用分布式的水文模型．结合淮河史灌河流域蒋家集站进行洪水预报,预报结果表明,雷达测雨在洪水预报中具有广泛的应用前景.     

浑河流域洪涝灾害特性分析与减灾对策

本文针对浑河流域历史洪水灾害情况,暴雨洪水的自身演变规律,相关影响因子和暴雨洪水特征进行了分析,特别对2005.8暴雨洪水特性、洪水等级及洪水预报进行了分析,对于掌握该流域暴雨洪水形成的条件和变化规律是十分有益的。     

随机参数扰动下的洪水概率预报研究

基于水文模型参数不确定性的客观存在性,在分析随机参数概率分布特征的基础上,文章提出随机参数扰动下洪水概率预报的方法。通过淮河王家坝流域19场洪水的模拟试验可知,该方法所给出的概率预报结果能够覆盖不同量级的洪水过程,预报结果可靠;其均值预报结果与传统预报方法的预报精度相当,确定性预报结果准确。这说明基于参数不确定性客观存在研究洪水概率预报,可以定量描述参数不确定性对预报结果概率分布特征的影响,对于提高洪水预报数据的有效信息含量、提升预报结果的可靠性具有参考价值。     

流溪河模型Ⅱ:参数推求

流溪河模型是一个主要用于流域洪水预报的分布式物理水文模型,包括流域划分、蒸散发计算、产流计算、汇流计算、参数推求5个模块。针对流溪河流域上游的流溪河水库流域建立了空间分辨率为100 m的流溪河模型,对流域进行了单元划分,估算了河道断面尺寸,依据1场实测洪水推求出了模型参数,对实测的12场洪水,采用推求的模型参数发进行了洪水模拟,取得了较好的模拟效果。将研究流域划分成了52 853个单元流域,进行一个时段的洪水模拟计算,在普通桌面PC机上平均只需要12 s。研究结果表明,饱和含水率、土壤层厚度和河道糙率为高度敏感的模型参数,田间持水率、土壤特性参数b、饱和水力传导率、边坡糙率为模型的敏感参数,凋萎含水量、蒸发系数、潜在蒸发率和地下径流消退系数是模型的不敏感参数。     

淮河上中游复杂流域洪水预报

为了提高淮河洪水预报的精确度,以鲁台子和鲁蚌区间作为研究区域,选取2000—2017年之间的13场洪水资料,在降雨径流方面采用新安江三水源模型进行模拟预报,分别将鲁台子以上和鲁蚌区间分为9个和4个自然子流域,进行参数率定;对具有行蓄洪区的淮河干流河段进行节点概化,结合分流比法和马斯京根法,建立了具有行蓄洪区流域的洪水预报模拟方法,取得较好的模拟预报效果。研究结果表明:在洪量相对误差方面,鲁台子和鲁蚌区间的预报合格率都达到100%;在洪峰相对误差方面,鲁台子流域的合格率达到100%,而鲁蚌区间则达到92. 3%。2003年和2007年这2场大洪水的洪峰相对误差和确定性系数方面都得到显著改善。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

上呼吸道感染月发病率的主成分神经网络预测模型

 在医学卫生领域,疾病受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。径向基函数（RBF）神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降水量等本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出了利用主成分分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降问题。最后,以2001年8月至2006年9月甘肃省武威市上呼吸道感染炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。     

沥青路面温度场的预估模型

通过对路面温度实测数据和气象部门提供的标准气象资料进行回归分析，建立了沥青路面温度场预估模型．分析了预估模型地区差异的产生原因和解决途径，并引入历年月平均气温作为地区修正系数．路面温度实测值和预测值的对比表明，预估模型具有广泛的适应性和较高的预测精度．     

基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测

目的:在医学卫生领域,疾病发病率受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。多层前馈神经网络(BP)应用于疾病发病率的预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度等本身具有很大相关性,且维数较高,BP神经网络的预测精度会下降。方法:针对这一问题,提出了利用因子分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,有效地解决了预测精度下降的问题。结果:以2003年1月至2009年12月青海海西州地区胃溃疡发病率的资料验证了该方法的有效性。结论:应该充分考虑胃溃疡在各时间段的发病率特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低胃溃疡对人类的危害,保障人类的生活品质。     

黑龙江省气象因子插值优化及与落叶松NPP相关性分析

【目的】通过比较不同插值方法模拟黑龙江省气象因子,利用最佳插值结果,探寻落叶松样地气象因子与森林植被净初级生产力(NPP)的关系,为黑龙江省落叶松林的生产经营和管理提供科学参考。【方法】以黑龙江省2010年生长季(5—9月)气象因子(日平均气温、日降水量)及1 521块落叶松林固定样地数据为数据源,分别使用反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、多元线性回归(MLR)和混合插值法(包括回归反距离加权(RIDW)和回归克里金(RK))5种插值方法对生长季月均气温和月均降水量进行插值及比较,以最佳插值方法得到黑龙江省2010年生长季月均气温和月均降水量空间分布。根据东北地区树种生物量异速模型估算落叶松样地单位面积森林地上生物量(AGB)和净初级生产力,并与样地气象因子进行相关性分析。【结果】5种插值方法中RK的生长季月均气温和月均降水量均方根误差(RMSE)分别为0.420和10.110,均优于其他插值方法。生长季月均气温由南至北降低的同时落叶松NPP随之降低,月均降水量自西向东增大,落叶松NPP随之升高。生长季月均气温、月均降水与NPP的Pearson相关系数分别为0.221和0.241,二者P值都小于0.01,呈极显著相关。【结论】考虑地形因子和多元回归模型结果残差的RK方法可以更好地模拟黑龙江省生长季月均气温和月均降水量。生长季落叶松NPP在经、纬度方向上分布趋势与气温、降水量相同,且落叶松NPP与生长季月均气温和月均降水量均有一定相关性,其中与降水量相关性更为明显。     

不确定支持向量机在洪水预测模型中的应用

准确及时地进行洪水预测对洪水预报、洪水实时调度及水资源的合理调度起着非常关键的作用.提出一种粗糙集理论和支持向量机相结合的洪水预测模型,利用粗糙集理论对支持向量机的输入数据集进行约简预处理,通过发现数据间的关系去掉冗余输入信息,简化输入空间的表达信息,提高支持向量机训练的速度,获得较高的预测精度.实验结果表明,该模型能提高支持向量机训练的速度,获得较高的预测精度.     

全厚式沥青路面温度场预估模型

对沥青层厚大于30 cm的全厚式沥青路面的温度场进行分析。基于气温和太阳曝辐量影响的累积性特点,对我国4个地区路面温度实测数据和气象数据进行回归分析,并建立以气温、太阳曝辐量、路面深度为主要参数的不同地区沥青路面温度场预估模型。分析不同地区预估模型产生差异的原因,并引入历年的月平均气温作为地区修正系数,建立适用于各个地区的全厚式沥青路面温度场预估模型。结果表明,该预估模型具有较强的适应性和较高的预测精度。     

桂林地区气温与降水量的时间序列预测模型

根据桂林地区2001～2010年各月平均气温和1987～2010年每年6月份降水量的实测数据,利用时间序列的季节指数法和线性外推法分别建立气温预测模型和降水量预测模型,再利用模型对桂林市2011年各月的气温和2011年9、11、12月的降水进行预测,得到比较理想的预测效果.     

我国动力气候模式预测系统的研制及应用

动力气候模式是目前国际上开展气候预测的主要工具。经过8年多的研制和发展,国家气候中心已建立起第一代动力气候模式预测业务系统,并以此为平台,形成了一套包括月、季节到年际时间尺度的模式预测业务。20年历史回报试验和1年多的试验性业务运行结果表明,该系统对东亚区域的季节预测具有较好的预测能力,其预测结果巳经成为我国短期气候预测业务的重要参考信息。     

汾渭平原SO2与气温的函数型空间自回归分析

面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系。收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO_2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO_2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO_2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO_2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregressive model, FSAR)。通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计。通过与函数型线性模型(functional linear model, FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差。可见用FSAR模型处理SO_2浓度与气温数据的拟合效果更好。