基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究

为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensemble融合技术的短时临近降水集合预报(最优集成、最大(95%分位数)、最小(5%分位数))格点场,作为GMKHM(Grid-and-Mixed-runoff-generation-and-Kinematic-wave-based Hydrological Model)的降水驱动,进行中小河流洪水逐小时实时滚动预报。选择新安江屯溪流域作为试验流域,对2020年汛期流域大洪水进行实时预报。检验结果表明,基于短时临近最优降水预报的中小河流洪水预报模型提前了7 h预报出屯溪断面洪峰,洪峰误差为5.6%,峰现时差为-1 h,比不考虑预见期降水的中小河流洪水预报提前了4 h;基于短时临近最大、最小降水预报的中小河流洪水预报模型提前了13 h预报出洪峰区间,并且自7月7日9时起滚动预报最大与最小预报跨度呈逐渐减少趋势。在中小河流洪水预报中引入短时临近集...     

考虑多维评价体系的降水集合预报

为满足水库智能运行调控对高精度实时降水预报的需求,提出了基于多维降水预报评价体系的降水集合预报方法．首先,建立涵盖云微物理、积云对流及长/短波辐射等多物理参数的中尺度数值天气预报模式;然后,引入误差指标、偏差评分、准确度指标等评价指标,提出了融合降水分级、降水量及降水时空分布维度的降水预报综合评价方法．以梅江流域典型降水事件为例,结合多尺度降水预报评价结果对集合预报模型进行了检验．结果表明：当构建降水集合预报模型时,将多维降水预报评价体系优选出的参数化方案组合作为集合预报成员,集合预报具有更好的预报稳定性,减小了模式预报误差．     

TIGGE模式在淮河水系史河流域的应用

为了提高淮河水系史河流域降水预报的精度,对TIGGE模式降水预报校正方法进行了研究。基于TIGGE的ECMWF、KMA、JMA、UKMO、CMA等 5个模式2015—2017年汛期在史河流域的降水预报数据和雨量站实测降水资料,采用降水预报的均方根误差指标和在确报率、空报率和漏报率评价指标基础上提出的降水预报三率综合评价指标,对各模式在1~7 d预见期内的预报精度进行综合评价,采用2种非线性方法RBF及ν-SVR对TIGGE的5个降水预报模式进行非线性集合预报校正,并与线性方法BREM法进行了比较。结果表明:TIGGE的5个模式中,JMA模式的降水预报精度最高,其次是ECMWF和UKMO,实时降水预报校正ν-SVR法明显优于BREM法和RBF法;实时降水预报校正ν-SVR法提高了TIGGE模式降水预报的精度。     

ECMWF集合预报在淮河蒋家集流域的应用

基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合降水预报产品(预见期为10 d),提取淮河蒋家集以上流域的预报数据并进行降尺度处理,驱动洪水预报模型,对2008年8月的一次洪水过程进行模拟预报。为探讨ECMWF集合降水预报驱动洪水预报模型的应用效果,将模拟预报的结果与仅采用地面降水观测数据驱动模型的模拟结果进行对比分析。结果表明:采用ECMWF集合降水预报后,洪水模拟预报精度有明显改进,可使洪水预见期提前48 h;洪水模拟预报流量过程线能刻画洪水预报的不确定性范围,可为防洪减灾提供科学决策依据。     

北江洪水预报模型

将北江流域按区域下垫面特征进行分区,建立起各单元区产汇流模型,并与北江干流非恒定流水力学演算模型耦合,形成适合北北流域洪水特点的实时洪水预报模型,用北江“９４．６”洪水验证的结果表明,模型预报精度较高,最后,还指出了模型存在的问题和进一步研究的方向。     

我国洪水预报研究进展

洪水预报在防洪减灾中具有重要的理论意义和现实意义 ,我国人民早在数千年前就开始对其进行了研究。文章简要回顾了我国洪水预报研究的历史 ,阐述了产流理论、汇流理论及河段洪水预报等部分理论研究的现状和进展 ,主要就产流理论中的流域蒸散发计算、水源划分及流域产流模型 ,汇流理论中的单位线和特征河长法 ,以及河段洪水预报等问题进行了讨论。最后 ,文间展望了目前洪水预报研究前沿的一些新技术和新方法的应用     

基于多源降水融合驱动的WRF-Hydro模型在中小河流洪水预报中的适用性

从提高驱动数据(降水)的质量和时空分辨率出发,评估了基于混合地理加权回归截尾函数(MGWR-BI)多源降水融合算法的有效性,以及融合降水对WRF-Hydro模型计算结果的影响。将融合降水数据用于WRF-Hydro模型中进行子午河流域的洪水预报,并与站点实测降水数据进行比较,结果表明,融合降水的精度高于原始CMORPH卫星降尺度降水,融合降水数据驱动WRF-Hydro模型比CMORPH卫星降尺度降水数据能更好地预报与模拟洪水事件,WRF-Hydro模型具有中小河流洪水预报的潜在优势。     

小河站汛期洪水预报简析

本文根据小河站水文现象的变化规律,对如何搞好汛期洪水预报,提出了一些方法和思路,简述了洪水预报是地区防汛减灾、水利工程调度运用等的重要科学依据.     

基于WebGIS洪水预报系统的建立

依据网络地理信息系统(WebGIS)的体系结构及技术，通过B／S与C／S相结合的方法，提出了构建基于WebGIS的洪水预报系统的设计思想，建立了太原市洪水预报系统。该系统使用数字化技术，面向防汛决策层和业务管理层，满足从被动防洪向主动防洪转变的要求，实现了防洪减灾的数字化和信息化，为防汛指挥提供决策参考。     

用印度洋海温作云南省雨季降水预报

采用不规则格点上的车贝雪夫多项式与逐步回归的计算方法,根据海气遥相关关系建立了一组预报方程,对云南省雨季降水作中长期统计预报．经试报,效果令人满意．     

用车贝雪夫多项式作中国西南雨季降水场预报

用车贝雪夫多项式展开方法对1961－1995年西南雨季（5－10月）降水资料及1961－1996年9月至次年2月印度洋海温资料进行分析,再利用逐步回归的统计方法,建立了印度海洋温场与西南雨季降水场的预报方程,通过对1996及1997年预报结果的试验,效果较为理想。     

贝叶斯概率洪水预报系统

贝叶斯概率洪水预报系统考虑预见期内定量降水预报不确定性和水文模型及参数等水文不确定性,通过全概率公式将两者结合起来得到预报概率密度函数。通过实例研究,结果表明该法为防洪决策提供了可靠的理论依据,实现了预报与决策过程的有机耦合,可显著提高洪水预报精度。     

延迟BP算法在洪水预报中的应用

针对现有洪水预报神经网络结构难以确定的问题，应用一种在训练中包含有延迟功能的BP算法，建立了延迟神经网络。实验研究表明，该算法在盘石头水库的应用中取得了令人满意的结果。     

指数平滑法在预测雨量中的应用

本文根据“指数平滑”理论。以阜阳县雨量的历史资料为实例。介绍长期预测的方法。     

北江下游流域洪水预报模型

北江下游流域洪水预报模型干支流采用圣维南方程组的动力模型 ,差分基于Preissmann隐格式 ,用双扫描法求解。该模型考虑下游洪泛区分洪和崩堤两种特殊情况 ,能自然适合水流计算的边界条件 ,处理内边界条件简单 ,无须建立稀疏矩阵求解 ,存储量小 ,预报结果合理     

短期负荷预测的集成改进极端学习机方法

首次将极端学习机(ELM)理论引入短期负荷预测领域,并以BFGS拟牛顿法对ELM网络左侧权值进行优化训练调整,形成基于迭代-解析的改进ELM预测模型.同时,采用集成技术Boosting算法,生成多个差异度大的改进ELM子网络,对其进行加权组合,构建了集成改进极端学习机预测模型.该模型不仅有效避免了极端学习机左侧权值随机给定的输出稳定性问题,而且克服了单一网络预测模型泛化能力较差等缺陷.     

基于小波分析和集成学习的短时交通流预测

针对短时交通流具有随机性和不确定性等特征,提出一种基于小波分析和集成学习的组合预测模型.首先,对原始交通流数据的平均行程时间序列应用Mallat算法进行多尺度小波分解,且对各尺度上分量进行单支重构;其次,对于各重构的单支序列分别使用极端梯度提升模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进...