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基于贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型的京津冀日降雨模拟研究
被引量：
1
1
作者
陈子浩
闫磊
+3 位作者
董旺
孙健
宋立冬
谢笑添
《水文》
北大核心
2025年第3期48-53,100,共7页
隐马尔科夫模型(HMM)在降雨模拟中未能考虑影响降雨动态变化的外部因素。引入贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型(Bayesian-NHMM)来考虑影响降雨的外部因素,如降雨季节性特征和大尺度大气环流因子。对京津冀地区1979—2018年6—9月内日降雨进...
隐马尔科夫模型(HMM)在降雨模拟中未能考虑影响降雨动态变化的外部因素。引入贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型(Bayesian-NHMM)来考虑影响降雨的外部因素,如降雨季节性特征和大尺度大气环流因子。对京津冀地区1979—2018年6—9月内日降雨进行模拟与预测,考虑东亚夏季风指数(EASM)、太平洋年代际振荡(PDO)、印度洋偶极子(IOD)、北大西洋涛动(NAO)、厄尔尼诺指数(ElNiño)和南方涛动指数(SOI)等多个大尺度大气环流因子的影响,引入降雨季节性特征来表征京津冀6—9月日降雨的年内变化,以期提升模型的性能。结果表明:(1)Bayesian-NHMM模型表现优于传统的HMM模型。(2)降雨季节性特征和南方涛动(SOI)是京津冀日降雨动态变化的主要外部影响因子组合。(3)引入降雨季节性特征后,Bayesian-NHMM模型更有效地识别出京津冀地区日降雨的季节性变化规律。Bayesian-NHMM模型可以显著提升京津冀地区日降雨的模拟和预测精度。
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关键词
大尺度大气环流因子
Bayesian-NHMM
日降雨预测
季节性特征
京津冀
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题名
基于贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型的京津冀日降雨模拟研究
被引量：
1
1
作者
陈子浩
闫磊
董旺
孙健
宋立冬
谢笑添
机构
河北工程大学水利水电学院
河北工程大学河北省智慧水利重点实验室
哥伦比亚大学
出处
《水文》
北大核心
2025年第3期48-53,100,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51909053)
水利部京津冀水安全保障重点实验室开放基金项目(IWHR-KLWS-202305)。
文摘
隐马尔科夫模型(HMM)在降雨模拟中未能考虑影响降雨动态变化的外部因素。引入贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型(Bayesian-NHMM)来考虑影响降雨的外部因素,如降雨季节性特征和大尺度大气环流因子。对京津冀地区1979—2018年6—9月内日降雨进行模拟与预测,考虑东亚夏季风指数(EASM)、太平洋年代际振荡(PDO)、印度洋偶极子(IOD)、北大西洋涛动(NAO)、厄尔尼诺指数(ElNiño)和南方涛动指数(SOI)等多个大尺度大气环流因子的影响,引入降雨季节性特征来表征京津冀6—9月日降雨的年内变化,以期提升模型的性能。结果表明:(1)Bayesian-NHMM模型表现优于传统的HMM模型。(2)降雨季节性特征和南方涛动(SOI)是京津冀日降雨动态变化的主要外部影响因子组合。(3)引入降雨季节性特征后,Bayesian-NHMM模型更有效地识别出京津冀地区日降雨的季节性变化规律。Bayesian-NHMM模型可以显著提升京津冀地区日降雨的模拟和预测精度。
关键词
大尺度大气环流因子
Bayesian-NHMM
日降雨预测
季节性特征
京津冀
Keywords
large-scale atmospheric circulation factors
Bayesian-NHMM
daily rainfall prediction
seasonality characteristics
Beijing-Tianjin-Hebei
分类号
TV11 [水利工程—水文学及水资源]
TV125 [水利工程—水文学及水资源]
P33 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯非齐次隐马尔科夫模型的京津冀日降雨模拟研究
陈子浩
闫磊
董旺
孙健
宋立冬
谢笑添
《水文》
北大核心
2025
1
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