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基于多卫星降雨产品和多降雨径流模型的西江流域径流集合模拟 被引量:3
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作者 舒鹏 熊立华 +1 位作者 陈石磊 查悉妮 《人民珠江》 2020年第5期25-32,37,共9页
由于水文模拟不确定性的存在,单一模型获得的径流模拟结果难以满足水文精度要求。集合模拟则是减少不确定性,提高模拟精度的有效方法。现有研究多考虑水文模型的结构不确定性,将不同水文模型的径流模拟结果综合起来。但模型输入的不确... 由于水文模拟不确定性的存在,单一模型获得的径流模拟结果难以满足水文精度要求。集合模拟则是减少不确定性,提高模拟精度的有效方法。现有研究多考虑水文模型的结构不确定性,将不同水文模型的径流模拟结果综合起来。但模型输入的不确定性也是水文模拟不确定性的重要来源。因此,基于贝叶斯加权平均(BMA)方法,考虑模型结构和输入的不确定性,设置了3种集合方案,对2种卫星降雨产品(TRMM、CMORPH)输入到3种水文模型(DDRM模型、新安江模型、GR4J模型)得到的径流序列进行集合,对各集合方案的模拟精度和不确定性进行分析。结果发现,不同卫星降雨产品输入到分布式水文模型中所得到的不同模拟序列具有较好的互补性,采用BMA方法对其进行集合模拟可以有效提高模拟精度,减小径流模拟不确定性。 展开更多
关键词 径流集合模拟 贝叶斯加权平均 卫星降雨 水文模型不确定性 西江流域
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集合预报降雨信息在寸滩-三峡区间的精度评价和可利用性评估
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作者 杨兴豪 刘晓阳 +1 位作者 赵丽平 任明磊 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期17-22,40,共7页
降雨数值预报在预防极端天气和其他气象事件方面具有重要作用。通过提供可靠的概率预报,可以更准确地描述预报结果的不确定性,为决策者提供科学依据,从而提高应用价值和经济价值。以寸滩-三峡区间为研究对象,根据TIGGE资料中的ECMWF和NC... 降雨数值预报在预防极端天气和其他气象事件方面具有重要作用。通过提供可靠的概率预报,可以更准确地描述预报结果的不确定性,为决策者提供科学依据,从而提高应用价值和经济价值。以寸滩-三峡区间为研究对象,根据TIGGE资料中的ECMWF和NCEP 2种模式,对2020-2022年(5-10月)逐日降水集合预报信息的精度进行评估。首先,采用Talagrand分布和Brier评分来评估不同预见期的集合预报能力;然后,采用贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)来修正集合预报;最后,对不同预见期的BMA修正值和实际降雨值之间的误差进行分析。结果显示:ECMWF和NCEP 2种模式的预报能力随预见期的增加逐渐下降,在不同预见期下,通过BMA修正后的降雨预报值具有更高的精度。 展开更多
关键词 集合预报 贝叶斯模型平均(bma) 降雨 预见期 精度评价
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集合神经网络的洪水预报 被引量:12
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作者 江衍铭 张建全 明焱 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1471-1478,共8页
针对防洪减灾的问题,通过将集合预报概念应用于人工神经网络,综合考虑样本和参数等因素的影响,构建集合神经网络模型,以降低单一神经网络模型的不确定性.针对初始值扰动和样本重采样两方面分别产生集合成员,由简单平均和贝叶斯模型加权... 针对防洪减灾的问题,通过将集合预报概念应用于人工神经网络,综合考虑样本和参数等因素的影响,构建集合神经网络模型,以降低单一神经网络模型的不确定性.针对初始值扰动和样本重采样两方面分别产生集合成员,由简单平均和贝叶斯模型加权平均整合预报输出,构建龙泉溪流域预见期为1~3h的集合洪水预报.结果表明,相对于单一神经网络,集合神经网络模型有效地提高预测的精度.从均方根误差上看,集合神经网络模型性能比单一神经网络模型提升了15%~35%.在众多集合策略中,以初始值扰动和简单平均操作最简单,模型预报输出有16%~32%的提升,重采样和贝叶斯模型加权平均的组合效果使预报精度改进了22%~35%. 展开更多
关键词 洪水预报 人工神经网络(ANN) 贝叶斯模型加权平均(bma) 集合预报
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珠江流域2015~2100年降水及气温的时空变化预测
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作者 李晓丽 杨涛 《水电能源科学》 北大核心 2015年第11期5-9,共5页
为提供珠江流域可靠的水文气象信息,分别采用算术平均法(AM)和贝叶斯模型平均(BMA)集合预测方法预测1997-2005年的月均降水和月均气温,并与实测结果进行了对比,验证了BMA的优越性。接着采用BMA方法,结合第5次耦合模式比较计划(CMIP... 为提供珠江流域可靠的水文气象信息,分别采用算术平均法(AM)和贝叶斯模型平均(BMA)集合预测方法预测1997-2005年的月均降水和月均气温,并与实测结果进行了对比,验证了BMA的优越性。接着采用BMA方法,结合第5次耦合模式比较计划(CMIP5)的数据,预测了珠江流域在RCP2.6、RCP8.5两种情景下2015-2100年的月均降水和月均地表气温。结果表明,除RCP8.5情景下的月均降水呈轻微下降趋势外,其他均呈上升趋势;在RCP8.5情景下的夏季,月均气温、月均降水的空间变化差异显著,月均降水的线性增长趋势的空间变化趋势与月均降水在该流域空间分布总趋势相一致,而月均气温则与其相反。研究成果为BMA方法应用于流域水文气象信息长期预测提供了依据。 展开更多
关键词 降水 气温 时空变化 预测 贝叶斯模型平均(bma) 珠江流域
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