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题名基于深度学习的雷达降雨临近预报及洪水预报
被引量：13
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作者
李建柱
李磊菁
冯平
唐若宜
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机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
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出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期673-684,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52279022)。
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文摘
为探究深度学习的雷达降雨临近预报在流域洪水预报中的适用性,采用U-Net、嵌入注意力门的Attention-Unet和添加转换器的多级注意力TransAtt-Unet开展雷达降雨临近预报,将预报降雨作为HEC-HMS水文模型的输入,对柳林实验流域进行洪水预报。结果表明:1 h预见期时,Attention-Unet对短时强降雨预报结果较好,TransAtt-Unet预报降雨模拟的洪峰流量和径流量相对误差小于20%,各深度学习模型对量级较大的降雨和洪水预报精度较高;2 h预见期的预报降雨强度、降雨总量、洪峰流量和径流量存在显著低估,U-Net能取得相对较好的降雨预报结果。基于深度学习的1 h预见期雷达降雨临近预报及洪水预报可为流域防洪减灾提供科学依据。
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关键词
雷达降雨临近预报
降雨定量估计
深度学习
洪水预报
柳林实验流域
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Keywords
radar rainfall nowcasting
quantitative rainfall estimation
deep learning
flood forecasting
Liulin experimental watershed
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分类号
P333
[天文地球—水文科学]
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题名基于雷达短时临近降雨预报的王家坝洪水预报研究
被引量：8
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作者
严昌盛
朱德华
马燮铫
徐胜
王凯
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机构
南京信息工程大学大气科学学院
南京信息工程大学水文与水资源工程学院
淮河水利委员会水文局(信息中心)
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出处
《水利水电技术》
北大核心
2020年第9期13-23,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41877158)。
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文摘
近年来突发性灾害天气引发的洪水过程频发,研究耦合雷达临近降雨预报的洪水预报对于洪水灾害防治具有重要意义。根据淮河王家坝以上流域的历史降雨流量资料,构建了一个基于土壤湿度指数分布的集总式水文模型PDM。以此为基础选取了2016年流域内两场典型洪水过程,耦合驻马店S波段双偏振多普勒雷达的降雨观测数据,并对雷达测雨数据进行评估;再利用临近降雨预报系统STEPS,分别对两场洪水过程的最大降雨做临近3 h、2 h、1 h和30 min的降雨预报;通过PDM模型模拟洪水过程来对比分析雷达降雨与雨量站实测的模拟精度,研究雷达临近降雨预报在洪水预报中的适用性。结果表明:利用雷达降雨资料对洪峰流量的模拟比直接用雨量站资料更加接近实测值,洪峰误差在±2.7%以内;但雨量站模拟的总体拟合效果要好于雷达,两场洪水过程的纳什效率系数都大于0.8。雷达3 h以内的临近降雨预报精度可用作洪水预报,洪峰流量和洪水过程模拟效果良好,可满足实时作业预报的要求。
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关键词
PDM模型
雷达临近降雨预报
雷达测雨
洪水预报
降水
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Keywords
PDM model
radar rainfall nowcasting
radar rainfall measurements
flood forecast
rainfall
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分类号
TV124
[水利工程—水文学及水资源]
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