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在洪水预报实践中,降雨在流域空间分布的不均匀性一直是影响预报精度的主要问题之一,这一问题在我国半湿润、半干旱及干旱地区尤为突出.本文提出了一种针对非均匀暴雨空间的洪水预报方法,按照非均匀暴雨中心的空间分布,可以将流域划分为"暴雨核心区"和"非暴雨核心区",分别采用不同的水文模型参数进行产汇流计算.该预报方法可充分利用流... 相似文献
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淮河流域面雨量计算方法的比较分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2007年7月淮河流域常规站、自动雨量站和自动气象站逐日降雨资料,选取不同的方法,计算淮河流域15个子单元的面雨量实况,并对结果进行了对比分析。结果表明：所采取的泰森多边形法和算术平均法计算结果相差不大。同时,将自动气象站、自动雨量站以及常规站点进行合成,用合成后的站点雨量计算的面雨量与常规站计算结果进行对比,进一步分析站点密度及站点分布对流域面雨量计算的影响,结果表明不同雨量资料的计算结果存在差别。 相似文献
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【目的】研究黄土高原地区小流域次降雨径流侵蚀产沙规律,建立适宜于该地区的侵蚀产沙预报模型。【方法】根据岔巴沟流域32年实测的水沙资料,采用径流侵蚀功率、地貌分形信息维数的计算模型及多元非线性回归方法,分析了黄土高原地区岔巴沟流域的次降雨径流侵蚀产沙规律。【结果】岔巴沟流域次降雨侵蚀产沙模数Ms与径流侵蚀功率E、地貌形态分形信息维数Di有很好的相关性,模型具有较高的精度和一定的适用性。【结论】基于流域径流侵蚀功率与地貌形态分形信息维数的岔巴沟流域次降雨侵蚀产沙预报模型,能够近似反映不同尺度流域次降雨径流侵蚀产沙特性及水沙传递的关系,为建立具有广泛适用性和较高预报精度的黄土高原流域次降雨径流侵蚀产沙预报模型提供了理论依据。 相似文献
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暴雨泥石流实时预报的研究 总被引：15，自引：1，他引：15
研究开发简单实用的暴雨泥石流实时预报模型对于受影响地区防灾减灾具有十分重要的意义．该文对北京北部山区多年泥石流发生的雨情进行统计分析,以降雨强度（Ｙ）与发生泥石流当日激发雨量（Ｘ）和前期实效雨量（Ｋ）建立的有雨量站危险区泥石流发生判别方程为Ｙ＝－０１１６（Ｘ＋Ｋ）＋１１５;以泥石流发生当日激发雨量（Ｙ）与泥石流发生前３ｄ降雨量（Ｘ）建立的无雨量站危险区泥石流发生判别方程为Ｙ＝－１．３８９９Ｘ＋３４５,与前１５ｄ实效雨量Ｘ建立的无雨量站泥石流发生判别方程为Ｙ＝－２．８０１９Ｘ＋３９０．经检验,模型的预测性能良好,可在北京山区应用．其建模方法可供建立泥石流临界雨量判别模型时参考 相似文献
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降雨侵蚀力计算方法研究进展 总被引：3，自引：0，他引：3
降雨侵蚀力(R)是指由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是土壤侵蚀定量预报的重要环节。从模型最小估算单位尺度、指标类型和精度2个方面分别将目前降雨侵蚀力模型分为次降雨侵蚀力(R_t)模型、月降雨侵蚀力(R_m)模型、年降雨侵蚀力(R_a)模型以及多年平均降雨侵蚀力■模型,次雨量模型、日雨量模型、月雨量模型、年雨量模型和综合指标模型,并逐类分析各指标和模型的特点、优劣,为降雨侵蚀力计算时选用合适的指标和模型提供参考。针对现有模型的不足,提出建立基于日雨量的综合指标模型,提高估算精度。综合R因子的研究现状,提出直接观测的设想。 相似文献
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丹江流域典型地区降雨侵蚀力的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以长江上游丹江流域典型地区陕西省商南县为研究区,收集该地区2010年13个水文雨量站降雨资料,以经典算法计算的降雨侵蚀力作为基准值,对比分析6个简易模型的计算精度,并优选适用性最佳模型估算各站的降雨侵蚀力,插值绘制成空间分布图进行空间分析。结果表明:卜氏模型计算精度最高,平均达到89.325%,在研究区具有较好适用性。商南县2010年降雨侵蚀力平均为254.46 MJ.(hm2.h.a)-1.mm。7月份降雨量与降雨侵蚀力均达到最高,分别占年总量的50.41%和89.56%,降雨侵蚀力呈高度集中的季节分布态势。降雨侵蚀力空间分布不均匀,具有较为明显的高值区,南、北部较低,东北部地区几个站均较高,形成一个小范围高值区。 相似文献
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黄土高原地质灾害气象预报预警模型研究新思路 总被引：2，自引：0，他引：2
利用黄土高原47年降雨型地质灾害资料和相对应降雨资料,采用统计方法建立诱发地质灾害日综合雨量方程,得出崩塌和滑坡启动值、加速值、临灾值的临界日综合雨量。考虑地质灾害风险区划、降雨影响系数、日综合雨量,以高时空分辨率自动气象站降雨观测资料和定量降雨预报预警为基础,建立地质灾害逐时动态日预报和逐时预警相互衔接的精细化、无缝隙地质灾害预报预警模型。通过实例检验表明将降雨型地质灾害动态预报模型和预警模型结合起来应用,提高预报时效,效果更好。 相似文献
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【目的】预测黑河金盆水库的入库流量过程,为水库汛期的安全运行提供理论依据。【方法】根据陕西省黑河金盆水库流域水文、气象资料,采用Topmodel模型模拟流域的降雨径流过程,以流域内2003-2007年雨量站及水文站的实测数据进行模型率定,以2009年的实测资料对模型进行检验。【结果】Topmodel模型模拟结果显示,模拟期Nash系数平均值为0.78,洪峰预报误差的平均值为-10.3%,峰现时间平均值为-1 h;检验期Nash系数平均值为0.875,洪峰预报误差平均值为11.2%,峰现时间平均值为-1 h。Topmodel模型在黑河金盆水库流域的预报水平为乙等水平。【结论】模型在该流域具有较强的适用性,可以用于金盆水库汛期的入库流量预报,可为水库的安全运行和科学管理提供数据支持。 相似文献
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基于次降雨条件下的武水流域径流输沙规律研究 总被引：1，自引：0，他引：1
流域径流输沙规律反映区域水土保持与生态环境状况,可指导区域水土流失治理与生态建设。流域径流与输沙受降雨、下垫面因素及流域综合环境要素的影响。在对湖南武水流域径流与泥沙输移影响因子分析的基础上,基于次降雨与对应次径流、次输沙（包括悬移质与推移质）实测资料,建立武水流域次降雨条件下的径流与输沙经验回归模型,可用于流域径流与输沙预测预报。 相似文献
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比较分析BP神经网络与SVM模型在径流预测应用中的性能特征。以降雨量为预报因子,采用BP人工神经网络模型和SVM模型对大别山黄尾河流域40 a时长的同期径流过程进行数值模拟,并对二者的预测性能进行比较与评价。结果表明,黄尾河流域BP模型模拟的总体相对误差为14.43%,合格率为77.5%,确定性系数为0.76,预报精度等级为乙级;SVM模拟的总体相对误差为12.41%,合格率、确定性系数及预报精度等级与BP模型相同。SVM模型模拟结果较BP模型而言更集中于较小的误差范围内。BP模型的累积误差>SVM模型,并且随着误差自由度的增大,这种差距有扩大的趋势,表明SVM模型的误差范围较小,误差间隔小于BP模型,模拟性能较BP模型更稳定。 相似文献
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本文以塿土和黄绵土作为实验材料,尝试使用BP神经网络方法(Back-Propagation neural network)模拟人工降雨条件下,间隔覆盖坡面的产流产沙状况。通过设置不同坡度、降雨强度、面积比,获得各种因素不同水平组合下的实测数据;以实际降雨强度、坡度、面积比、径流起始时间和初始含水率5个因子为输入变量、坡面产流量和产沙量为输出变量,利用BP神经网络模型与多元线性回归模型对数据进行模拟分析,并检验其模拟效果。研究结果表明:训练样本集平均相对误差为18.23%,预测样本集平均相对误差为5.21%;与多元线性回归模型相比,BP神经网络模型拟合精度较高,拟合效果更理想,表现出更强的预测能力。另外,比较不同土质坡面产流量与产沙量模拟效果,塿土优于黄绵土。从本研究的结果看,BP神经网络模型应用于坡面产流产沙模拟预测,省时省力,方便快捷,具有一定的应用潜力,但其实际的模拟预测能力尚需进一步探索。 相似文献
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利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。 相似文献
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利用R/S分析法研究密云水库潮河流域大阁水文站1969-2013年的径流数据的变化趋势，以BP神经网络为背景，EEMD分解为辅助，建立分解-重构-预测的组合模型对月径流序列进行预测，利用蝴蝶算法（BOA）优化组合模型，综合得到最优预测模型。结果表明，大阁站年、月径流序列均呈现下降趋势；对月径流序列预测，BPNN预报合格率为60.0%，不能用于预报作业，但可作为参考使用（MAE=0.406，RMSE=0.539，MAPE=0.349 7）；引入BOA算法优化BP网络参数，得到EEMD-BOA-BP模型预报合格率为83.3%，可以用于预报作业（MAE=0.257，RMSE=0.347，MAPE=0.219 5）。通过EEMD分解得到分解-重构-预测组合模型对提高模型精度有一定的作用，同时在组合模型中引入优化算法能进一步提高模型精度。 相似文献
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人工神经网络对复杂非线性问题映射能力强,能提高预测的准确度,为水稻白叶枯病害的防治工作提供指导。因此,本研究基于水稻白叶枯病害发生、危害与温度、湿度、降雨等气象因素相关的特点,利用人工神经网络建立云南省勐海县和石屏县水稻白叶枯病害BP神经网络预测模型,预测病害的发生程度。经实例验证,BP神经网络预测模型预测准确度达到80%以上,较逐步回归模型高。研究表明在勐海、石屏建立水稻白叶枯BP网络预测模型是可行的,并具有较高预测准确度,对防治工作有较高应用价值。 相似文献
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BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用* 总被引：1，自引：0，他引：1
应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。 相似文献
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使用酸雨时间序列作为训练样本的基础,生成训练样本输入数据和期望输出数据,建立时间序列神经网络预测模型。通过误差反向传播的算法训练神经网络,获得输入输出之间的映射关系,得到未来3年的酸雨数据。BP神经网络模型的应用设计借助于MAT-LAB软件包中的神经网络工具箱完成。 相似文献
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[目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。 相似文献