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集成方法有利于提高降水要素预报的准确性和可预报性。本文基于格点实况资料和智能网格预报、西南区域数值预报、ECMWF模式预报、GRAPES模式预报产品,以面雨量为研究对象,采用多元回归法、BP神经网络法、评分权重法、加权集成预报法和算术平均法,得到集成面雨量预报,再运用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等方法,对2020年4—10月金沙江下游面雨量预报效果进行对比分析。结果表明：多元回归集成法和BP神经网络法的预报效果总体上优于其他几种集成方法。在考虑流域面雨量的预报量级时,下游可以采用预报量级较小的模式和集成方法。集成后偏差百分比均有降低,且多元回归法和BP神经网络法对预报量级较小的模式有矫正作用。在面雨量有无、小雨和中雨预报中,多元回归法集成效果较好,在大雨量级预报中,BP神经网络法集成效果较好。这些结论可为流域面雨量预报提供参考借鉴。 相似文献
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GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究 总被引：2，自引：3，他引：2
通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法（GA）和前馈误差反传播（BP）算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报.以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995～2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果.试验表明：（1）6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数.（2）训练算法为Levenberg-Marquardt算法（LM）.（3）遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点.（4）利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性. 相似文献
3.
以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好. 相似文献
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利用福建省古田人工增雨试验基地2014年1月—2023年1月小时自然降水数据,结合线性拟合、多项式回归和样条回归等多种数学统计方法,开展决策树、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)3种机器学习方法在估测目标区自然降水中的应用研究。目标区和对比区自然雨量关系模型对比结果表明:以区域平均面雨量为统计变量时,CNN和四项式回归效果相对较好,其中CNN的确定系数为0.516,均方根误差为1.097 mm;对平均面雨量进行六次方根变换后,各模型的精准度大幅提升,CNN表现最优,确定系数为0.658,其次为SVM;为克服目标区和对比区雨量时间序列效应及空间分布不均等问题,以面雨量空间格点数据作为研究对象,采用CNN 3种优化器(自适应矩估计、均方根传递和梯度随机下降)算法进行对比,发现基于自适应矩估计优化器建立目标区和对比区雨量关系模型最优,其降水估测值与实测值更接近,均方根误差最小,为0.61 mm。因此,利用CNN方法能够进一步优化目标区和对比区雨量关系模型,可为定量评估人工增雨效果提供参考。 相似文献
5.
对2013—2016年汛期ECMWF、JMA及中尺度WRF模式的预报结果进行检验,基于合理的时间尺度,制作了动态权重集成面雨量预报(DWI)、分步集成面雨量预报(SI)和等权重集成面雨量预报(EWI)产品,并对2017—2020年汛期降水期间多种集成面雨量预报产品和ECMWF、JMA、WRF的单个模式面雨量预报产品进行对比评估.结果表明:3种集成面雨量预报效果整体上优于单一数值预报模式,尤其是预报致灾严重的暴雨等级降水优势明显;DWI和WRF对强降水的面雨量预报正确率最高,其他2种集成面雨量预报结果次之,ECMWF及JMA较差;模式集成预报弱降水过程的优势不明显. 相似文献
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郁淑华 《高原山地气象研究》2001,21(3)
本文介绍了计算面雨量的等值线法、数值法、算术平均法.以三种方法计算了1998年8月逐日面雨量,并进行了统计分析,通过分析得出如下几点看法:1.气象上计算面雨量使用算术平均法优于三角形法.2.算术平均法计算面雨量的误差与站点密度密切相关,站点密度越大,计算误差越小.3.算术平均法、三角形法计算的面雨量一般是比等值线法计算的偏高. 相似文献
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人工增雨效果评估中的面雨量计算分析 总被引：2，自引：1，他引：1
选取北京地区两次不同性质降水过程,分别对仅用气候站和并入自动气象站/雨量站的雨量资料,应用算术平均法和泰森多边形法对固定目标区进行面雨量计算分析.结果表明,泰森多边形法在不同性质降水过程面雨量计算中都表现出了一定优越性;并入自动气象站/雨量站的面雨量结果较仅用气候站资料所得结果更具代表性.在人工增雨效果评估中,可以尝试对由气候站计算的面雨量统计订正的办法,较精确地获得历史期目标区(包括控制区)面雨量实际值,这对提高人工增雨效果的评估精度具有重要实用价值. 相似文献
8.
基于GIS的沙澧河流域面雨量算法对比分析 总被引：3，自引：0，他引：3
为了获取更客观有效的沙澧河流域面雨量计算方法,提高暴雨强度和落区监测与预报的准确率,利用ArcGIS9.3中的空间分析功能,以沙澧河流域1∶25万地理信息数据、16个气象站和217个加密自动雨量观测站的实况雨量资料为背景数据库,选取反距离加权算法、克里金算法、样条函数算法、泰森多边形算法,对沙澧河流域6个分片区的面雨量进行计算,并对计算结果进行了对比分析。结果表明,面雨量计算精度与雨量观测站密度与分布、降雨强度有关。其中,克里金算法计算的流域面雨量精度较高,更适合于整个沙澧河流域面雨量的计算;其次是泰森多边形算法和反距离加权算法,样条函数法算法应用效果较差。当雨量站点分布密集且比较均匀、降水空间分布均匀时,4种算法均适用于面雨量的计算,其中以克里金算法计算的面雨量使用效果最好;当雨量站点分布密集且比较均匀,降雨强度大,降水空间分布不均匀时,反距离加权算法、克里金算法、泰森多边形算法均适用于流域面雨量的计算,其中以泰森多边形算法计算的面雨量效果最好,样条函数法算法不适用此情况下面雨量的计算。当雨量站点分布密集且比较均匀、降水空间分布均匀时,计算的面雨量较站点或降水空间分布不均匀时计算的面雨量更接近实际情况。 相似文献
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