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1.
基于TIGGE数据的五个单中心集合预报结果(CMA、CMC、ECMWF、NCEP、UKMO)构成的多中心超级集合预报系统的降水量预报,以及相应时段的实测降水量值,应用贝叶斯模式平均法(Bayesian Model Averaging,BMA)建立大渡河流域的BMA概率预报模型。通过CRPS、MAE、BS三种评价指标,对大渡河流域的BMA降水概率预报模型进行评价与检验,三种指标均显示BMA降水概率预报比原始集合预报具有更高的准确性,其中BMA模型的CRPS和MAE指标均值分别相比原始集合预报减少了31.6%和23.9%;分析模型权重参数,得出ECMWF对大渡河流域BMA降水预报贡献最大,即ECMWF对研究区域降水预报效果最好;模型对大渡河流域极端降水预报效果较差,常低估极端降水量。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
以福建金溪池潭水库流域为例,采用TIGGE数据中心的ECMWF、UKMO、NCEP等7种模式控制预报产品驱动新安江模型,开展径流集合预报。通过集合挑选、多模式集成前处理以及基于BMA模型的后处理等过程,探讨不同处理方案和初始集合质量对气象水文耦合径流预报精度及不确定性的影响。结果表明,不同的处理方案均能有效提高径流预报的精度和稳定性,同时进行前处理和后处理能从降低误差输入和控制误差输出两方面减小预报误差,相对于其他方案表现更好。初始集合质量对气象水文耦合径流集合预报有一定影响,但前处理或后处理对预报误差的有效控制使得该影响并不显著。总体而言,前处理和后处理过程是提高气象水文耦合径流预报准确性和可靠性必不可少的环节,应予以重视。 相似文献
4.
基于数值大气模式WRF、三维变分数据同化WRF-3DVar、河北雨洪模型以及实时校正模型ARMA,在北方半湿润半干旱地区的大清河流域构建了陆气耦合洪水预报系统,并利用2012、2013年发生的3场降雨洪水,对系统的降雨洪水预报结果进行分析。结果表明:雷达反射率与GTS数据的同时同化,可有效改善数值大气模式对中小尺度流域的降雨预报效果,从而降低系统的洪水预报误差,ARMA模型的应用,能够进一步提升系统的洪水预报精度,随着预见期的延长,系统的预报精度下降,但系统在6h预见期内仍表现出较好的应用效果。因此,在数据同化和实时校正的"双校正"模式下,陆气耦合洪水预报系统在延长洪水预报预见期的同时,具有较高的洪水预报精度,具有一定的应用前景。 相似文献
5.
在分析历史降雨资料的基础上,建立流域内各雨量站点雨量与流域平均面雨量的相关关系。结合流域水文站分布图选出与流域面雨量相关性高且有区域代表性的雨量站作为遥测系统的关键测站,保证其稳定运行。利用定点定面关系分析方法,由流域内关键测站的时段雨量推求流域时段面雨量,并带入洪水预报模型进行洪水预报。该方法不依赖流域内全部测站的降雨信息,可有效解决流域内雨量站缺测或数据错误时的洪水预报问题。该方法可为无资料或资料短缺地区及新建水库因资金限制只能建设少量测站时的洪水预报提供参考。 相似文献
6.
降雨预报信息作为洪水预报模型的输入,该信息的准确性直接影响洪水预报模型输出的准确性.为探究模型输入(降雨预报)误差与输出(洪水预报)误差之间的关系,以英那河流域为例,分析了不同雨量等级下,预报模型的输入误差与输出误差的分布规律,并定性分析了两种误差的相关关系.结果表明,降雨量等级若为无雨及小雨时,两种误差不相关;若为中... 相似文献
7.
采用加拿大区域性中尺度大气模式MC2(Canadian Mesoscale Compressible Community)和新安江模型单向耦合模型系统,对2005年7月4～15日发生在淮河流域的一场暴雨洪水,进行了实时预报.采用王家坝以上流域的实测降水和王家坝断面的实测洪水资料,对MC2预报降水的时空分布和陆气耦合模型预报的洪水过程进行了分析.结果表明,MC2对该场强降水过程具有很好的预报能力,陆气耦合模型有效地增长了洪水预报的预见期,具有很好的应用前景. 相似文献
8.
相较于大江大河的流域水文预报研究,中小流域的研究相对匮乏。以沅江河溪水文站以上流域为例,研究LSTM(Long Short-Term Memory)模型和新安江模型在场次洪水中的模拟效果。通过对比,新安江模型的整体模拟精度较高,洪量、洪峰、峰现时间的平均相对误差分别为9.39%、9.55%、1.6 h,确定性系数为0.73,综合合格率为100%,达到甲级精度标准;LSTM模型的模拟精度较低,洪量、洪峰、峰现时间的平均相对误差分别为11.76%、12.33%、2.3 h,确定性系数为0.60,综合合格率为75%,达到乙级精度标准。结果表明,新安江模型和LSTM模型是中小河流洪水预报的有效方法,均可用于河溪流域的正式预报,且对于河溪流域,新安江模型的模拟精度比LSTM模型更高。 相似文献
9.
为了提高大江河洪水预报精度,结合本地大江河洪水特性,提出利用涨落洪规律建立洪水预报模型。该模型可以解决以下两个问题：一是大江河预报河段上游站不能通过降雨径流关系推求入流过程,而需要作下游站洪水过程预报问题;二是按马斯京根法进行河道流演算的没有预见期的问题。 相似文献