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11.
12.
基于全球多模式集合预报(TIGGE)资料,以柴河流域为研究区域,采用TS评分、Brier评分和Talagrand分布等方法对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)三个中心集合预报的6h、12h、24h短期降雨量进行定量评估和对比,并分别以实测降雨和NCEP预报降雨驱动新安江模型模拟洪水过程,据此探讨了集合降雨预报的可利用性。得到两个重要结论:ECMWF、NCEP和UKMO对低雨量级降雨的预报效果较好,各雨量级的预报效果有随预见期增长而增加的趋势,且普遍存在空报率较高、漏报率偏低的情况;集合降雨预报信息可应用于新安江模型进行洪水预报,并能够有效的延长洪水预报的预见期。研究成果可在适当条件下推广应用至其它流域的洪水预报作业中。 相似文献
13.
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阐述尉犁县暴雨洪水特性及存在问题,并以新地村为例,分析防灾对象所在小流域,以及上游集水区暴雨频率及时程分配,采用洪峰流量模比系数地区综合频率曲线法等四种方法,对不同频率下的暴雨洪水进行探讨对比提出:尉犁县预警时段为1 h、2 h和3 h,为提高山洪灾害防御能力提供科学依据。 相似文献
15.
桃曲坡水库是一座以农业灌溉、城市供水为主,兼有防洪、旅游综合利用的中型水库。设计洪水位788.54 m。通过对桃曲坡水库洪水特征、水库防洪预案和洪水实际调度进行分析,提出具有针对性的洪水调度具体建议,对其它相似水库工程洪水调度具有一定借鉴作用。 相似文献
16.
利用Pettitt非参数检验法和Mann-Kendall非参数趋势检验法,分析年最大洪峰流量序列的非一致性,确定序列的变异形式,采用“分解-合成”理论对其进行一致性修正,得到过去、现状两种条件下年最大洪峰流量序列,根据贝叶斯理论对序列一致性修正前后参数不确定性进行估计,并对其预报区间优良性进行评价。研究结果表明:年最大洪峰流量序列变异点发生在1993年,序列整体上升趋势不显著,在1957-1993年子序列呈显著下降趋势,而1994-2006年子序列变化趋势不显著,跳跃变异为序列主要变异形式;给出了实测、还原及还现序列参数后验分布估计值及95%置信区间,将其结合优化适线法进行P-Ⅲ型频率分析,得到修正前后设计频率年最大洪峰流量预报区间估计值;还原、还现序列与实测序列相比,预报区间覆盖率均提高24%,平均带宽分别减少39.59%、23.17%,平均偏移幅度分别减少28.45%、11.39%。通过对非一致性年最大洪峰流量序列还原/还现计算,可减小参数估计不确定性对其计算产生的影响,从而提高预报区间的可靠性。 相似文献
17.
将TOPMODEL应用于饮马河流域,选取2013-2019年共6次暴雨洪水过程进行模拟和评估,将饮马河模拟流量与实测流量对比分析,探讨该模型在该流域洪水模拟的可用性.结果表明:TOPMODEL实现了空间产流面积分布的可视化;TOPMODEL在饮马河流域模拟效果较好,可用于该流域流量预报;不同等级降雨量、不同的降雨落区以及前期降雨多寡对饮马河的流量影响较大,即累计雨量越大、雨强越强、强降雨越靠近上游、前期降雨越多,洪峰流量也越大.因此,TOPMODEL可为饮马河流域的防洪调度和防灾减灾提供技术支持. 相似文献
18.
基于流溪河模型构建了不同空间分辨率的新丰江水库入库洪水预报模型,采用粒子群算法优选模型参数进行洪水模拟,对比实测资料验证了模型性能。结果表明,建立的新丰江水库入库洪水预报流溪河模型模拟效果优良,符合新丰江水库入库洪水预报的精度要求,可用于新丰江水库入库洪水预报:90 m空间分辨率的模型模拟效果最好,200 m空间分辨率的模型也具有良好的模拟性能,500 m空间分辨率的模型模拟性能有明显降低。模型计算工作量随分辨率的提高呈指数增加,90 m空间分辨率的参数优选时间是200 m空间分辨率参数优选时间的7.04倍,而200 m空间分辨率的参数优选时间是500 m空间分辨率参数优选时间的3.53倍。 相似文献
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洪水过程由多个特征变量组成,各变量之间存在正相关性,应进行多变量联合分析。但随着变量的增多,在相同样本条件下,多维联合分布具有更大的抽样不确定性。将历史洪水纳入多维联合频率分析,以提升各特征变量边缘分布和Copula函数相关性参数的准确性。以分层Archimedean Copulas函数为基础,构建了考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型,将多维联合分布分解成为若干个二维Copula函数的多级层叠形式,并结合极大似然法,选用遗传算法求解特征变量边缘分布及各层Copula函数的相关性参数。长江流域宜昌站的应用结果表明,考虑历史洪水不确定性的多维联合洪水频率分析层次模型能够完整地描述整个洪水过程,考虑洪水过程特征变量之间的相关性,也能够有效利用历史洪水,改善样本的代表性,Copula函数的相关性参数符合实测序列峰量之间的相关关系。 相似文献