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1.
2.
3.
准确判断重大自然灾害发生趋势对于防灾减灾意义重大.基于时间对称性理论,本文构建“可公度降噪—对称性趋势判断—信息结构系稳定性检验”研究模式,判断了淮河流域(HRB)洪涝灾害发生趋势.结果表明:(1)通过可公度降噪处理去除了噪声元素,提高了预测的精确性;(2)运用三元可公度、蝴蝶结构图、信息结构系等方法判断,2019年HRB发生洪涝灾害的信号较强,该年发生洪涝灾害的随机性概率为66.7%,不漏报置信水平为57.1%;(3)通过洪涝灾害与太阳黑子活动的相关性分析可知,HRB在太阳黑子活动谷年附近易发生洪涝灾害,进一步提高了预测结果的可信度.“可公度降噪—对称性趋势判断—信息结构系稳定性检验”研究模式是对现有时间对称性方法的补充和完善,以期为中国灾害预测起到一定的推动作用.  相似文献   
4.
近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化   总被引:1,自引:0,他引:1  
颜雅琼  申双和 《气象科学》2019,39(4):457-466
水分盈亏是区域干湿气候划分的重要依据。基于淮河流域63个气象台站1957—2014年逐日观测数据,运用累积距平、Mann-Kendall突变分析、Morlet小波分析及ArcGIS反权重空间插值法,结合Penman-Monteith蒸散计算模型获得淮河流域水分盈亏量的周期特征、突变特征及其时空分布特征,并分析其主要影响因子。结果表明:(1)水分盈亏月变化基本符合5月最低,7月最高。(2)从季节分布来看,水分亏缺面积秋季春季冬季夏季,亏缺程度春季最强。从平均年水分盈亏量分布来看,水分盈亏量由南向北递减。且不论季节还是年状况,山地及河流对区域水分盈亏量的南北递减存在滞后作用。(3)从各因子气候倾向率的时空分布来看,江苏东南部、山东西部、河南大部、湖北中部水分盈亏量变化的主导因子为潜在蒸散量,其他区域的主导因子为降雨量。(4)淮河流域水分盈亏量存在周期特征,第一主周期为10 a。  相似文献   
5.
庆丹丹  宋凡  宁少尉  金菊良  高成 《水文》2018,38(5):52-58
为了加深对最新GPM卫星降水产品在具体流域的误差特性的了解,利用中国日降水分析产品(CPAP),选取相关系数(CC)、平均误差(ME)、探测率(POD)、错报率(FAR)以及6个极端降雨指标评估2014年4月至2016年3月期间IMERG卫星降水产品和GSMap-Gauge卫星降水产品在淮河、海河流域的误差特性及性能表现。结果表明:(1)两种卫星降水产品的总误差的空间分布完全不同,以高估为主要表现。(2)产品在百分位指标(RR99p及RR95p)和绝对阈值指标(R20及R20TOT)的表现非常好,相关系数超过0.84。对于持续时间指标(CWD及CDD),表现则均不理想,但GSMap-Gauge产品仍优于IMERG产品。(3)不论是日、月尺度下的比较,还是在探测率及错报率上,GSMap-Gauge产品性能表现总是更优。月降雨量估测结果的准确性明显高于日降雨量估测结果。  相似文献   
6.
淮河流域洪水极值非平稳性特征   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于淮河流域9个水文站的月径流量数据,采用Pettitt非参数检验法、GAMLSS模型与洪水频率分析模型等方法,揭示了淮河中上游洪水频率的演变规律,分析基于平稳性和非平稳性条件下的洪水发生强度及洪涝灾害所带来的影响.研究发现:潢川、横排头和蚌埠站点未发生明显变异,其余6个站点发生均值或方差变异,变异时间主要集中在2000年左右.淮河流域的最优拟合分布函数是Weibull;班台、蒋家集和横排头站适宜于非平稳性模型,其余站点选择平稳性模型.各站点非平稳性条件下10年和20年一遇设计流量值与平稳性条件下皮尔逊Ⅲ型分布设计流量值相差不大,但30年一遇、50年一遇和100年一遇的设计流量相差逐渐变大.横排头站和蚌埠站洪水放大因子随着时间增加呈上升趋势且大于1,百年一遇重现期不足80年.各站点年最大洪峰流量与淮河流域、安徽省水灾面积通过了95%或99%的显著性检验.  相似文献   
7.
基于时空统计降尺度的淮河流域夏季分月降水概率预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
刘绿柳  杜良敏  廖要明  李莹  梁潇云  唐进跃  赵玉衡 《气象》2018,44(11):1464-1470
针对淮河流域水资源短缺、洪涝、干旱并存的问题,基于国家气候中心第二代季节气候模式的集合回报数据集(1991—2014年),建立时空相结合的统计降尺度模型,提前1—3个月预测该流域夏季分月降水,应用ROC(relative operating characteristics)评分评估比较了不同集合预测方案的预测技巧。交叉检验结果表明,样本数取18、20、22、28时,集合预测方案对3、4、5月三个起报时次预测的夏季各月降水技巧预测均高于模式预测技巧。2015—2017年的独立样本检验进一步表明该统计降尺度模型能够明显降低3月、5月起报的6月和8月的降水预测偏差。认为可尝试将该降尺度方法应用于淮河流域夏季降水预测及进一步的流域水文预测。  相似文献   
8.
淮河流域5~6月降水的年际及年代际变化   总被引:2,自引:1,他引:1  
淮河流域降水异常进行分析对于预测黄海绿潮具有重要意义。选取淮河流域10个站,长江流域15个站,通过对国家气象信息中心1951~2011年的逐月降水数据进行分析,研究淮河流域和长江流域5~6月平均降水异常。2000~2010年,淮河流域5~6月降水呈现增加趋势,与长江流域降水呈反位相变化。分别对淮河流域5~6月平均降水异常与印度洋偶极子指数(Dipole Mode Index,DMI),以及太平洋年代际振荡(the Pacific Decadal Oscillation,PDO)指数做相关性分析,结果表明:淮河流域5~6月平均降水异常与6个月前的DMI指数达到最大正相关,与20个月前的北太平洋(20°N以北)SST呈现明显的负相关,与PDO指数达到最大负相关。这表明,PDO、DMI指数对淮河流域5~6月降水异常的年代际、年际变化具有明显的指示作用。  相似文献   
9.
淮河流域大气环流型在冬季气温预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法,根据由1970—2012年NCEP/NCAR逐日海平面气压场计算得到的环流指数,对淮河流域的环流进行分型。分析了冬季主要环流型和气温的分布特征及两者的联系,并以环流指数和主要环流型为预测因子,结合经验正交函数分解(EOF)方法和逐步回归方法,建立了淮河流域冬季气温距平的预测模型。结果表明,淮河流域冬季的主要环流型是东北风型、东风型、反气旋环流型以及东北风、东风配合下的反气旋性环流型,划分的环流型符合实际情况,这些环流型具有显著的年际和年代际变化特征。通过对预测模型进行后报试验和独立预报试验,表明该模型具有一定的预报技巧。  相似文献   
10.
A hydrological simulation in the Huaihe River Basin(HRB) was investigated using two different models: a coupled land surface hydrological model(CLHMS), and a large-scale hydrological model(LSX-HMS). The NCEP-NCAR reanalysis dataset and observed precipitation data were used as meteorological inputs. The simulation results from both models were compared in terms of flood processes forecasting during high flow periods in the summers of 2003 and 2007, and partial high flow periods in 2000. The comparison results showed that the simulated streamflow by CLHMS model agreed well with the observations with Nash-Sutcliffe coefficients larger than 0.76, in both periods of 2000 at Lutaizi and Bengbu stations in the HRB, while the skill of the LSX-HMS model was relatively poor. The simulation results for the high flow periods in 2003 and 2007 suggested that the CLHMS model can simulate both the peak time and intensity of the hydrological processes, while the LSX-HMS model provides a delayed flood peak. These results demonstrated the importance of considering the coupling between the land surface and hydrological module in achieving better predictions for hydrological processes, and CLHMS was proven to be a promising model for future applications in flood simulation and forecasting.  相似文献   
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