基于影響因子不確定性的降水概率集合預(yù)報研究
發(fā)布時間：2021-01-25 06:58
降水作為灌溉主要水源之一,實現(xiàn)對降水量的準(zhǔn)確預(yù)測,對區(qū)域尤其是灌區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、水資源綜合應(yīng)用與管理以及抗災(zāi)減災(zāi)方面都具有重大的意義。而降水受多種因素的影響,其中降水量與氣象因子的變化密切相關(guān),因而氣象因子的不確定性必然影響著降水量預(yù)報的精度。為獲取氣象因子不確定性特征,提高降水預(yù)報結(jié)果的精度。因此本研究以友誼農(nóng)場為三江平原的典型研究區(qū)域,應(yīng)用其月氣象數(shù)據(jù)為研究對象,實現(xiàn)基于降水主要影響因子不確定性的降水概率預(yù)報及集合預(yù)報。主要研究內(nèi)容如下:（1）降水主要影響因子辨識與不確定性分析應(yīng)用逐步回歸分析法對降水主要影響因子進行進一步辨識,并通過云模型技術(shù)實現(xiàn)降水及其主要影響因子的不確定性的定性與定量之間的轉(zhuǎn)化,最終得到降水及其各因子的不確定性強弱的關(guān)系為:U降水量>U蒸發(fā)量>U平均氣溫>U相對濕度。（2）確定性預(yù)報模型通過降水自相關(guān)和降水主要影響因子分別建立RBF-ANN預(yù)報模型（AR-RBF和IF-RBF）,并將其應(yīng)用到友誼農(nóng)場的月降水量預(yù)測中,通過對比分析發(fā)現(xiàn),考慮更多因素的IF-RB...
【文章來源】：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
友誼農(nóng)場地理位置圖
圖 6-6 w1和 w2的聯(lián)合概率密度Fig. 6-6 Joint probability density of w1and w22*]=[0.64 0.36]為 AM-MCMC-CM 中單一預(yù)測模型
447AM-MCMC-CM 和 IFU-PBF 模擬值與 圖 6-8AM-MCMC-CM 和 IFU-PBF 預(yù)報值01101 1106 1112 1206 1212 1306 131201401 1406 1412 1506 1512 1606 1612
【參考文獻】：
期刊論文
[1]城市用水量組合預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 郭澤宇,陳玲俐. 水電能源科學(xué). 2018(01)
[2]基于最優(yōu)權(quán)重的落葉松單木葉面積組合預(yù)測模型[J]. 郭孝玉,余坤勇,李增祿,陳春樂,劉健. 森林與環(huán)境學(xué)報. 2018(01)
[3]半濕潤流域水文模型比較與集合預(yù)報[J]. 霍文博,李致家,李巧玲. 湖泊科學(xué). 2017(06)
[4]基于多年降水的豫東地區(qū)夏玉米灌溉制度優(yōu)化[J]. 孫晉鍇,馮躍華,張子敬,高子樂. 節(jié)水灌溉. 2017(11)
[5]基于PW-MK及小波分析的遼陽降水特征研究[J]. 趙琳琳. 灌溉排水學(xué)報. 2017(09)
[6]基于云模型和D-S理論的沖擊地壓危險性綜合評價[J]. 陳光波. 礦業(yè)研究與開發(fā). 2017(06)
[7]基于k-最近鄰篩選的BMA集合預(yù)報模型研究[J]. 劉開磊,李致家,姚成,韓通,鐘栗,孫如飛. 水利學(xué)報. 2017(04)
[8]熵權(quán)-云模型在土石壩安全綜合評價中的應(yīng)用[J]. 李萌,鄧念武. 水電與新能源. 2017(03)
[9]基于云模型與證據(jù)理論的大壩安全綜合評估方法[J]. 郭芝韻,蘇懷智,劉炳銳,儲冬冬. 水利水電技術(shù). 2017(03)
[10]基于粒子群-支持向量機定量降水集合預(yù)報方法[J]. 孔慶燕,史旭明,金龍. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(05)
博士論文
[1]基于貝葉斯統(tǒng)計的水文模型不確定性研究[D]. 李明亮.清華大學(xué) 2012
[2]確定性水文模型的貝葉斯概率預(yù)報方法研究[D]. 邢貞相.河海大學(xué) 2007
碩士論文
[1]三江平原水文要素動態(tài)分析及水資源優(yōu)化配置研究[D]. 劉美鑫.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于集合預(yù)測及BFS的概率降雨預(yù)報方法研究[D]. 郭皓.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測技術(shù)的研究[D]. 沈艷.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[4]水庫中長期水文預(yù)報模型研究[D]. 馮小沖.南京水利科學(xué)研究院 2010
[5]組合預(yù)測模型及其應(yīng)用研究[D]. 戴華娟.中南大學(xué) 2007
本文編號：2998794
【文章來源】：東北農(nóng)業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁數(shù)】：67 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【部分圖文】：
友誼農(nóng)場地理位置圖
圖 6-6 w1和 w2的聯(lián)合概率密度Fig. 6-6 Joint probability density of w1and w22*]=[0.64 0.36]為 AM-MCMC-CM 中單一預(yù)測模型
447AM-MCMC-CM 和 IFU-PBF 模擬值與 圖 6-8AM-MCMC-CM 和 IFU-PBF 預(yù)報值01101 1106 1112 1206 1212 1306 131201401 1406 1412 1506 1512 1606 1612
【參考文獻】：
期刊論文
[1]城市用水量組合預(yù)測模型及其應(yīng)用[J]. 郭澤宇,陳玲俐. 水電能源科學(xué). 2018(01)
[2]基于最優(yōu)權(quán)重的落葉松單木葉面積組合預(yù)測模型[J]. 郭孝玉,余坤勇,李增祿,陳春樂,劉健. 森林與環(huán)境學(xué)報. 2018(01)
[3]半濕潤流域水文模型比較與集合預(yù)報[J]. 霍文博,李致家,李巧玲. 湖泊科學(xué). 2017(06)
[4]基于多年降水的豫東地區(qū)夏玉米灌溉制度優(yōu)化[J]. 孫晉鍇,馮躍華,張子敬,高子樂. 節(jié)水灌溉. 2017(11)
[5]基于PW-MK及小波分析的遼陽降水特征研究[J]. 趙琳琳. 灌溉排水學(xué)報. 2017(09)
[6]基于云模型和D-S理論的沖擊地壓危險性綜合評價[J]. 陳光波. 礦業(yè)研究與開發(fā). 2017(06)
[7]基于k-最近鄰篩選的BMA集合預(yù)報模型研究[J]. 劉開磊,李致家,姚成,韓通,鐘栗,孫如飛. 水利學(xué)報. 2017(04)
[8]熵權(quán)-云模型在土石壩安全綜合評價中的應(yīng)用[J]. 李萌,鄧念武. 水電與新能源. 2017(03)
[9]基于云模型與證據(jù)理論的大壩安全綜合評估方法[J]. 郭芝韻,蘇懷智,劉炳銳,儲冬冬. 水利水電技術(shù). 2017(03)
[10]基于粒子群-支持向量機定量降水集合預(yù)報方法[J]. 孔慶燕,史旭明,金龍. 數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識. 2017(05)
博士論文
[1]基于貝葉斯統(tǒng)計的水文模型不確定性研究[D]. 李明亮.清華大學(xué) 2012
[2]確定性水文模型的貝葉斯概率預(yù)報方法研究[D]. 邢貞相.河海大學(xué) 2007
碩士論文
[1]三江平原水文要素動態(tài)分析及水資源優(yōu)化配置研究[D]. 劉美鑫.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于集合預(yù)測及BFS的概率降雨預(yù)報方法研究[D]. 郭皓.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測技術(shù)的研究[D]. 沈艷.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2012
[4]水庫中長期水文預(yù)報模型研究[D]. 馮小沖.南京水利科學(xué)研究院 2010
[5]組合預(yù)測模型及其應(yīng)用研究[D]. 戴華娟.中南大學(xué) 2007
本文編號：2998794
本文鏈接：http://sikaile.net/kejilunwen/nykj/2998794.html
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