本文選題：集合預(yù)報(bào) + 洪水預(yù)報(bào)�。� 參考：《湖泊科學(xué)》2017年06期

【摘要】：以淮河流域吳家渡水文站作為試驗(yàn)站點(diǎn),采用基于貝葉斯平均法(BMA)的集合預(yù)報(bào)模型處理來源于馬斯京根法、一維水動(dòng)力學(xué)方法、BPNN(Back Propagation Neural Network)的預(yù)報(bào)流量序列,通過分析BMA的參數(shù)以及其預(yù)報(bào)結(jié)果,對(duì)各方法在淮河典型站點(diǎn)流量預(yù)報(bào)中的適用性進(jìn)行驗(yàn)證與分析.經(jīng)2003—2016年19場(chǎng)洪水模擬檢驗(yàn)可知,BMA模型能夠有效避免模型選擇帶來的洪水預(yù)報(bào)誤差放大效應(yīng),可以提供高精度、魯棒性強(qiáng)的洪水預(yù)報(bào)結(jié)果.通過進(jìn)一步比較各模型統(tǒng)計(jì)最優(yōu)的頻率與BMA權(quán)重值之間的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)權(quán)重值不適用于對(duì)單場(chǎng)洪水預(yù)報(bào)精度評(píng)定,而適用于描述多場(chǎng)洪水預(yù)報(bào)中,模型為最優(yōu)的統(tǒng)計(jì)頻率;基于大量先驗(yàn)信息,提前獲取BMA的權(quán)重等參數(shù),將是指導(dǎo)模型選擇、降低洪水預(yù)報(bào)不確定性、改進(jìn)洪水預(yù)報(bào)技術(shù)的有效手段.
[Abstract]:The Wujiadu hydrologic station in Huaihe River Basin is used as the test station. The ensemble forecasting model based on Bayesian average method (BMA) is used to process the forecasting flow series derived from Muskinggen method and one-dimensional hydrodynamic method BPNN (back Propagation Neural Network). By analyzing the parameters of BMA and its prediction results, the applicability of each method in the flow prediction of typical stations in Huaihe River is verified and analyzed. After 19 flood simulation tests in 2003-2016, it is shown that BMA model can effectively avoid the amplification effect of flood forecast error caused by model selection, and can provide high precision and robust flood forecast results. By comparing the correlation between the statistical optimal frequency of each model and the weight value of BMA, it is found that the weight value is not suitable for evaluating the accuracy of a single flood forecast, but is suitable for describing the optimal statistical frequency of the multi-field flood forecast. Based on a large number of priori information, obtaining the weight of BMA in advance will be an effective means to guide the selection of the model, reduce the uncertainty of flood forecast and improve the flood forecasting technology.
【作者單位】： 淮河水利委員會(huì)水文局(信息中心);沂沭泗水利管理局水文局(信息中心);
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0402703,2016YFC0400909)資助
【分類號(hào)】：P338

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本文編號(hào)：2113019