云與降水作為水資源的兩種不同物態(tài)形式,作為一個(gè)地區(qū)水資源的重要組成部分,對(duì)區(qū)域水資源管理與預(yù)警起到至關(guān)重要的作用。近年來,隨著全球環(huán)境變化,水資源越來越成為一種稀缺資源的同時(shí),也帶來了頻繁的災(zāi)害事件。研究云與降水之間關(guān)系,建立云降水水資源預(yù)測(cè)預(yù)警模型,成為亟待解決的問題。本文選取烏溪江流域?yàn)檠芯繉?duì)象,基于MODIS反演的2000-2004年每日云參數(shù)數(shù)據(jù)和地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量資料,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分別建立云-降水水資源預(yù)測(cè)預(yù)警模型,最后基于兩種模型結(jié)果作對(duì)比分析,優(yōu)選出烏溪江流域云降水水資源預(yù)測(cè)預(yù)警模型。結(jié)果表明,（1）綜合考慮云與降水形成機(jī)制、遙感反演物理基礎(chǔ)和儀器性能,選取出的歸一化云檢測(cè)指數(shù)、大氣水汽含量、MODIS第29、31和32波段云頂紅外亮溫差等5個(gè)云參數(shù)能準(zhǔn)確建立云與降水之間關(guān)系。（2）分析各云參數(shù)與降水關(guān)系,發(fā)現(xiàn)單一參數(shù)難以構(gòu)建云與降水之間復(fù)雜關(guān)系。（3）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的烏溪江流域云與降水預(yù)測(cè)預(yù)警模型,采用分季建模模型性能優(yōu)于年際建模方式。分季建模模擬結(jié)果雨季與旱季回歸分析相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.74和0.75,模型性能整體較優(yōu)。（4）采用PSO-LSSV... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

位論文 2域與研究方法流域概況流域位于浙江省西南部，是錢塘江上游衢江的一大支流霞嶺北麓大福羅山，河流全長 160 km，流域集水面積 28%，蘭江流域的 12%。烏溪江流域北部臨衢江，東西兩江山港流域，東南面與甌江大溪流域交界，西南面與閩江 2.1 烏溪江流域所示。

學(xué)位論文 2 y 表示，目標(biāo)參數(shù)（地表或大氣參數(shù)）為未知狀態(tài)矢量用測(cè)量得到的矢量 y，都是未知狀態(tài)矢量 x 與某些不描述狀量值前向函數(shù) ，考慮到在實(shí)際中測(cè)量存在誤差與前向函逼近，因此加上實(shí)驗(yàn)誤差 。測(cè)量過程就可以用前向模式），描述全部物理過程（圖 2.2）。全物理過程的理解構(gòu)建前向模式，我們需要了解測(cè)量儀描述，測(cè)量物理量的特點(diǎn)，狀態(tài)信號(hào)和測(cè)量信號(hào)的輻射量 y 與未知矢量 x 之間函數(shù)關(guān)系。

【參考文獻(xiàn)】：
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