【摘要】：降雨受到各種復(fù)雜因素的影響,使單一的觀測(cè)方法難以有效的描述真實(shí)降水,因此,融合多種不同的降水信息成為水文氣象領(lǐng)域近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。但大多數(shù)的雨量融合研究都是將雨量序列直接進(jìn)行融合,而忽略了雨量序列本身復(fù)雜的時(shí)頻成分,以及不同雨量之間的時(shí)頻差異性。本文結(jié)合小波分析方法對(duì)不同雨量(地面雨量計(jì)觀測(cè)雨量和FY-2D衛(wèi)星反演雨量)的時(shí)頻特點(diǎn)和組成進(jìn)行了分析,并在此基礎(chǔ)上,根據(jù)小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),提出了三種不同的雨量融合方法—“分解-單支重構(gòu)-融合-預(yù)報(bào)-疊加”、“分解-融合-預(yù)報(bào)-重構(gòu)”和“分解-單支重構(gòu)-融合-預(yù)報(bào)”模型,并將其與未進(jìn)行雨量融合的模型,以及僅將雨量進(jìn)行簡(jiǎn)單加權(quán)融合的模型進(jìn)行對(duì)比,最終根據(jù)金華江流域的未來(lái)1h流量預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)上述模型的性能以及融合雨量的合理性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,(1)融合雨量?jī)?yōu)于簡(jiǎn)單加權(quán)融合模型,能更真實(shí)的反映降雨情況,說(shuō)明根據(jù)各雨量的時(shí)頻成分分別融合得到的雨量更有效。(2)最優(yōu)的融合模型“分解-單支重構(gòu)-融合-預(yù)報(bào)-疊加”在金華江流域未來(lái)1h的流量預(yù)報(bào)上,較簡(jiǎn)單加權(quán)融合模型提高了 42.4%,較未進(jìn)行雨量融合的模型提高了 48.5%-52.6%。(3)融合雨量與原始地面雨量站觀測(cè)雨量的大體趨勢(shì)一致,但在數(shù)量上小于地面雨量計(jì)觀測(cè)雨量;地面雨量計(jì)觀測(cè)雨量和FY-2D衛(wèi)星反演雨量在融合雨量中均占到了一定的比重,前者對(duì)融合雨量的貢獻(xiàn)率較大,其所占權(quán)重可達(dá)到0.4-0.85,后者在融合雨量中所占權(quán)重較小,為0.15-0.3。(4)不同分解尺度上兩種雨量所占權(quán)重各不相同,說(shuō)明兩種雨量觀測(cè)途徑所觀測(cè)到的有效雨量信息(時(shí)頻成分)不同。
【圖文】：

圖１．１技術(shù)路線路逡逑

對(duì)來(lái)自其它神經(jīng)元的信號(hào)求和，，并產(chǎn)生神經(jīng)脈沖輸出信號(hào)，但這一過(guò)程其逡逑實(shí)是相當(dāng)慢的，而大腦之所以能夠快速地處理各種信息，要?dú)w功于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑的大規(guī)模并行系統(tǒng)。生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)如圖２．１所示。逡逑突觸逡逑＝信號(hào)一一逡逑）邋Ｘ邋邐－—、邐逡逑／邐細(xì)佭逡逑樹(shù)突邐１／１逡逑圖２．１生物神經(jīng)元示意圖逡逑１１逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P412

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2620613