【摘要】：降雨受到各種復雜因素的影響,使單一的觀測方法難以有效的描述真實降水,因此,融合多種不同的降水信息成為水文氣象領域近年來的研究熱點。但大多數(shù)的雨量融合研究都是將雨量序列直接進行融合,而忽略了雨量序列本身復雜的時頻成分,以及不同雨量之間的時頻差異性。本文結(jié)合小波分析方法對不同雨量(地面雨量計觀測雨量和FY-2D衛(wèi)星反演雨量)的時頻特點和組成進行了分析,并在此基礎上,根據(jù)小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的特點,提出了三種不同的雨量融合方法—“分解-單支重構(gòu)-融合-預報-疊加”、“分解-融合-預報-重構(gòu)”和“分解-單支重構(gòu)-融合-預報”模型,并將其與未進行雨量融合的模型,以及僅將雨量進行簡單加權融合的模型進行對比,最終根據(jù)金華江流域的未來1h流量預報結(jié)果對上述模型的性能以及融合雨量的合理性和有效性進行了驗證。結(jié)果表明,(1)融合雨量優(yōu)于簡單加權融合模型,能更真實的反映降雨情況,說明根據(jù)各雨量的時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-預報-疊加”在金華江流域未來1h的流量預報上,較簡單加權融合模型提高了 42.4%,較未進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雨量的大體趨勢一致,但在數(shù)量上小于地面雨量計觀測雨量;地面雨量計觀測雨量和FY-2D衛(wèi)星反演雨量在融合雨量中均占到了一定的比重,前者對融合雨量的貢獻率較大,其所占權重可達到0.4-0.85,后者在融合雨量中所占權重較小,為0.15-0.3。(4)不同分解尺度上兩種雨量所占權重各不相同,說明兩種雨量觀測途徑所觀測到的有效雨量信息(時頻成分)不同。
【圖文】：

圖１．１技術路線路逡逑

對來自其它神經(jīng)元的信號求和，，并產(chǎn)生神經(jīng)脈沖輸出信號，但這一過程其逡逑實是相當慢的，而大腦之所以能夠快速地處理各種信息，要歸功于大腦神經(jīng)網(wǎng)絡逡逑的大規(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＝信號一一逡逑）邋Ｘ邋邐－—、邐逡逑／邐細佭逡逑樹突邐１／１逡逑圖２．１生物神經(jīng)元示意圖逡逑１１逡逑
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P412

【參考文獻】

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本文編號：2620613