基于BP神经网络对黄河源区降水的降尺度模拟研究

摘要

利用黄河源区实测的水文气象资料、NCEP再分析数据及HadCM3情景模式,通过研究气象因子与降雨之间的非线性关系,基于BP神经网络模型采用3种不同时段(即全年S1、枯水期和丰水期S2及四季S4)对黄河源区建立3种降雨的统计降尺度模式,分析评价不同模式对降雨指标的模拟能力.结果表明:3个模型的模拟效果的优劣随着研究的时间尺度变化,对多数降雨指标的变化趋势能成功捕捉,但对量的模拟效果会随着指标和季节而变化,对极端指标的模拟效果均较差.