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水文时间序列概率预报方法的通用架构

     

摘要

在准确揭示水文过程变化特性的基础上开展中长期(月尺度及以上)水文预报,是掌握未来水文情势和演变规律,以及研究解决实际水文水资源问题的重要基础.水文时间序列预报方法是揭示未来水文情势和演变规律的重要技术手段.本文首先梳理了目前常用的各类水文序列预报方法,分析讨论了各方法的基本原理和主要缺陷.然后,通过综合分析相关研究成果,总结得到关于水文序列预报方法的4点重要认识:序列预报前应进行序列分解;序列中确定成分和随机成分应分别建模预报;序列预报结果需要估计不确定性;模型集成效果常常优于单个模型效果.最后,提出一个水文时间序列概率预报方法的通用架构.利用该通用架构能够克服常规模型或方法的缺陷,进行物理成因分析的基础上,针对水文序列中不同特性的确定成分和随机成分别进行分析,既可得到准确的确定性预报结果,又可对预报结果的不确定性进行定量评估,并可提高最终预报结果的合理性和可靠性.

著录项

  • 来源
    《湖泊科学》|2018年第3期|611-618|共8页
  • 作者单位

    南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210029;

    中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,北京100101;

    中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室,北京100101;

    中国科学院大学,北京100049;

    武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072;

    南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210029;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    水文过程; 中长期水文预报; 不确定性; 概率预报; 分解合成;

  • 入库时间 2023-07-25 20:07:17

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