ENSO事件影响下长江大通站汛期径流预测建模分析

发布时间：2017-06-19 19:14

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【摘要】：从环流指数和ENSO事件指数出发,考虑到大尺度环流系统和海温影响的长期性,使用滑动平均方法对预报因子做前期处理,计算了预报因子在2、3、6月尺度的滑动平均值。在此基础上采用BP神经网络建立了长江大通站汛期径流预测模型(BP-Pre),重点对ENSO事件影响下的径流极值进行预测。为验证模型可行性,采用均生函数模型和利用传统因子建立的BP模型(BP-Ori)作对照分析并进行精度评价。结果表明,部分因子在滑动平均处理下Spearman秩相关系数得到提高;历史平均上,大通站汛期径流与前年发生的ENSO事件关系密切;事件类别不同,对应径流也相对偏大或偏小;BP-Pre模型在率定期拟合效果不及均生函数模型和BP-Ori模型,但从多方法综合评价分析来看其检验期的预测精度更高,对径流极值预测更为精准。
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;池州梅龙镇大通站;
【关键词】： ENSO事件 前期处理 大通站 汛期径流预测
【分类号】：TV121
【正文快照】： 1引言河道径流量与ENSO(ENSO是厄尔尼诺(拉尼娜)事件及南方涛动的缩写)事件存在联系的情况在全世界的很多地方均存在[1,2]。ENSO事件反映热带、东太平洋海表面大范围持续异常偏暖(冷)及热带太平洋、印度洋之间大气质量大尺度起伏振荡,其对全球大气环流和气候异常有重要影响,会

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3 刘R，

本文编号：463516