简介：摘要：近年来，我国的水库工程建设有了很大进展，水库的预报调度工作也有了很大进展。水库防洪调度涉及水库的安全运行，通过对水库进行合理的调度，为防汛指挥的决策提供科学依据，保障水库汛期安全运行。本文首先分析洪水预报模型设计，其次探讨水库预报调度模型设计实现，以供参考。

简介：选用1961—2015年东北地区26个气象站月平均气温资料、国家气候中心74项环流特征量指数、NCEP/NCAR再分析资料和1986—2015年辽宁省水稻单产资料,分析了辽宁省水稻产量的时间变化特征,基于大气环流对长期天气过程影响的滞后性,考虑预报因子的显著、稳定性和独立性,应用多元线性回归方法建立水稻年景的预报模型。结果表明：（1）辽宁省水稻实际产量、趋势产量、气象产量均呈增加趋势,发生气候突变时间分别为1992、1997和1994年,实际产量与气象产量的关系较密切;（2）水稻年景预报模型经F检验,具有统计学意义,预报基本正确率为81.9%,用该模型预测2014、2015年水稻年景,均接近实际值。

简介：通过分析雨量预报误差的计算方法，构造了评价准则函数，从而建立了雨量预报方法的评价模型。进一步，考虑公众感受时，我们将预报误差改为级差来评价。并对不同的级差加不同的权值。

简介：摘要：水情预警预报模型是一种用于监测、评估和预测水资源状况的工具。本文主要介绍了建立水情预警预报模型的方法和应用。首先，对现有的水资源数据进行收集和整理，并基于统计分析和数学模型构建水情预测模型。然后，利用该模型对未来一段时间内的水资源供需状况进行预测，并提供相应的预警预报。最后，根据实际应用情况，分析了该模型的优点和不足之处，并提出了进一步完善和优化的方向。

简介：摘要：本文利用龙泉驿区国家站1年的日出实景观测资料以及云量、能见度、日照强度等观测资料，选用相关分析方法，找到影响观测日出的气象因素，并对权重进行了分析建立了日出观测指数的预报模型，在工作中极具实际意义。

简介：摘 要：基坑工程的安全稳定对企业及社会具有十分重要的意义。本文在某一工程实例的原始观测数据序列的基础上，分别利用灰色模型、灰色神经网络组合模型以及小波优化的灰色模型对基坑的沉降进行预报。结果显示：在短期稳定的原始数据序列中，灰色模型的预报精度最高，组合模型虽然具有一定的优势，但在原始数据序列不足的情况下也难以发挥其模型特点，获得较高的预报精度。

简介：摘要近些年以来，河道洪水预报涉及到的具体预报技术正在实现全面转型，其中关键在于运用模型方式来预报实时性的河道洪水状态。与传统模式相比，建立于概率预报基础上的洪水预报模型具备更高层次的精确度，而与之有关的建模方式也可以分成较多种类。因此在现阶段的河道洪水预报实践中，应当能够全面明晰实时性的洪水概率预报手段与方法，从而实现因地制宜的概率预报。

简介：一、引言在作物产量的气象预测预报模型中,通常是将作物产量y分解为三个部分:由相对稳定的惰性少变因子(主要是指农业技术水平)引起的趋势产量y_t,它一般表现为产量的正函数;二是由不稳定的活跃多变因子(主要是指气象条件)引起的气象产量y_w,在人们尚无法控制和改变大自然的情况下,它总是使得实际产量沿时间趋势线上下波动;三是某些偶然

简介：针对以往监测模型预测精度难以保证的问题，提出了一种新的安全监测预报模型——遗传回归模型，在保证一定拟合精度的基础上运用该模型，提高了模型预测精度。

简介：洪水概率预报通过提供具有一定置信度的预报区间,评估预报结果的可靠度,为防洪调度提供重要依据。以淮河关键防洪断面王家坝为研究对象,分别采用API和新安江(XAJ)确定性模型进行初始的确定性预报,在此基础上,再采用模型条件处理器(MCP)推求不同量级洪水预报流量的条件概率分布函数,实现洪水概率预报。分别从中位数的确定性精度评价和概率预报的可靠度评价两方面对预报结果进行分析,结果表明:MCP洪水概率预报结果不仅具有较高的可靠度,而且其中位数预报与确定性模型结果相比,预报精度整体有所提高,说明MCP具备一定的校正预报能力。

简介：由于水文模型是对物理过程的简化，用以描述事物最主要的物理过程，从而数学模型受许多不确定因素的影响．因此，提出了一种耦合了人工神经网络（ANN）和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法．该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的径流剩余误差／流量预报结果，其工作原理为用神经网络模型预报新安江模型误差，并作为新数据引入，使径流预报得到改进．对互补的神经网络模型而言，使用的变量要以特定格式输入以符合新安江模型的要求．结果表明，与单独用新安江模型预报相比，互补模型的洪水预报精度有明显提高.

简介：本文以船舶防台预报为研究对象,采用灰色关联度分析、正权递归集成法、模糊贴近度方法,构建船舶防台预报集成模型,并使用Matlab工具求解.采集了中央站、香港站、日本站三个站点的数据进行实例研究.结果表明,本文建立的船舶防台预报集成模型得到的结果具有明显的优势,对船舶防台决策具有一定的参考价值.

简介：摘要：随着极端气候事件的频发，小流域洪水对人类社会和自然环境构成了严重威胁。本文旨在探讨并优化小流域洪水预报模型，以提高其预测精度和实用性。通过分析现有模型的局限性，本研究提出了一种结合遥感技术和机器学习算法的新模型。该模型能够更准确地模拟降雨与洪水发生之间的关系，并考虑到了地形、土壤湿度和人类活动的影响。通过多个案例研究的验证，新模型在预测精度上取得了显著提升，证明了其在实际应用中的有效性。

简介：摘要：长短期记忆神经网络（LSTM）模型是一种可以用来预测时间序列较长尺度变化的神经网络，是可以用于中长期径流预测的模型。本文研究目的是，将径流数据中的枯水期径流分离出来单独预测，以此来提高LSTM模型的预测效果。研究方法是选取寸滩站径流数据，将这些径流数据中的枯水期分离出来预测，在将其预测结果与没有分离枯水期的全年预测结果进行对比分析。结果表明，LSTM模型在长江上游流域只预测枯水期的效果好于全年的预测效果。

简介：摘要以IGS中心提供的2010-2014年的电离层总电子含量(TEC)数据作为实验数据，利用ARIMA模型对TEC进行分析以及短期预报，主要分析ARIMA模型在不同时空环境下的预报精度以及ARIMA模型在中国地区的适用情况。结果表明ARIMA模型预报5d的平均相对精度为86.7%，平均绝对偏差为1.83TECu，且该模型在中国地区的预报精度较高。

简介：关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性，将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子，构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理，对离散化后的数据集进行关联规则分析，挖掘出满足事先设定的最小支持度和最小置信度的强关联规则，解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流长期预报为例，挖掘出满足要求的强关联规则，这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系，说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。

简介：土壤侵蚀模型研究,是土壤侵蚀学科的前沿领域和水土保持规划的有效手段.述评了我国在坡面预报模型和流域侵蚀产沙模型、区域水土流失评价模型和全国水土流失宏观趋势预测的研究进展,提出了中国水蚀预报模型研究面临的挑战与任务,指出了我国水蚀预报模型近期研究重点.

简介：借助于分析型数据可以提升预报人员对海量数据信息的分析能力，是数据仓库技术中的核心，是确保数据仓库在气象领域中充分应用的基础。本文分别从天气预报分析型数据概念模型、聚集变换的类型和基本天气系统识别三个方面阐述了天气预报分析型数据模型构建的过程。

简介：水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。

简介：