基于物理成因识别的第二松花江汛期径流预报

论文摘要

针对第二松花江流域中长期径流预测精度较低问题,为了分析物理预报因子的作用过程以提高汛期洪水预报精度,选取太阳黑子相对数为物理影响因素,进而识别其影响时滞,以影响时滞期内的太阳黑子相对数作为径流预报因子,以汛期(6—9月份)月平均径流为预报项目,采用BP神经网络识别映射关系,采用历史资料作为训练样本,完成网络训练和检验。以第二松花江干流控制性水利工程丰满水库为例,对2017年汛期月平均径流进行预报。结果表明:丰满水库汛期月平均入库流量为1 400 m~3/s,来水频率为11%,定性预报第二松花江流域2017年为丰水年;2017年丰满水库实际来水141.00亿m~3,为多年均值的112%,为偏丰来水年份,来水定性预报正确。该方法的创新点在于:采用全局敏感性分析方法识别太阳活动的影响时滞,以确定预报因子;采用BP网络模拟预报因子与预报项目的复杂非线性相关关系,以构建预报网络。研究成果为2017年吉林省水文预报和防汛决策提供了重要支撑。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 孙虹,李鸿雁,郭道华,鲍珊珊

关键词: 太阳黑子,敏感性分析,非线性映射识别,长期径流预报,洪水预报,干旱洪涝灾害,防汛抗旱

来源: 水利水电技术 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地球物理学

单位: 吉林省水文水资源局(吉林省水环境监测中心),吉林大学新能源与环境学院

基金: 国家自然基金委中韩合作项目(51711540299),吉林省科技厅基础研究项目(20180101078JC)

分类号: P338

DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.03.006

页码: 45-51

总页数: 7

文件大小: 1015K

下载量: 120

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