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  • 简介:耦合降水集合预报信息与水文模型是水文预报发展的一个重要方向。然而由于大气运行初始条件及模式的不确定性数值降雨预报不可避免地存在误差。基于全球集合预报系统(GFS)提供的1~8d预见期的降雨集合预报数据,研究了基于扩展型Logistic算法和异方差扩展型Logistic算法发展的5个统计后处理模型对淮河流域息县子流域GFS预报降雨的校正效果。结果表明,5个模型对GFS预报降雨均具有较好的校正效果,但随着预见期的增长,各个模型的校正能力呈衰减趋势。总体而言,相较于基于扩展型Logistic算法的3个模型,基于异方差扩展型Logistic算法的2个模型具有更优的校正能力。

  • 标签: 集合降雨预报 集合后处理 扩展型Logistic算法 异方差扩展型Logistic算法 GFS
  • 简介:为了解济南市未来降雨的变化情况,以济南市1959~2015年降雨量数据为研究对象运用SPSS软件中时间序列模型ARIMA对其进行了建模;拟合1959~2015年的降雨量数据及预测未来5年的降雨量。ARIMA模型预测结果表明了济南市2016~2020年的年降雨量依次为676.5,635.5,689.8,630.7,663.3mm,5年的年平均降雨量为659.2mm,这与过去57年的多年平均降雨量较为接近,可以依此推测济南市未来5年出现干旱及洪涝灾害的可能性较小。可以看出,影响ARIMA模型预测结果的因素有很多,为了更加精准地预测降雨量,应当考虑多种要素并结合当地具体环境,建立符合当地的降水量预测模型。

  • 标签: 时间序列模型 ARIMA模型 预测 降雨量 SPSS