中长期水文预报2015.03.11VIP免费

中长期水文预报统计预报方法梁忠民河海大学水文水资源学院汇报内容提纲中长期水文预报基本需求11需要的基础资料22存在问题及研究趋势55常用预报方法简介33应用示例简介44Qt12月31日12月31日中长期水文预报——提供未来一年以内的预报旬月季年未来一年总量预报未来一年各季（或汛、枯期）预报未来一年各月（或旬）预报一、中长期水文预报基本需求时间尺度10月2月12月4月6月8月中长期水文预报——提供未来一年以内的预报定量定性提供具体数值。可在年初预报未来一年（旬、月、季、年），也可滚动预报未来一段时间（如3月报4月）提供预报量定性评价，如偏枯、偏丰或提供等级预报，如Ⅰ～V级一、中长期水文预报基本需求成果形式气象水文资料大气环流特征高空气压场海表温度地面观测74项环流指数（逐月）北半球100hpa、500hpa逐月平均高度场北太平洋逐月海温场（SST）当地降雨、径流、蒸发、日照等遥相关因子本地相关因子二、需要的基础资料74项环流指数可从中国国家气候中心下载二、需要的基础资料美国环境预报中心（NCEP）和美国国家大气研究中心（NCAR）提供1956年以来的100hpa和500hpa逐月平均高度场，资料范围从0˚N~80˚N，0˚E~10˚W，网格距为经度10˚×纬度10˚。北半球100hpa/500hpa逐月平均高度场二、需要的基础资料美国国家海洋和大气局（NOAA）提供的北太平洋1956年以来的逐月海温资料，资料范围从50˚N~10˚S，120˚E~80˚W，网格距为经度5˚×纬度5˚。北太平洋海温资料二、需要的基础资料水文、地形、工程运行等资料前期多年日、月降雨、气温、蒸发资料前期多年日、月径流、水位资料自然地理、地形资料水利工程特征参数及调度运行资料二、需要的基础资料三、常用预报方法简介统计学方法统计分析与水文模型耦合预报方法方法分类寻找预报变量与预报因子之间的统计关系，实现预报寻找预报变量与预报因子之间的统计关系，实现预报时间序列或统计相关水文模型气象要素预报水文模型水文要素预报气象要素预报水文模型水文要素预报（1）预报方法分类大气物理模型初始场、边界条件大气运动方程初始场、边界条件大气运动方程数值天气预报产品回归分析时间序列多元回归逐步回归门限回归。。。统计方法分类传统统计方法现代统计方法自回归滑动平均类马尔科夫转移周期分析。。。聚类/判别逐步聚类系统聚类。。。距离判别贝叶斯判别。。。模糊灰色混沌投影寻踪神经网络小波分析随机森林贝叶斯预报支持向量机相关向量机。。。三、常用预报方法简介统计预测与水文模型耦合水文集合预报统计分析与水文模型耦合预报方法率定确定性水文模型确定预报时刻系统初始状态构建模型输入集集合预报及统计分析统计方法预测模型输入要素率定确定性水文模型耦合预报三、常用预报方法简介（1）方法简介——多元回归类通过成因分析找出影响预测对象的影响因素（因子），应用数理统计中的多元线性回归方法建立预报方案。多元线性回归方程：01122mmybbxbxbx12mxxx,,,——预报因子基本思想根据历史资料用最小二乘方法确定根据相关性分析和物理成因分析012mbbbb,,,,——回归系数三、常用预报方法简介逐步回归逐步回归门限回归门限回归主成分回归主成分回归按相关性与贡献率的大小，逐步筛选与剔除相关因子按相关性与贡献率的大小，逐步筛选与剔除相关因子不同取值区间，建立不同的回归方程不同取值区间，建立不同的回归方程消除因子间的相关成分，提取主成分，并以主成分为变量，建立回归方程消除因子间的相关成分，提取主成分，并以主成分为变量，建立回归方程方法思想（1）方法简介——多元回归类三、常用预报方法简介（2）方法简介——时间序列（相关类模型）分析时间序列自身的相关特征，建立预报模型。基本思想分类ARMA（p,q）例：AR（p）模型：tptpptptptxxxx)()()(,22,1,),,(2xsxtCx),,0(2stCARIMA（p,d,q）解集模型正则展开模型。。。三、常用预报方法简介（2）方法简介——时间序列（AR(p)）模型阶数P确定,2,1,0,2)ln()(ppnpAIC)(min)(...