概率洪水預(yù)報(bào)模型應(yīng)用研究

2.2萬(wàn)字 67頁(yè) 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要
現(xiàn)行的水文預(yù)報(bào)一般都是確定性預(yù)報(bào)，即提供的是定值預(yù)報(bào)結(jié)果，然而由于自然水文過程的復(fù)雜性和人類認(rèn)識(shí)水平的局限性，應(yīng)用水文模型進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)時(shí)，不可避免地存在著諸如輸入、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)等眾多的不確定性。由于這些不確定性的存在，導(dǎo)致了水文預(yù)報(bào)結(jié)果必然也存在著不確定性，進(jìn)而影響了決策的準(zhǔn)確性。因此，如何去認(rèn)識(shí)和描述這些不確定性，提供洪水概率預(yù)報(bào)，逐漸成為當(dāng)前水文科學(xué)的研究熱點(diǎn)之一。
BFS是一種基于貝葉斯理論框架的短期洪水預(yù)報(bào)理論，它將預(yù)報(bào)過程的不確定性劃分為輸入（主要是遇見期內(nèi)降雨）的不確定性和水文的不確定性（包括模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)等），但它不直接處理模型內(nèi)部的不確定性，代之以考慮模型輸出的不確定性原則上它可與任意水文模型耦合。利用黃河流域龍門-潼關(guān)河段作為研究對(duì)象，在確定性預(yù)報(bào)馬斯京根法河道洪水演算的基礎(chǔ)上，利用BFS系統(tǒng)中的HUP不確定性分析技術(shù)進(jìn)行概率洪水預(yù)報(bào)。首先，根據(jù)預(yù)報(bào)變量觀測(cè)值和預(yù)報(bào)變量預(yù)報(bào)值進(jìn)行邊際概率預(yù)報(bào)估計(jì)，然后進(jìn)行正態(tài)分位數(shù)變換，即將偏態(tài)分布轉(zhuǎn)為正態(tài)分布，再進(jìn)行先驗(yàn)分布和似然函數(shù)估計(jì)，最后進(jìn)行預(yù)報(bào)變量后驗(yàn)分布估計(jì)，即得概率分布。通過對(duì)研究對(duì)象的研究發(fā)現(xiàn)，概率洪水預(yù)報(bào)的結(jié)果精度與作為輸入值的確定性預(yù)報(bào)結(jié)果有關(guān)，但概率洪水預(yù)報(bào)的精度高于確定性預(yù)報(bào)。


關(guān)鍵詞：概率洪水預(yù)報(bào)；馬斯京根法河道洪水演算；貝葉斯預(yù)報(bào)系統(tǒng)