概率洪水預(yù)報模型應(yīng)用研究

2.2萬字 67頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘要
現(xiàn)行的水文預(yù)報一般都是確定性預(yù)報，即提供的是定值預(yù)報結(jié)果，然而由于自然水文過程的復雜性和人類認識水平的局限性，應(yīng)用水文模型進行模擬和預(yù)測時，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，導致了水文預(yù)報結(jié)果必然也存在著不確定性，進而影響了決策的準確性。因此，如何去認識和描述這些不確定性，提供洪水概率預(yù)報，逐漸成為當前水文科學的研究熱點之一。
BFS是一種基于貝葉斯理論框架的短期洪水預(yù)報理論，它將預(yù)報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)河段作為研究對象，在確定性預(yù)報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)進行概率洪水預(yù)報。首先，根據(jù)預(yù)報變量觀測值和預(yù)報變量預(yù)報值進行邊際概率預(yù)報估計，然后進行正態(tài)分位數(shù)變換，即將偏態(tài)分布轉(zhuǎn)為正態(tài)分布，再進行先驗分布和似然函數(shù)估計，最后進行預(yù)報變量后驗分布估計，即得概率分布。通過對研究對象的研究發(fā)現(xiàn)，概率洪水預(yù)報的結(jié)果精度與作為輸入值的確定性預(yù)報結(jié)果有關(guān)，但概率洪水預(yù)報的精度高于確定性預(yù)報。


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