中长期水文预报方法(书)
中长期水文预报20150311综述
AIC准则确定
A ( p ) I n lC n ) 2 ( p , p 0 ,1 ,2 ,
AI(p C *)mA inI(p C )
1,1 1
k
k1,k1
k1
1
j1 k
k1 j k, jk, j
j
j1
k,i与k的关系：
利用各阶相关 系数计算模型 系数
k1, j k, j , k1,k1 k,k1j j 1,2k
2 n 2 j
b j n t 1 x ts i n n t
四、常用预报方法简介
通过假设检验可确定显著谐波的个数L，构造统计量：
F j (2 0 .5 0 a .5 2 j ( a 2 j 0 .5 b b 2 j 2 j) ) / / ( 2 n 2 1 )~ F ( 2 ,n 3 ) ， j = 1 ,2 ， L
➢大气环流特征 ➢高空气压场 ➢海表温度
选择传递函数，初始化权重和阈值 利用训练样本修正权重和阈值
➢降雨径流资料
完成机器学习 确定网络
输
隐
输
入
含
出
层
层
层
预报降雨径流量
四、常用预报方法简介
（6）方法简介——聚类分析（系统聚类法） ➢ 聚类分析就是按照某种 相似性度量，将具有相 似特征的样本归为一类， 使得类内差异较小，而 类间差异较大。 ➢ 获得新的样本之后，根 据相似准则，将新样本 归类，由该类特征进行 预报。
预报时，只要将T月径流的初始概率分布PT 与P(1)相乘，便得到T+1月径流分别在枯、平、 丰三种状态的概率分布PT+1 。
枯平 丰
p11, p12, p13 枯 P(1) p21, p22, p23 平
中长期水文统计预报方法研究及应用
中长期水文统计预报方法研究及应用中长期水文统计预报方法研究及应用概述随着气候变化影响的加剧，水文预报成为了保障国家水资源安全、水灾防治以及水资源的合理利用的重要手段。
中长期水文预报对于水利工程建设、水资源管理以及农业生产等领域具有重要意义。
本文通过研究中长期水文统计预报方法的理论基础、方法基本原理和实际应用，旨在提供关于中长期水文预报的研究进展与应用的全面了解。
一、中长期水文统计预报方法的理论基础中长期水文统计预报方法对于水文预报的准确性及可靠性具有重要影响，因此深入研究其理论基础是必要的。
目前，主要的水文统计预报方法包括频率分析、递归预测、时空插值以及统计模型等。
其中频率分析是基于历史观测数据的分析方法，通过建立概率分布函数来推断未来水文变量的概率分布。
递归预测则是基于水文时间序列的自回归特性进行预测，适用于多个时间尺度的预报。
时空插值方法是通过考虑水文变量在时空上的连续性，利用已知观测点的信息推断未知地点的水文变量。
而统计模型则通过建立统计关系来预测未来水文变量。
以上方法的理论基础对于中长期水文预报的方法选择和应用具有重要意义。
二、中长期水文统计预报方法的基本原理频率分析中，一个重要步骤是根据观测数据拟合分布函数，如常用的正态分布、对数正态分布以及Gumbel分布等，然后通过选择适当的频率进行预报。
递归预测方法则是通过将历史数据与未来数据进行回归分析，建立水文变量的线性或非线性关系，利用此关系进行预测。
时空插值法则根据已有数据的空间分布以及时间变化特征，选择合适的插值方法进行预报。
统计模型则根据已知的统计关系，利用参数估计等方法建立数学模型，通过模型进行预测。
三、中长期水文统计预报方法的应用中长期水文统计预报方法在实际应用中广泛使用，具有重要的实际应用价值。
在水利工程建设中，中长期水文预报可以用于确定水源的储存容量，选择合适的供水方案，以及制定防洪和排涝措施。
在水资源管理中，中长期水文预报可以提前预判不同地区的水资源供应情况，合理安排用水计划，提高水资源的利用效率。
水库中长期水文预报模型研究(Ⅱ)
水库中长期水文预报模型研究(Ⅱ)杨晓红【摘要】中长期水文预报模型库是水库中长期水文预报系统的核心.本研究面向预报对象,利用多要素预报法探索外界各种因素对水文预报对象的影响,分析预报对象与影响因子的相互联系及其变化的物理成因,利用数理统计方法建立了3个基于径流及其影响因子的成因统计关系的预报模型,分别为投影寻踪回归、时间序列—马尔可夫分析、非线性动力系统学以及神经网络模型,这些模型为有效进行水文对象的中长期预报提供了坚实的基础.【期刊名称】《甘肃科技》【年(卷),期】2011(027)018【总页数】4页(P67-69,119)【关键词】水文预报模型;水文预报对象【作者】杨晓红【作者单位】西安测绘信息技术总站,西安陕西710054【正文语种】中文【中图分类】P338水库长期水文预报系统建设必须符合国家有关信息技术和软件工程的设计规范和要求和国际通用标准，并且兼容水文气象部门的有关技术规范。
在预报方法上，则需要面向预报对象，以国内水文预报行业常用的成熟方法和国际上新研发出来的新方法相结合，从而达到最佳的预报效果，本文对投影寻踪回归、时间序列—马尔可夫分析、非线性动力系统学以及神经网络及小波分析模型进行详细介绍。
1)预测对象:选定的预报对象。
2)预测时效:月、季、年。
3)资料需求:与预报对象相对应的时间长度的水文气象特征量。
投影寻踪回归(简称pp回归)技术的实质是将高维数据通过线性组合方法转换为低维数据，在低维上对数据结构进行分析，以达到便于统计的目的。
PP回归模型采取一系列岭函数的“和”来逼近回归函数。
即式中:Gm(Z)表示第m个岭函数;为岭函数的自变量，它是P维随机变量x在方向上的投影;M为岭函数的个数。
pp回归是运用1984年Friedman教授编制的SMART［1］多重平滑回归计算软件。
SMART模型具有如下形式:式中及岭函数值Gm是模型的参数，模型中线性组合的项数为待定参数。
模型的核心采用分层分组迭代交替优化的方法最终估计出岭函数的项次Mu，岭函数Gm(Z)以及函数 ajm，bim。
中长期水文预报方法应用研究
采 用遗传算法选择最佳投影方向 ，并检验模型精
度 是 否 达 到 要 求 ； ） 用最 佳 投 影 方 向进 行 预 报 ９利
骤 ２ ～ ） 共 随机 生 成 种 群 为 ＮＮ 的投 影方 向 ； ）６ ， ８）
的权值和阈值使误差平方和最小。实践证明 ， 这种 模型具有很强 的映射能 力 ，有关水文专家研究发 现， 三层结构的 Ｂ Ｐ网络就网络 拓扑 结 构 如 图 １所 示 。
展 ， 国 民经 济 各部 门 对水 文 预 报提 出 的要 求越 来
种 关 系发 展 ， 而 进行 预 报 。它是 中 长期 预报 的一 从
个重要手段。 模 型 的基 本 方程 式 ：
ｙ ｂ ＋ ｌ ＝ ０ ６ ＋… ＋６ ＋
８ Ｎ（ ， ～ ０ｏ ） ｒ
（ ） １
这 里 ｂ， 一 ６，２ 是 与 ｏ ， ｃ 都 ｂ ｒ 扰 ）这就是 Ｐ元线性 回归模 型 。 ，
算法 ，它的 学 习原 则 是 通 过 方 向传 播 来调 整 网络
报 因子 在 选 择 方 向上 投 影 ； ） 行 Ｒ 阶 Ｈｅｍｉ 岭 ４进 ｒ ｔ ｅ 函数拟 合 ； ） ５ 用最 小 二乘 法 求 Ｒ 阶 Ｈｅｍｉ ｒ ｔ ｅ多项式
权重系数 ； ） ６ 计算出预报 对象的拟合值 ； ） ７ 重复步
１２ 人 工神 经 网络预 测 技 术 ．
… ， 无 关 的 ％
越 高 ， 仅 要 求 有 较 高 精 度 的 短 期预 报 ， 且 要 求 不 而 预 见 期更 长 的 中长 期预 报 【 ｔ 叫。
经 过 前人 的不 断 努 力和 探 索 ， 目前 中长 期 水 文 预 报 方 法 已 日趋 成 熟 。 中长 期水 文预 报 方法 大体 可
第一章 中长期水文预报
第一章 中长期水文预报
中长期水文预报方法
统计学方法 • 回归分析（单因素，多因素，线性，非线性） • 时间序列分析（趋势项、周期项、平稳项、随
机项）
第一章 中长期水文预报
§2 历史演变法
• 历史演变法，由气象专家杨鉴初50年代首先提
出的，是用某测站、某一水文气象要素的时序
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
第一章 中长期水文预报
1935
1940
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§2 历史演变法
• 最大最小可能性
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500
0 1935
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第一章 中长期水文预报
§3 周期叠加外推法
如黄河上游和松花江相邻两年年径流之和与前一年太 阳黑子数有对应关系，因为太阳黑子有一定循环周期， 因而年径流多年变化中也可能存在一定循环周期。
再如1960年代分析结果，长江汉口站最大流量多年变 化有55年主要周期，1989-90年代作分析，长江宜昌站 100年资料（1881-1980）分析汛期流量存在15年主周期。
1945
1950
1955
1960
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§2 历史演变法
• 持续性：连续上升或下降，升降超出距平某一数值后 将改变原趋势的特性。
• 升两年后必下降，上升到2500以上必然下降到平均线 以下；连续下降不超过四年；下降到900以下必上升
盘锦市中长期水文预报探讨
盘锦市中长期水文预报探讨鞠飞【摘要】介绍了盘锦地区中长期水文预报的几种方法，根据盘锦市近年汛期水情趋势分析，结合预测年份的实际降雨及洪水情况，对盘锦地区中长期预报的结果进行分析，并对盘锦地区今后的中长期雨情、水情预报工作提出建议。
%An introduction was made on several methods adopted in Panjin area for mid-and long-term hydrologi-cal forecast. According to analysis of flood-period regime trend of Panjin City in recent years, and combined with the actual rainfall and floods of forecast years, the author analyzed the mid-and long-term forecast results of Panjin area, and put forward suggestions for mid-and long-term rainfall and regime forecast of Panjin area in the future.【期刊名称】《广西水利水电》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】3页(P61-63)【关键词】盘锦市;雨情;水情;中长期预报【作者】鞠飞【作者单位】辽宁省水文水资源勘测局盘锦分局，辽宁盘锦 124010【正文语种】中文【中图分类】P338.11 中长期预报方法简介[1]水文预报的精度受气象预报所限，为了增长预见期，中、长期水文预报的方法必须超越短期水文预报方法的范围，开辟新的途径。
目前，常用的中、长期水文预报方法大致有天气学方法、非大气因子方法、数理统计方法等3类。
（1）天气学方法。
中长期水文预报方法
水文预报大作业中长期水文预报方法作者姓名： *** 学科、专业：水文预报理论与方法学号： *** 指导教师： *** 完成日期： ***摘要本文运用历史演变法、单要素模糊推理法、平稳时间序列法三种中长期预报方法，分别对某水库1967—2011年7月份平均流量进行处理，进而预报2012年7月份平均流量。
三种方法的预报结果分别为：333.15m³/s、180 m³/s、258.6 m³/s。
文中具体介绍了各方法的计算过程，并在文末对各方法的优缺点进行了评价。
关键词：历史演变法；单要素模糊推理法；平稳时间序列法目录摘要 (II)前言............................................................................................................................... - 1 -1预报方法原理............................................................................................................ - 1 -1.1历史演变法..................................................................................................... - 1 -1.2单要素模糊推理法......................................................................................... - 2 -1.3 平稳时间序列法............................................................................................ - 2 -2三种预报方法的实例应用 (5)2.1 历史演变法 (5)2.2 单要素模糊推理法 (7)2.3 平稳时间序列法 (12)3.方法结果对比与分析 (14)- III -前言根据前期水文气象要素，用成因分析与数理统计的方法，对未来长时期(一旬至一年)的水文要素进行科学的预测称为中长期水文预报。
中长期水文预报方法研究综述
中长期水文预报方法研究综述
徐冬梅;赵晓慎
【期刊名称】《水利科技与经济》
【年(卷),期】2010(016)001
【摘要】由于中长期水文预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有的重要意义,其研究一直受到学术界和工程界的广泛关注.通过围绕其传统预报方法成因分析、数理统计方法和时间序列分析技术,和其现代的人工智能预报技术,包括模糊分析、人工神经网络、灰色系统分析、小波分析、混沌分析、支持向量机、遗传程序设计以及这些方法的相互耦合等进行的全面介绍和评述,并指出将来中长期水文预报的进一步研究方向.
【总页数】7页(P1-7)
【作者】徐冬梅;赵晓慎
【作者单位】华北水利水电学院,水利学院,郑州,450011;华北水利水电学院,水利学院,郑州,450011
【正文语种】中文
【中图分类】P332
【相关文献】
1.中长期水文预报方法研究综述 [J], 王富强;霍风霖
2.中长期水文预报方法的应用 [J], 谭思源
3.中长期水文预报方法措施 [J], 李杨;黎光明
4.中长期水文预报方法的分析与展望 [J], 刘大海
5.中长期水文预报方法的应用 [J], 谭思源;
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径流(10^6m3) 700 600 500 400 300 200
8月中旬
上旬后五日径 流划分等级 (10^6m3) [0,20)
[20,80)
[80,∞) 100 0 0 50 100 150 200 降雨(mm)
R
…
…
r
P p
100
150
200
250
300
50 2003年旬径流期望值与实测值对比图 实测值 期望值
实测值 期望值
旬
1.2.1.2 相似性
1.2.1.3 周期性
1.2.1.4 最大最小可能性
1.2.1.5 转折点
1.2.2历史演变法预报步骤
1.2.2.1
算例
1.2.3
历史演变法的优缺点
第三节 周期叠加外推法 1.3.1模型及基本假定
1.3.2
方法的关键
1.3.3
小结
第四节 平稳时间序列法
数理统计法
前言
0-1中长期预报意义
0-2研究现状
0-3 本书的主要内容与使用性
0-4本书特点
目录
第一章
数理统计方法
概述
第一节
1.1.1中长期预报预见期定义
1.1.2水文中长期预报内容及方法
1.1.3统计预报方法分类
第二节 历史演变法
1.2.1方法基本依据
1.2.1.1 持续性
[15，60)
[60，∞) 降雨(mm) 100 150 200
径流(10^6m3) 2000 1750 1500 1250 1000 750 500 250 0 0 50 100
8月上旬 上旬后五日径 流划分等级 (10^6m3) [0,20)
[20,80)
[80,∞) 降雨(mm) 150 200 250 300
4.7.1基本思路
4.7.2模式建立步骤
4.7.3特征展开近似推理法求输出
4.7.4 实例-大伙房汛期平均流量预报
4.7.5 水文要素周期的分析
7.4.6初步结论
基于GFS降雨预报信息的旬降雨 ~旬径流非线性相关模型的研究与应用
作 者 姓 名： 董 霞 学科、专业 ： 水文学及水资源 学 号 ： 20406151
1.4.1 基本假定与思路
1.4.2
方法的关键
1.4.3小结
第五节 多元回归法
1.5.1 基本假定与思路
1.5.2 方法的关键
1.5.3 挑选因子着手点
（1）纬向环流指数；（2）经向环流指 数；（3）副高面积指数；（4）副高强 度指数；（5）环流型-W,E,C
Байду номын сангаас
1.5.4 小结
第二章 大气因子分析法 2.1 基本思路
指 导 教 师：王本德 梁国华 完 成 日 期： 2007-5-10 大连理工大学 Dalian University of Technology
径流(10^6m3) 700 600 500 400 300 200 100 0 0 50
7月下旬 上旬后五日径 流划分等级 (10^6m3) [0，15)
0
5月中旬 5月下旬 6月上旬 6月中旬 6月下旬 7月上旬 7月中旬 7月下旬 8月上旬 8月中旬 8月下旬 9月上旬 9月中旬 9月下旬 10月上旬 10月下旬
旬径流 （10^6m3） 350
旬
100
150
200
250
50 2004年旬径流期望值与实测值对比图 实测值 期望值
0
5月中旬 5月下旬 6月上旬 6月中旬 6月下旬 7月上旬 7月中旬 7月下旬 8月上旬 8月中旬 8月下旬 9月上旬 9月中旬 9月下旬 10月上旬 10月中旬 10月下旬
旬径流 （10^6m3） 300
旬
1000
200 2005年旬径流期望值与实测值对比图
400
600
800
旬径流 (10^6m3) 1200
0
5月中旬 5月下旬 6月上旬 6月中旬 6月下旬 7月上旬 7月中旬 7月下旬 8月上旬 8月中旬 8月下旬 9月上旬 9月中旬 9月下旬 10月上旬 10月中旬 10月下旬
2.2天气型分析基础上的指标相关法 2.2.1基本思想
2.3大气环流特征指标相关法
2.4初步结论
第三章非大气因子分析法
3.1基本思想
3.2考虑太阳因子的预报方法
3.3 初步结论
第四章 模糊数学方法 4.1模糊数学方法的实践基础
4.7单要素预报的模糊推理模式法