集合干旱預(yù)報(bào)方法及其在華北地區(qū)的應(yīng)用

干旱是我國(guó)的主要自然災(zāi)害之一，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等部門影響巨大，有效的干旱預(yù)報(bào)可以提供預(yù)警信息，減輕或者避免干旱損失。本研究以華北地區(qū)為研究對(duì)象，從影響華北地區(qū)有關(guān)的氣候因子等要素入手，構(gòu)建季節(jié)性干旱預(yù)報(bào)方法。本研究首先分析了夏季干旱指數(shù)與氣象因子的相關(guān)關(guān)系，并根據(jù)歷史氣候因子與預(yù)報(bào)期氣候因子的關(guān)系，計(jì)算歷史氣候因子對(duì)應(yīng)的權(quán)重，用于篩選歷史降雨序列并計(jì)算干旱預(yù)報(bào)結(jié)果，從而改進(jìn)集合預(yù)報(bào)方法。結(jié)果表明改進(jìn)的集合預(yù)報(bào)方法在夏季華北地區(qū)可以獲得更好的預(yù)報(bào)效果。其次，為了進(jìn)一步改進(jìn)干旱預(yù)報(bào)，本研究同時(shí)分析了干旱與高溫的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明在東北-西南過渡地區(qū)（包括華北地區(qū)），干旱-高溫具有顯著的關(guān)系，可為進(jìn)一步提供干旱預(yù)報(bào)效果提供參考。最后，結(jié)合氣候因子及動(dòng)力學(xué)預(yù)報(bào)產(chǎn)品，提出了干旱等級(jí)預(yù)報(bào)方法，可以服務(wù)于業(yè)務(wù)干旱預(yù)警。本研究結(jié)果可為防旱減災(zāi)提供技術(shù)支持。 2100433B

干旱是一種破壞力巨大的自然災(zāi)害，近幾年的干旱事件對(duì)我國(guó)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。實(shí)時(shí)有效的干旱預(yù)報(bào)對(duì)于建立干旱預(yù)警，從而應(yīng)對(duì)干旱、減少干旱損失具有重要的意義。本項(xiàng)目選取標(biāo)準(zhǔn)化降雨指數(shù)(SPI)為氣象干旱指數(shù)，根據(jù)水文集合預(yù)報(bào)的基本思想，通過對(duì)所有歷史月降雨資料采樣得到預(yù)報(bào)期降雨樣本(即假設(shè)所有的歷史降雨在預(yù)報(bào)期間以等概率發(fā)生)，計(jì)算預(yù)報(bào)期SPI作為氣象干旱預(yù)報(bào)的基準(zhǔn)。其次分析與華北地區(qū)干旱發(fā)生相關(guān)的氣象因子，并以此計(jì)算預(yù)報(bào)期初始?xì)庀髼l件與歷史氣象條件的相似性，從而選取與未來干旱情勢(shì)更為相關(guān)的歷史月降雨樣本，構(gòu)建基于相似性的集合干旱預(yù)報(bào)技術(shù)，發(fā)展集合干旱預(yù)報(bào)理論和方法，提高干旱預(yù)報(bào)精度。并將該基于相似性的集合干旱預(yù)報(bào)方法應(yīng)用于華北地區(qū)的干旱預(yù)報(bào)，與基準(zhǔn)干旱預(yù)報(bào)進(jìn)行比較，分析在不同區(qū)域和季節(jié)干旱預(yù)報(bào)精度的改進(jìn)，為抗旱減災(zāi)提供支持。

相似性方法被應(yīng)用于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的集合預(yù)報(bào)中，形成相似性集合預(yù)報(bào)（analogue ensemble forecast）方法。相似性方法可以由集合成員得到誤差訂正的集合 ，也可以從集合平均或確定性預(yù)報(bào)中得到集合 。2100433B

相似集合方法包含了預(yù)報(bào)空間和觀測(cè)空間的相似性假設(shè)，即“相似的預(yù)報(bào)”對(duì)應(yīng)“相似的觀測(cè)”。因此相似集合方法的有效性取決于預(yù)報(bào)問題對(duì)相似性假設(shè)的滿足程度。對(duì)天氣預(yù)報(bào)問題，由同一個(gè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)在地理位置、季節(jié)、氣候態(tài)接近的條件下做出的預(yù)報(bào)，被認(rèn)為是滿足相似性假設(shè)的。此時(shí)由相似集合方法得到的觀測(cè)集合是可用的。使用該集合替代原始的預(yù)報(bào)集合可以提升預(yù)報(bào)技巧 。

前百

學(xué)術(shù)術(shù)語

第1章 水文集合預(yù)報(bào)概述

1.1 水文集合預(yù)報(bào)理論與方法

1.1.1 水文集合預(yù)報(bào)前處理理論與方法

1.1.2 水文集合預(yù)報(bào)后處理理論與方法

1.1.3 水文集合預(yù)報(bào)應(yīng)用現(xiàn)狀

1.2 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第2章 水文集合預(yù)報(bào)前處理

2.1 基于典型事件的集合預(yù)報(bào)前處理方法

2.1.1 時(shí)間窗口選擇

2.1.2 零值降水閾值確定

2.1.3 降水集合預(yù)報(bào)前處理方法——典型事件模型構(gòu)建

2.2 集合預(yù)報(bào)前處理方法實(shí)例分析

2.2.1 數(shù)據(jù)說明

2.2.2 典型事件定義

2.2.3 結(jié)果及討論

2.3 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第3章 分布式時(shí)變?cè)鲆嫠哪Ｐ?

3.1 模型結(jié)構(gòu)

3.2 產(chǎn)流模型

3.2.1 降雨蒸散發(fā)計(jì)算模型

3.2.2 地表水產(chǎn)流模型

3.2.3 土壤水產(chǎn)流模型

3.2.4 地下水產(chǎn)流模型

3.2.5 單元產(chǎn)流計(jì)算

3.2.6 總產(chǎn)流

3.2.7 水保工程耗水模型

3.3 匯流模型

3.3.1 子流域內(nèi)匯流計(jì)算

3.3.2 河網(wǎng)匯流計(jì)算

3.4 用水耗水模塊

3.4.1 農(nóng)業(yè)

3.4.2 工業(yè)

3.4.3 生活用水

3.4.4 用水取水方案

3.5 水庫(kù)調(diào)度模塊

3.5.1 單個(gè)水庫(kù)調(diào)度

3.5.2 水庫(kù)群調(diào)度

3.5.3 水庫(kù)在水文模型中實(shí)現(xiàn)

3.6 跨流域調(diào)水模塊

3.6.1 源頭水庫(kù)調(diào)度（保證是否有水可調(diào)）

3.6.2 調(diào)水中工程匯流計(jì)算（運(yùn)動(dòng)波）

3.6.3 沿途分水計(jì)算（分水到沿途水庫(kù)，供需平衡）

3.7 模型尺度與復(fù)雜度分析

3.7.1 月尺度模型

3.7.2 日尺度模型

3.7.3 時(shí)尺度模型

3.7.4 模型復(fù)雜度分析

3.8 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第4章 水文集合預(yù)報(bào)后處理

4.1 水文集合后處理方法

4.2 水文集合后處理方法應(yīng)用分析

4.2.1 研究區(qū)簡(jiǎn)介

4.2.2 GLMPP參數(shù)

4.2.3 后處理、參數(shù)優(yōu)化后與未優(yōu)化參數(shù)模擬流量對(duì)比分析

4.2.4 模型與觀測(cè)確定性結(jié)果的經(jīng)驗(yàn)分位數(shù)圖分析

4.2.5 后處理及多模型的概率結(jié)果

4.3 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第5章 水文集合預(yù)報(bào)驗(yàn)證

5.1 基本概念及定義

5.1.1 集合平均

5.1.2 概率預(yù)報(bào)

5.2 驗(yàn)證方法匯總

5.2.1 平均絕對(duì)差（MAE）

5.2.2 均方差（MSE）

5.2.3 均方根差（RMSE）

5.2.4 平均連續(xù)等級(jí)概率評(píng)分（MCRPS）

5.2.5 布賴爾評(píng)分（BS）

5.2.6 臨界成功指數(shù)（CSI）

5.2.7 相對(duì)平均差（RME）

5.2.8 頻率偏差（FB）

5.2.9 皮爾遜相關(guān)系數(shù)（PCC）

5.2.10 斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)（SRC）

5.2.11 Nash效率系數(shù)NSE）

5.2.12 平均絕對(duì)差技能評(píng)分（MAESS）

5.2.13 均方誤差技能評(píng)分（MSESS）

5.2.14 平均連續(xù)等級(jí)概率技能評(píng)分（MCRPSS）

5.2.15 布賴爾技能評(píng)分法（BSS）

5.2.16 公平預(yù)測(cè)評(píng)分（或Gilbert評(píng)分）（ETS）

5.2.17 布賴爾可靠性評(píng)分（BSR）

5.2.18 可靠性框圖（RD）

5.2.19 等級(jí)直方圖（RH）

5.2.20 成功率（SR）

5.2.21 布賴爾解析度評(píng)分法（BSRe）

5.2.22 相對(duì)操作特性得分（ROCS）

5.2.23 相對(duì)操作特性圖（ROC）

5.2.24 命中率（HR）

5.2.25 誤報(bào)率（FAR）

5.2.26 預(yù)測(cè)頻率直方圖（FFH）

5.2.27 預(yù)報(bào)QQ圖（Pre.QQPLOT）

5.2.28 泰勒?qǐng)D（Taylordiagram）

參考文獻(xiàn)2100433B