洞庭湖流域6～7月暴雨预报模式及检验

通过对湖南全省各站点多年6～7月降水资料的分析处理，总结了洞庭湖流域强降水特点及一般规律，从中归纳出了一套预报洞庭湖流域强降水的模式指标，其指标在1999年试验中效果很好。     

北江流域清城洪水水位短期预报方法

对北江流域面雨量分布特征与洪水组合特性进行了研究,用非线性曲线的数据拟合和卡尔曼滤波方法,建立了面雨量与洪水水位预报系统,为北江防汛部门提供准确的降水和河流水位预报。     

红河流域稻飞虱预报模式研究

选取红河州5个具有代表性的台站（蒙自、泸西、建水、绿春、金平）,分析1999-2008年稻飞虱发生规律与气温、降雨、相对湿度、日照时数、雨季开始期等气象要素的变化关系;大气环流背景特征与稻飞虱受灾情况进行对比分析研究,发现稻飞虱的发生与暖冬、夏季高温、太阳光照减少,特别是西南季风建立后的第1场较强降雨开始时间有非常密切的关系。应用灰相关度分析方法,通过统计分析找出气象因子与稻飞虱发生问的灰关联程度的变化关系,建立预报方程模式。为开展红河州水稻稻飞虱的监测、预警和防治工作提供可靠的依据。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system,SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分...     

赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法

介绍了赣江中游流域概况以及面雨量计算方法,并以吉安站为例,阐述了具体的流域气象涝指数预报方法。     

赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法(摘要)

介绍了赣江中游流域水资源、降水、洪涝概况,并以吉安站为例,阐述了赣江中游流域面雨量预报和气象洪涝指数预报方法,从而为气象部门直接向防汛决策部门开展相关服务提供便利.     

神经网络在水位预报中的研究

根据各站点降水资料,运用高斯权重客观分析原理计算广西区域的面雨量,以上游面雨量值、水位值与西江流域的梧州水位进行相关分析,找出基于水位的主要预报因子;进一步采用人工神经网络与主成分分析(PCA)相结合的方法进行了西江流域梧州水位的预报方法研究。计算结果表明,该预报方法所构造的预报模型对历史样本拟合精度高,试报效果也较好,可在预报业务中应用。     

松花江汛期最高水位预报

利用人工神经网络和逐步回归方法对松花江汛期最高水位进行模拟，并对1996、1997、1998年的最高水位进行了试报，效果极佳。试报1998年松花江最高水位119．69m，实况120．89m，仅差1．2m；报出大洪水；而且在1999、2000年业务预报中也准确报出松花江出现的枯水位。两种方法可以在实际中推广应用。     

荆江河段洪水水位预报方法研究

研制了荆江河段各站具体的洪水水位预报方案,并对预报方案进行了检验。研究表明:利用洪水预测的上下游相关法,建立荆江河段宜昌-枝城、枝城-沙市、沙市-城陵矶-石首、枝城-城陵矶-监利等水文预报站点的上下游相应水位关系曲线,能较好的预测荆江河段各预报站点洪水水位,并且通过对1969、1981、1983年3次洪峰过程试报的结果表明,该方案具有较好的适应性。     

基于SPEI的1960—2018年赣江流域干旱特征

基于赣江流域39个气象站点逐月降水和气温数据,计算不同时间尺度标准化降水蒸散发指数(SPEI),采用Mann-Kendall突变检验、主成分分析(PCA)等方法,分析了赣江流域1960—2018年干旱时空变化特征.研究表明:不同时间尺度SPEI均有微弱升高的趋势,干旱形势有所缓解,SPEI能够较好地表征赣江流域旱涝情况.赣江流域中部的轻旱和特旱发生频率要高于其他地区,中旱主要高发地区主要分布在南部和西部区域,重旱主要集中在东部和北部.赣江流域干旱的空间分布具有较好的一致性,旱涝变化整体保持一致,南部与北部旱涝状态存在相反的纵向差异,且中部与南部、北部旱状况涝存在空间差异.     

基于主分量的神经网络水位预报模型应用研究

根据气象和水文资料，以上游面雨量、水位值为预报因子，以西江流域的梧州水位为预报量，发现预报因子与预报量有很好的相关性。采用人工神经网络与主分量分析相结合的方法，建立了梧州水位的预报模型。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果及预报稳定性明显好于传统的神经网络预报模型，可在预报业务中应用。     

信江流域洪峰期水位预测方法初探

采用2003～2006年5～9月水位及同期日雨量资料,以信江流域为例,利用逐步回归方法对洪峰期内梅港的水位与前期各气象站日降水量的关系进行了研究,并建立洪峰水位预测模型。结果表明:该模型有一定的预测准确率;各站降水产生的地表径流在24 h之内就能影响到下游的梅港水文站水位;距离梅港水文站最近的气象站前2 d的24 h降水产生的壤中流和地下径流对梅港洪峰期水位也有显著影响;此外,当梅港水位位于21 m之上时拟合绝对误差明显增大,当水位峰值小于23 m时,其拟合值偏大,当水位峰值大于23 m时,其拟合值偏小。     

嫩江、松花江流域夏季降水与水位变化分析

利用嫩江、松花江流域内的气象和水文资料，分析了该流域夏季降水的天气气候特征以及降水与水位变化的关系，利用NCAR/NCEP的再分析资料讨论了形成夏季降水天气气候特征，并分析了降水量异常时的环流状况，表明：该流域夏季多年平均降水量基本上是呈南北的带状分布，并有明显的阶段性，汛期水位变化与流域内夏季降水有密切的关系，影响该流域夏季降水的环流系数为西风带阻塞形势下的低值系统和东亚夏季风。     

松花江干流（哈尔滨段）春季最低水位预测方法

利用1949~2003年松花江(哈尔滨段)最低水位资料,分析松花江干流(哈尔滨段)春季最低水位变化规律和典型枯水年成因,分析了其与松花江、嫩江等松花江流域面雨量的相关性,与拉尼娜、厄尔尼诺、太阳黑子等的关系。以松花江、嫩江、第二松花江流域7~11月面雨量总和及前一年松花江干流(哈尔滨段)最高水位为因子,预测2004~2013年松花江干流(哈尔滨段)最低水位。利用方差周期方法、均生函数方法对2004~2013年拉尼娜、厄尔尼诺、太阳黑子及松花江、嫩江、第二松花江流域月面雨量进行预测,并以此预测对2004~2013年松花江干流(哈尔滨段)最低水位进行订正,得出预测结论。     

气候变化对滦河流域水资源影响的水文模式模拟（Ⅱ）: 模拟结果分析

利用PRMS水文模式系统 ,模拟研究了气候变化对滦河流域丰、枯水年不同季节水资源的影响。结果表明 ,滦河流域蒸发量主要受气温变化的影响 ,受降水量变化的影响相对较小 ;且湿润季节变化绝对值较大 ,干旱季节变化百分率较大。而地表径流量、次地表径流量、地下径流量及河川径流量主要受降水量变化的影响 ,受气温变化的影响相对较小。湿润季节对气候变化的敏感性较高 ,干旱季节敏感性较低。     

1998年长江流域洪涝的成因分析

利用1998年5~9月长江流域宜昌和武汉两个水文站的资料及暴雨前期土壤湿度情况, 分析了长江流域特大洪涝形成的原因, 并与1954年的强降水进行了比较。分析表明:洪涝的形成是多种因子共同作用的结果, 汛前持续多雨, 使得土壤潮湿和江河湖库水位偏高, 直接影响汛期暴雨区的水循环, 这是1998年长江流域特大洪涝形成的主要原因之一。     

淮河流域夏季极端降水事件的统计预测模型研究

采用年际增量预测方法, 通过考察与淮河流域夏季极端降水事件发生频次(HRF)年际增量相关的环流, 确定了5个预测因子:冬季北太平洋涛动、12月南极涛动、春季3～4月南印度洋气压、春季3～4月白令海气压、春季3～4月印尼—澳洲附近经向风垂直切变;然后利用这5个预测因子, 通过多元线性回归方法建立HRF年际增量的预测模型, 进而预测HRF。交叉检验表明, 在1962～2005年的后报中, 这个预测模型对HRF显示了较高的预测技巧, 预测结果与实测间的相关系数为0.67, 表现出较高的预测潜力, 对淮河流域夏季极端降水事件的预测具有较大的应用价值。     

漳河流域气象水文预报模型研究

通过对漳河产流、汇流、河道汇流和水库调洪演算,建立了漳河流域气象水文预报模型。本模型可根据实测降水量预报未来一定时期内入库洪水总量、洪峰、峰现时间、入库洪水过程,考虑水库出流及串联水库水量交换,经调洪演算得出水库水位变化过程。同时,也可输入气象预报的降水量或人工估算的未来可能降水量,进行水库未来洪水的可能发展趋势预测。