滑动平均-马尔可夫模型在降水预测中的应用

中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题,也是水文学中的一个重要问题。根据降水过程存在不确定性的特点,通过聚类分析建立降水序列的分级标准,采用规范化的各阶自相关系数为权重,应用滑动平均马尔可夫链模型,以状态转移概率矩阵预测未来时段的降水状态,并根据模糊集理论中的级别特征值计算具体的降水量。最后以新疆托什干河沙里桂兰克水文站44a的降水资料,对该方法进行了具体的降水测试,结果表明,其预测精度较高,为提高中长期降水量预报的精度提供了一条值得探索的途径。     

加权马尔可夫链在友谊农场降水预测中的应用研究

根据年降水具有相依随机变量的特点及1969~2007年友谊农场年降水量资料,采用统计方法,建立转移概率矩阵,以规范化的各阶自相关系数作为权重,应用加权的马尔可夫链模型预测友谊农场2008年的降水量。结果表明,预测值与实际值吻合,应用加权的马尔科夫链模型预测未来降水量具有较高的可行性。     

滑动平均-马尔可夫模型在托什干河流域降水预测中的应用

中长期降水量的预测是气象科学的一个难点问题,也是水文学中的一个重要问题.根据降水过程存在大量不确定性的特点,通过聚类分析建立降水序列的分级标准,采用规范化的各阶自相关系数为权重,用滑动平均的马尔可夫链模型,通过状态转移概率矩阵预测未来时段的降水状态,并根据模糊集理论中的级别特征值计算具体的降水量,最后以新疆托什干河沙里桂兰克水文站44年的降水资料为实例,对该方法进行了具体的应用,预测精度较高,为提高中长期降水量预报的精度提供了一条值得探索的途径.     

加权马尔可夫链在降水状况预测中的应用

在介绍加权马尔可夫链预测方法的基础上,以郑州市1951~1994年降雨量资料为例,采用均值标准差分级法进行旱涝指标值分级,把这44年资料划分成雨涝、偏涝、正常、偏旱、干旱5种状态,应用加权马尔可夫链对该地区旱涝状态进行预测和分析,结果表明该方法预测结果与实际情况相吻合。     

基于马尔可夫链的降水异常等级预测

基于东江流域1951~2000年的降水序列,计算分析东江流域不同分析尺度的标准化降水指标序列,并依据标准化降水指标值对降水异常程度进行等级划分。运用马尔可夫链分析研究区降水异常等级状态间的转移概率,以及不同程度降水异常的平均持续时间等特性,并进一步根据系统统计特性进行未来1~3个月降水预测的决策风险进行评估。研究结果可为水资源管理,尤其是干旱期水资源配给提供一定的帮助。     

蒙特卡洛与马尔可夫方法在降水预测中的应用

为了更深入地分析原州区的降水特征,为该区域水资源预测提供依据,基于原州区1957—2016年60 a降水资料,采用蒙特卡洛方法推求降水分布,采用K-S检验对模型进行显著性检验,采用基于欧氏距离的层次聚类方法进行状态划分,确定了原州区的降水分布,建立了适用于原州区的滑动平均加权马尔可夫预测模型。根据已有数据验证了预测结果的有效性,再结合已确定的降水分布,通过K-S检验,检验了未来5 a降水预测的准确性。结果表明:原州区降水分布符合P-Ⅲ型分布;马尔可夫模型适用于原州区降水预测,且未来5 a的降水预测结果是准确的,分别为508.5、520.8、554.9、451.0、466.6 mm。     

基于加权马尔可夫模型的降水预测研究

运用加权马尔可夫模型对降水量的预测方法进行了研究,并以河南省渑池县为例进行了验证分析.结果表明,模型预测结果和实际相吻合,具有很高的精确性和可靠性,与普通的马尔可夫链预测方法相比,可以更充分、合理地利用信息,适宜于对降水量进行预测.     

基于加权马尔可夫链的降水预测应用研究

介绍了加权马尔可夫链的预测方法与模型,以川中丘陵区简阳市为例,根据1974～2003年的降水量资料,采用均值-方差法对年降水量进行了状态分级,应用加权马尔可夫链对该地区的早涝状态进行预测和分析。结果表明：该方法客观、准确、可靠、简便,为区域降水的中短期预测提供了新的解决途径。     

加权马尔可夫链模型在韩江流域年径流状态定性预测中的应用

在介绍加权马尔可夫链预测方法的基础上,建立韩江流域年径流丰枯状态定性预测模型,经实例验证,获得较为满意的结果。     

基于隶属度修正的加权马尔可夫链的降水预测

应用Fisher最优分割法将榆林地区1951—2015年的年降水序列划分为9个状态,采用规范化的各阶自相关系数为权重,建立了加权马尔可夫链模型。以属于同一状态的所有降水量的均值作为聚类中心,应用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法中的隶属函数计算隶属度,以隶属度向量作为预测时的初始状态向量。该模型逐年预测了榆林市2006—2015年的降水状态,结果全部与实际情况一致。基于马尔可夫链的预测结果,采用模糊集中的级别特征值理论分别预测了2006—2015年的降水量,所有预测结果的相对误差都在10%以内,初步表明基于隶属度修正的加权马尔可夫链模型是合理可行的。     

加权马尔柯夫链在降水预测中的应用研究

在介绍马尔柯夫链预测基本原理和方法后,针对年降水量是相依随机变量的特点,采取以各阶自相关系数为权重,以某水库1965-2005年降水量的统计资料为实例,用马尔柯夫链模型预测了某水库未来年份的旱涝状态。     

滑动平均处理对Markov年降水预测精度的影响

通过分析不同步长滑动平均Markov模型在北京市和南京市两个不同气候类型区的年降水量预测精度,指出在一定的滑动步长内,预测的精度会随着步长的增加而提高,其中3 a滑动平均对预测精度提高的作用最为明显,通常可以将误差减小近50%,之后随着步长的增加误差减小的幅度随之减小。原始数据的离势系数和偏态系数对预测精度的影响较大,在离势系数增大45%、偏态系数增大113%的情况下,平均误差增大了约73%。在年降水量Markov链预测中,特别是在干旱地区,滑动平均处理不仅是可行的,而且是必须的。     

加权马尔可夫链在银川地区降雨量预测中的应用

依据1960年～2008年银川地区的年降雨量资料,采用均值一标准差分级法,对其进行状态分级,分为枯水年、偏枯年、平水年、偏丰年和丰水年5个状态。根据马尔可夫链预测方法,验证了该降水序列满足马氏性,并以规范化的各阶自相关系数为权,建立了适用于银川地区年降雨量的加权马尔可夫链预测模型,实例验证结果令人满意。在此基础上结合模糊集理论中的级别特征值,预测了银川地区2009年及2010年的年降雨量。预测结果表明：银川地区2009年为偏枯年,年降雨量为150．45mm;2010年为平水年,年降雨量为177．38mm。最后采用平稳分布估计年降雨量各状态的重现期,结果显示银川地区年降雨量处于平水年和偏枯年的可能性较大。     

基于隐马尔可夫模型的安徽省降水特征研究

通过隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对安徽省降水规律及特征进行分析模拟,以验证其在区域性降水方面的适用性。采用包含4个隐式状态的HMM对省内6个主要城市的多年日降水数据序列进行拟合。用贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterions,BIC)确定模型中隐式状态数量,用Baum-Welch算法训练得到最优模型参数,用Viterbi算法确定模型中最优状态序列。采用上述方法模拟安徽省6个城市在1960—2009年夏季共50个时段的降水情况。前40 a用于模型分析训练,后10 a用于模型验证及评价,结果表明HMM能更好地模拟降水特征,具有较高的实用性。     

1951—2014年杭州市降水特性研究

杭州市为长三角地区重要的城市之一,在全球气候变暖背景下对其进行降水特性分析具有重要的科学与现实意义。选取杭州站1951—2014年间实测逐日降水资料,采用M-K检验、线性趋势分析及相关水文统计方法对地区降水变化特征进行研究。结果表明,近64 a杭州市年降水量变化不显著,但年降水天数显著减少,即单次降水强度有增大的趋势;冬夏两季节降水量增多,而降雨日数发生减少或没有变化,春秋季降水量及降水日数发生显著减少,夏涝秋旱情况有所加剧;降水量年内分配不均,降水主要集中在3—9月份,该区间降水量占全年降水量的75%,降水日数占全年降水日数的65%左右;最大日降水主要集中在6月份,64 a间最大日降水发生在6月份的频次为15次,占23.4%。研究成果可为中、短期降水趋势预测及水资源开发利用和防灾减灾提供参考。     

基于加权马尔可夫链的杭州市年降水量预测

采用加权马尔可夫链模型和模糊及理论中的级别特征值原理,分析了1956—2008年杭州市的年降水量,预测了2009—2011年杭州市的年降水状态和年降水量,预测误差远小于20%的允许误差,说明加权马尔可夫链应用于杭州市年降水量的预测是可行的。最后计算了2012年杭州市年降水状态为4,即偏丰年,年降水量预计为1 621 mm。     

银川市降水量正态分布特征

分析降水量正态分布特征,可以为降水量分析与预测中选用合适的统计方法和统计模型提供依据,提高降水量分析与预测能力。利用银川市4个气象站(银川站、永宁站、贺兰站、灵武站)1960～2008年的降水量实测资料,运用2χ拟合优度检验和柯尔莫哥洛夫——斯米诺夫检验(K-S检验)对各站月、季和年降水量进行了正态分布检验。检验结果表明:银川市各气象站年降水量和季降水量均服从正态分布,夏季降水量正态性最好,冬季降水量正态性最差。6～9月份银川市各气象站月降水量均服从正态分布;11月至次年2月份月降水量均不服从正态性分布。各气象站中,通过正态性检验月份最多的是灵武站,通过正态性检验月份最少的是银川站,这与银川站多出现极端降水有一定关系。     

MM5模式在江门水域面雨量预报中的应用

利用MM5V37中尺度数值预报模式产品时江门境内的主要水域（江河、水库）的面雨量进行预报,着重分析汛期的两次大范围强降水过程,并与由江门境内全部自动站和气象观测站的实况24h雨量计算得来的面雨量进行对比分析和误差检验。     

近60年锦州市降水趋势及变化特征分析

以锦州市1950—2010年的降水资料为基础,采用累积距平、5年滑动平均及Mann-Kendall秩次相关检验等方法,分析了锦州市60多年来降水量变化特征、空间分布及变化趋势。结果表明:锦州市降水量年内分配不均,主要集中在汛期(6—9月),占全年降水量的83.6%—86.8%;其中最大月(7月、8月)降水量占全年降水量的51.3%—53.5%;年降水量波动较大,极值比在2.82—3.81之间;年降水量总体趋势下降,但变化不显著。