ENSO事件影响下长江大通站汛期径流预测建模分析

• 作者: 朱坚 杨开斌 葛朝霞 龚朝海
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: ENSO事件 前期处理 大通站 汛期径流预测
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 5-8,24
• 页数: 5页
• 分类号: P457.6
• 语种: 中文

摘要

从环流指数和ENSO事件指数出发,考虑到大尺度环流系统和海温影响的长期性,使用滑动平均方法对预报因子做前期处理,计算了预报因子在2、3、6月尺度的滑动平均值.在此基础上采用BP神经网络建立了长江大通站汛期径流预测模型(BP Pre),重点对ENSO事件影响下的径流极值进行预测.为验证模型可行性,采用均生函数模型和利用传统因子建立的BP模型(BP-Ori)作对照分析并进行精度评价.结果表明,部分因子在滑动平均处理下Spearman秩相关系数得到提高;历史平均上,大通站汛期径流与前年发生的ENSO事件关系密切;事件类别不同,对应径流也相对偏大或偏小;BP Pre模型在率定期拟合效果不及均生函数模型和BP Ori模型,但从多方法综合评价分析来看其检验期的预测精度更高,对径流极值预测更为精准.