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摘要:
为了提高洪水预报的精度和预见期,本文提出了一种耦合数值天气预报和多目标参数优化的洪水预报方法.利用基于ε网格的带精英策略的非支配排序遗传算法(ε-NSGA Ⅱ)对分布式水文-土壤-植被模型(DHSVM)进行了自动率定,并将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的24小时累积降水预报信息进行等权重加权集合平均,驱动DHSVM模型进行洪水预报.结果表明对于整体流量过程线而言,预见期在8天以内较为可靠,其预报值与实测值的相对平均误差(RME)在20%范围之内.相对于传统的确定性洪水预报,引入集合数值天气预报后能够延长洪水预报的预见期,为发展洪水预报方法提供一种有效途径.
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文献信息
篇名 耦合降水预报和多目标参数优化的洪水预报方法
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 降水集合预报 分布式水文-土壤-植被模型 洪水预报 非支配排序遗传算法 多目标参数优化
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 27-34
页数 8页 分类号 TV124
字数 语种 中文
DOI 10.11660/slfdxb.20171003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许月萍 浙江大学建筑工程学院水文与水资源研究所 46 303 10.0 15.0
2 刘莉 浙江大学建筑工程学院水文与水资源研究所 35 95 6.0 7.0
3 林锐 浙江大学建筑工程学院水文与水资源研究所 3 10 2.0 3.0
4 泮苏莉 浙江大学建筑工程学院水文与水资源研究所 5 15 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
降水集合预报
分布式水文-土壤-植被模型
洪水预报
非支配排序遗传算法
多目标参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水力发电学报
月刊
1003-1243
11-2241/TV
小16开
中国北京清华大学水电工程系
1982
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
47197
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导