融合GNSS水汽与气象要素的河北省降水预测研究

• 作者: 吕凯鑫 祝铭骏 冯帅
• 来源期刊: 矿山测量
• 学科: 地球科学
• 关键词: 降水预测 GNSS水汽 快速傅里叶变换 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: "3S"技术
• 页码范围: 88-92,98
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-358X.2021.06.017

摘要

水汽和气象要素是影响降水的主要因素,文中融合多种观测资料开展降水预测研究.首先针对区域GNSS观测资料反演高精度GNSS水汽序列;其次开展降水的影响因素分析;再次利用快速傅里叶变换方法提取降水主要影响因素的公共周期;然后开展水汽时间序列的变化分析,进行降水过程判别分析;最后采用RBF-BP神经网络技术,构建降水预测模型,模型预测与实际降水结果比较,评价模型预测效果.模型对降水时间的预测准确度为75％,对降水量的预测准确度可达70％.