基于小波随机耦合模型的三江平原年降水量预测

被引：7

作者：

刘东

付强

机构：

[1] 东北农业大学水利与建筑学院

来源：

数学的实践与认识 | 2008年 / 01期

关键词：

三江平原; 井灌水稻; 年降水量; 小波变换; 随机模型; 耦合预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

P333 [水文分析与计算];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

近些年来,由于水田面积迅速增加,导致三江平原井灌水稻区地下水位普遍下降,"吊泵"、局部超采现象时有发生.为解决上述问题,以853农场为例,对实测年降水资料进行差分和标准化处理,采用小波理论和随机水文学方法进行耦合分析,建立了年降小波随机耦合模型,精度检验结果表明,模型有效性和可靠性较高.该模型揭示了区域年降水量的时间变化规律,为853农场乃至整个三江平原充分利用天然降水、合理制定水稻灌溉制度以及地下水资源的恢复和可持续利用提供了科学依据.

引用

页码：97 / 104

页数：8

共 17 条

[1] 精准农业在三江平原的应用研究与探讨 [J].

梁春英 ;

王熙 ;

杨天维 .

农机化研究, 2004, (03) :193-194

[2] BP模型在降雨径流预报中的应用研究 [J].

曹广学 ;

张世泉 .

太原理工大学学报, 2005, (03) :350-353

[3]

A Short-Range Quantitative Precipitation Forecast Algorithm Using Back-Propagation Neural Network Approach. 冯业荣,David H．KITZMILLER. Advances in Atmospheric Sciences . 2006

[4]

All India summer monsoon rainfall prediction using an artificial neuralnetwork. Sahai A K,Soman M K,Satyan V. Climate Dynamics . 2000

[5]

Rain-fall modeling:An Application of Bayesian forecasting. Helio S M,Ana Beatriz S M. StochasticEnvironmental Research and Risk Assessment(SERRA) . 1997

[6]

Rain-fall modeling: An Application of Bayesian forecasting[J] . Helio S. Migon,Ana Beatriz S. Monteiro. &nbspStochastic Hydrology and Hydraulics . 1997 (2)

[7] All India summer monsoon rainfall prediction using an artificial neural network [J].

Sahai, AK ;

Soman, MK ;

Satyan, V .

CLIMATE DYNAMICS, 2000, 16 (04) :291-302

[8]

A short-range quantitative precipitation forecast algorithm using back-propagation neural network approach[J] . Yerong Feng,David H. Kitzmiller. &nbspAdvances in Atmospheric Sciences . 2006 (3)

[9]

随机水文学[M]. 中国水利水电出版社 , 丁晶,刘权授编, 1997

[10]

农业水土资源系统分析与综合评价[M]. 中国水利水电出版社 , 付强著, 2005

← 1 2 →