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利用气候倾向率法、反距离加权插值、Mann-Kendall法、小波分析等对大通河干燥指数演变特性进行了分析,以期为流域农业发展布局、生态环境保护以及梯级水电站调度运行提供科学依据。结果表明:大通河流域地表有不显著变湿趋势,干燥指数减小率0.05/10a,但这种湿化表现为反持续性;流域气候空间上为南干北湿,东干西湿,干湿状况在流域上呈现出比较明显的带状交替格局;流域四季与全年一样表现出变湿趋势,其中以春季和冬季湿化较为明显,干燥指数减小率分别0.049/10a、3.79/10a,但只有冬季通过显著性检验,且冬季湿化趋势具有反持续性;季干燥指数空间分布不均,表明流域季节气候干湿变化存在着明显的地域差异性;干湿周期分析显示,流域存在7、17及29a的周期,春季存在4、13和28a的周期,夏季存在8、17及30a的周期,秋季周期对应5、17及26a;冬季气候对应5、9及29a的周期。 相似文献
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为进一步提高径流预报精度、增加预报结果的可靠性,提出了一种将遗传算法(GA)与层次分析法(AHP)相结合的优化组合预报权值方法(GA-AHP法),就是将小波分析法(WA)分别与自回归(AR)模型、人工神经网络(ANN)模型、支持向量机(SVM)模型进行耦合,选取MARE、SPR、REL、CPX四个评价指标量化单一模型的预报精度、泛化能力、结果可靠性、模型复杂度,依据GA-AHP法率定各模型的权值并进行组合预报。实例应用结果表明,该组合方法的预报精度更高,预报结果更可靠,对非一致性径流序列具有更强的适应性。 相似文献
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