大数据下大兴安岭地区区域洪水长期预报分析

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本文选择大兴安岭地区区域河流黑龙江、甘河、呼玛河的洪峰系列作为研究对象,对该区洪水特征,气象等自然因子进行梳理。通过构建的洪水成因数据库,采用传统和现代的长期预报方法分析该区域洪水演变规律,探寻元驱动方式,同时建立该区域洪水长期预报模式。主要内容如下:(1)大兴安岭地理位置特殊,受极涡和地极移动等因素影响明显,夏季洪水形成与冬季降雪融化的形成径流具有耦合性质。选择大兴安岭地区岭北、岭南的指定水文站年最大洪峰(水位站选择年最大洪峰水位)流量作为分析系列,采用SPSS软件结合传统方法得出大兴安岭洪水的驱动规律。(2)利用肯德尔、EMD等相应突变检测方法对各站年最大洪峰系列的周期、趋势进行分析,结合背景分析法,探寻该地区洪水的元驱动模式以及相关背景模式,建立预报模型,进行突变检测。(3)采用matlab软件,利用现代的洪水的长期预报方法及支持向量机(SVM)等方法对各站年最大洪峰进行数值定量预报,建立各站长期洪水的预报模型,结果表明,SVM模型模拟精度高。对建立的传统和现代的长期洪水预报模型的预报结果进行集合预报,其集合为模型预报结果的等权重集合。评判各模型预报结果,选用2013-2014年的各站洪峰流量用于模型验证结果良好。
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