【摘 要】
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“大数据”概念于近年兴起,有认为大数据时代,传统数据及分析手段应让位于大数据技术.本文介绍了长江流域汛期旱涝趋势预测应用的大气、海洋、海冰、积雪、陆地、天文数据,以及再分析数据、数值模型预测数据等,数据形式多样、存储量大、增长快、数据信息稀疏;预测技术有时间系列方法、相似、回归、分类、聚类、降维等多种分析方法,重点介绍了聚类分析和奇异值分解两种方法.从使用的数据特点看,汛期旱涝趋势预测历来就面临一
【机 构】
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长江水利委员会水文局,武汉430010 长江水利委员会网络与信息中心,武汉430010
【出 处】
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三峡工程正常蓄水位175米试验性蓄水运行十年学术研讨咨询会
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“大数据”概念于近年兴起,有认为大数据时代,传统数据及分析手段应让位于大数据技术.本文介绍了长江流域汛期旱涝趋势预测应用的大气、海洋、海冰、积雪、陆地、天文数据,以及再分析数据、数值模型预测数据等,数据形式多样、存储量大、增长快、数据信息稀疏;预测技术有时间系列方法、相似、回归、分类、聚类、降维等多种分析方法,重点介绍了聚类分析和奇异值分解两种方法.从使用的数据特点看,汛期旱涝趋势预测历来就面临一个大数据问题;从分析方法看,其传统的数理统计方法与大数据理念方法相一致;聚类预报方法在长江流域关键区长期预测平均正确率接近70％,有很高参考价值;奇异值分解法可以基本预测出月尺度的流域降水分布形态,但对于降水具体量级预测存在误差;应继续发扬传统数理统计方法,融合借鉴大数据新技术,提高汛期预测能力.
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