基于天气雷达的降水临近预报及其在水文预报中的应用

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长久以来,我国一直饱受洪涝灾害的影响。如何做出准确的洪水预报是我国水文研究的重点。有效的降水资料是洪水预报的关键,天气雷达作为有效的探测降水的手段,一直以来受到广泛的重视。本文利用天气雷达资料和地面逐小时雨量资料,在巴河流域展开雷达定量估测降水研究和雷达回波外推研究,并基于二者展开降水临近预报工作。将降水临近预报的结果输入新安江模型,进行径流模拟和预报的研究。具体内容和主要结论如下:(1)雷达估测降水研究。选取2016年6月30日和7月4日两场降水,使用概率配对法对不同的雷达插值高度分别建立气候(5-关系,以此将雷达数据反演为降水数据。选取了2017年5月3日、6月10日和7月9日三场降水,对比典型(5-关系的估测结果,检验气候(5-关系的降水估测效果。比较各插值高度的估测效果,优选出气候(5-关系的最优插值高度。结果分析表明,相较于典型(5-关系,气候(5-关系的估测效果明显提高,且面雨量的估测效果优于点雨量。巴河流域的最优插值高度为2km;(2)雷达回波外推研究。构建结合卷积神经网络和长短期记忆神经网络的人工神经网络模型。选取巴河流域内2016年和2017年共7次雷达回波训练人工神经网络模型,使其可以模拟雷达回波的时空变化规律。选取2017年6月5日和7月9日2次降水雷达回波,使用完成训练的神经网络模型外推雷达回波,并与实际观测结果对比检验。检验结果显示,神经网络模型在雷达回波的外推工作中表现较好,可以准确预报雷达回波的整体位置和轮廓,但是不能准确预报回波中心的位置和强度;(3)降水临近预报研究。通过气候(5-关系,将神经网络外推得到的雷达回波强度反演为降水量,得到1小时的降水临近预报的结果,并与地面观测资料对比。对比结果显示,临近预报对面雨量的预报效果较好,但是对站点雨量的预报效果较差。临近预报可以基本成功预报面雨量的变化过程以及降水峰值出现的时间;(4)洪水预报研究。将降水临近预报结果作为新安江模型的降水输入,展开洪水预报工作。选取2016年6月、7月和2017年4月的三场洪水率定新安江模型的参数,选取2017年6月和7月的两场洪水检验模型模拟效果并检验临近预报结果在洪水预报中的应用。结果表明,降水临近预报的结果作为模型输入时,可以预报出径流的变化过程和峰现时间,但是对流量大小的预报效果还有待改进。
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