水电能源科学
水電能源科學
수전능원과학
INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
2012年
4期
1-5
,共5页
王晓燕%杨涛%石晓燕%李会会%郝晓博
王曉燕%楊濤%石曉燕%李會會%郝曉博
왕효연%양도%석효연%리회회%학효박
气候变化%人工神经网络%统计降尺度%降水%温度
氣候變化%人工神經網絡%統計降呎度%降水%溫度
기후변화%인공신경망락%통계강척도%강수%온도
基于BP神经网络模型对黄河源区的降水、温度进行了统计降尺度研究,探讨了统计降尺度模式中考虑预报量的敏感大气环流因子随季节变化时对降水的降尺度效果的影响.结果表明,人工神经网络降尺度模型能成功地捕捉黄河源区的日平均温度及气温极值的年际变化趋势,纳什效率系数均达0.95以上;比较CON模型及PIE模型对降水指标的模拟能力,发现两种模型对1961～2000年不同降水指标时间序列的模拟能力相当;从季节尺度看,在冬季PIE模型显示了更好的模拟能力,但在夏秋季节PIE模型对多数降水指标的模拟能力略不及CON模型.总之,CON模型对降水指标的模拟效果更好.
基于BP神經網絡模型對黃河源區的降水、溫度進行瞭統計降呎度研究,探討瞭統計降呎度模式中攷慮預報量的敏感大氣環流因子隨季節變化時對降水的降呎度效果的影響.結果錶明,人工神經網絡降呎度模型能成功地捕捉黃河源區的日平均溫度及氣溫極值的年際變化趨勢,納什效率繫數均達0.95以上;比較CON模型及PIE模型對降水指標的模擬能力,髮現兩種模型對1961～2000年不同降水指標時間序列的模擬能力相噹;從季節呎度看,在鼕季PIE模型顯示瞭更好的模擬能力,但在夏鞦季節PIE模型對多數降水指標的模擬能力略不及CON模型.總之,CON模型對降水指標的模擬效果更好.
기우BP신경망락모형대황하원구적강수、온도진행료통계강척도연구,탐토료통계강척도모식중고필예보량적민감대기배류인자수계절변화시대강수적강척도효과적영향.결과표명,인공신경망락강척도모형능성공지포착황하원구적일평균온도급기온겁치적년제변화추세,납십효솔계수균체0.95이상;비교CON모형급PIE모형대강수지표적모의능력,발현량충모형대1961～2000년불동강수지표시간서렬적모의능력상당;종계절척도간,재동계PIE모형현시료경호적모의능력,단재하추계절PIE모형대다수강수지표적모의능력략불급CON모형.총지,CON모형대강수지표적모의효과경호.
