基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究
2014-09-21张和喜迟道才王永涛王富臣
水土保持研究 2014年2期
关键词:模型
张和喜, 迟道才, 王永涛, 王富臣
(1.沈阳农业大学 水利学院, 沈阳 110016; 2.贵州省水利科学研究院, 贵阳 550002)
基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究
张和喜1,2, 迟道才1, 王永涛2, 王富臣2
(1.沈阳农业大学 水利学院, 沈阳 110016; 2.贵州省水利科学研究院, 贵阳 550002)
从统计学的观点去了解和分析降雨历史的复杂过程,并从中发现其存在的内在规律,为预测未来降雨量提供理论依据。该文在分析了蒙特卡洛算法及其分布函数的基础上,使用P-Ⅲ型分布函数对降雨量进行模拟,提出了基于NNBR与蒙特卡洛算法相结合的降雨量预报模型。通过基于NNBR的蒙特卡洛预测值与实际值验证得出,各年的误差均小于10%,循环次数增加,误差逐渐变小,所以本文所建立的预报模型基本可以满足生产实际要求。同时,基于NNBR模型的蒙特卡洛算法优于仅使用蒙特卡洛算法的比率为89.1%,表明本文所使用的预测效果较优。最后,以北盘江水系50 a数据对预报模型结果进行验证,并对未来5 a的降雨量开展了预测。预测结果既体现了降雨量的随机性和统计的规律性,又反映出降雨序列的时间性,应用效果较好。
NNBR模型; 蒙特卡洛算法; P-Ⅲ型分布函数; 降雨量预报模型
降雨的发生机理是一个十分复杂的过程,不但具有随机性和周期性,还具有复杂性,如:相似性、灰色性、混沌性、非线性等。目前,对于降雨量预报主要有天气学方法、数值天气预报、统计预报等方法,大量事实表明,这些方法富有一定的成效。但如果仅仅依靠降雨量的单一性进行模拟预报,预报结果有失客观和准确。……
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