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1、碩士學位論文耦合降水集合預報的洪水預報研究Thestudyoffloodforecastingcoupledwithensemblerainfallforecast學號：21006140完成日期：2013-05-07大連理工大學DaliaIlUniversityofTechnology大連理工大學學位論文獨創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用內容和致謝的地方外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，也不包含其他已申請學位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對本研究所做的
2、貢獻均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。若有不實之處，本人愿意承擔相關法律責任。學位論文題目：耦告脾冰集芻嵌故6{8，劃<強援研聲作者簽名：圭蘭釜日期：絲絲年—之月』，一日大連理工大學碩士學位論文摘要耦合降水預報信息的洪水預報可以延長預見期，為防洪調度決策贏得寶貴的時間。但是降水預報信息具有不確定性，即基于“單一的”降水預報結果進行的洪水預報具有不確定性，所以基于“單一的”降水預報結果做出的決策可能不是最優(yōu)的，甚至可能會出現(xiàn)較大的偏差。針對以上問題，本文以桓仁水庫以上流域為試驗流域，首先檢驗評價了UKMO(英國氣象局)，ECMWF(歐洲中尺度天氣預報中心)
3、，NCEP(美國國家環(huán)境預測中心)和CMC(加拿大氣象中心)這四個中心的集合預報數(shù)據(jù)，然后研究了這四個中心的集合預報數(shù)據(jù)在洪水預報中的可利用性，最后將ECMWF的集合降水預報數(shù)據(jù)驅動新安江水文模型進行了洪水預報研究。主要研究內容如下：(1)通過TS評分，BS評分和Talagrand分布對四個中心的集合預報系統(tǒng)進行檢驗評價，結果表明四個集合預報都具有一定的預報技巧，并且效果相當。由Talagrand分布檢驗表明，四個中心集合預報的發(fā)散度還不夠，存在著對小量級降水預報偏大，而對大量級降水(如強降水事件)的預報偏小的情況。其中對于本次試驗，UKMO和CMC的Tala
4、grand分布相對較好。(2)通過統(tǒng)計四個中心集合平均降水預報的誤差特征值(準確率，空報率和漏報率)來進行其應用于洪水預報的可行性分析。結果顯示無雨預報和小雨預報的精度較高。另外，通過分析對比雨量站點預報降雨的三種估算方法(雙線性插值法，反距離加權法和相關系數(shù)法)，提出了集成雙線性插值法和反距離加權法的耦合估算方法。(3)針對桓仁水庫以上流域的流域特征，選擇三水源新安江水文模型作為桓仁水庫的洪水預報模型，并應用遺傳算法對水文模型進行了參數(shù)優(yōu)選。(4)將集合降水預報驅動水文模型模擬洪水過程，得到了模擬徑流的區(qū)間范圍，為決策者提供了更多有用的風險信息。同時，根據(jù)集
5、合平均降水預報的特點，對集合平均降水數(shù)據(jù)進行修正。并將修正后的集合平均數(shù)據(jù)模擬洪水過程，其效果有了很大的改善，具有較好的效果。關鍵詞：TIGGE集合預報；評分方法；新安江模型；洪水預報耦合降水集合預報的洪水預報研究ThestudyoffloodforecastingcoupledwithensemblerainfallforecastAbstractFloodforecastingcoupledwithprecipitationforecastinformationcanprolongforecastperiod，thuswinningprecioustime
6、formakingdecisionsoffloodcontroloperation．However，floodforecastingbasedontheresultsof“single”precipitationforecasthastheuncertainty，whichresultsfromtheuncertaintyofprecipitationforecastinformation．Decisionsbasedontheaboveinformation、析thuncertaintymaynotbethebestorevenlargerdeviation
7、smayoccur．Foraboveproblems，thispapertookthebasinaboveHuanrenreservoirasatestbasin，testingandevaluatingensembleforecastdataofthefourcenters：UKMO，ECMWF，NCEPandCMC．Availabilitywasresearchedwhetherthefourcenters’datacanbeusedinfloodforecastingandensembleprecipitationforecastofECMWFwasad
8、optedtodrivetheXina
