导读:本文包含了模拟预报模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:新安江,WRF
模拟预报模型论文文献综述
[1]（2018）在《基于WRF的栅格新安江模型模拟预报研究》一文中研究指出基于安徽省气象局业务运行的WRF模型72小时降雨预报结果,驱动栅格型新安江模型,开展淮河息县流域的洪水模拟预报研究,探讨了基于WRF的息县流域洪水模拟预报效果。(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S10 水文气象灾害形成机理、预报预测预警与风险评估新技术》期刊2018-10-24）
王晓燕[2]（2017）在《万家寨水库建成后上游河段冰情特性分析及冰情信息模拟预报模型研究》一文中研究指出在万家寨水利枢纽修建前,距坝96km以上河段为稳定封冻河段,以下河段冬季一般不封河,河道仅有岸冰和流冰花,整个冬季以流凌为主,封、开河时期不产生冰塞冰坝等险情,不发生凌汛灾害。1998年万家寨水库建成后,改变了万家寨上游河道天然形态,使冰情特征发生了很大变化。由于水库蓄水,库区水面比降和回水末端流速减小,冰凌输移能力明显减小,下泄的大量冰花滞留在库区,成为首封地点,然后向上游延伸,使得在封开河期卡冰结坝现象频发,冰凌灾害严重。本文首先根据1987-2016年黄河万家寨上游河段的历史实测冰情资料,统计分析了该河段的冰情特征以及万家寨水库运行后出现的新冰情,并对影响该河段冰情的河道形态、气象条件、水库调度和水力因素等方面进行分析。其次将支持向量机模型(SVR)、BP神经网络模型和偏最小二乘回归模型(PLS)应用于万家寨上游河段的流凌日期、封河日期和开河日期预报中。最后利用改进累积负气温法和统一度-日法对万家寨上游河段的冰厚进行了模拟及验证。研究表明万家寨上游河段冰情特征规律是:封河顺序由库区自下而上,封冻形式为平立封相交;开河时库区立封河段及立封河段以下解冻较上游晚,以上河段由下游向上游开河,开河形式为文开、武开、半文半武。1998年万家寨水库运行后,河道形态及水力因素的改变,气温的升高导致冰情发生了明显的变化,主要表现为:流凌、封河日期推迟,开河日期提前,不封冻河段变成稳定封冻河段,封冻长度增加,封河期水位升高,冰塞冰坝险情增加。万家寨上游河段的流凌日期、封河日期和开河日期预报和冰厚模拟的结果表明:所建立的叁个模型精度均满足预报要求,预报结果良好,其中偏最小二乘回归模型预测效果最好,对流凌、封河和开河日期预报精度均为100%,均属于甲等预报方案;支持向量机模型预测效果次之;BP神经网络预测效果相对较差。统一度-日法模型对万家寨上游河段冰厚的模拟精度明显高于改进累积负气温法,可更好的运用于该河段冰厚模拟中,为当地防凌减灾工作提供可靠的理论依据和有效的技术指导。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2017-06-01）
王代锋,洪华生,商少平,陈金泉,谢燕双[3]（2010）在《基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果》一文中研究指出潮汐表是利用长期潮汐观测结果经调和分析实现的主要港湾潮汐预报结果,具有较高的预报精度,而通常的天文潮数值预报目前还难以达到潮汐表的预报精度.本研究在建立常规天文潮数值预报模型的基础上,建立了基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型,并分别采用这2种模型预报福建沿岸海域的天文潮.其结果表明同化模型的预报结果无论是在潮时还是在潮高均明显优于常规模型;同化模型能显着地改善所研究的沿岸海域90个水位点中至少45个水位点的潮汐预报结果,而其他水位点的预报结果也有不同程度地改善.(本文来源于《台湾海峡》期刊2010年02期）
冯国华[4]（2009）在《黄河内蒙古段冰凌特征分析及冰情信息模拟预报模型研究》一文中研究指出黄河源远流长,孕育了中华民族五千多年的文明史,但她又以水旱灾害频繁而着名,其中,黄河凌汛如同伏秋洪水一样举世闻名,其冰凌灾害造成的损失格外严重,防治手段和措施难度极大。黄河内蒙古段是黄河产生冰凌灾害的主要河段之一,几乎每年都产生凌汛,因此黄河内蒙古段的冰凌研究,对于冰凌灾害防治具有重要的实践意义。本文从作者多年从事黄河内蒙古段的防凌工作出发,系统地整理分析了黄河内蒙古段历史冰情资料,研究了黄河内蒙古段冰凌特征、冰凌运行的基本规律,寻求和探讨了可以用于冰情信息预报的新方法。首先,基于历史冰情资料,分析了黄河内蒙古段的凌情特征。黄河内蒙古段的冰凌主要是由于它特殊的地理位置、水文气象条件和河道特性决定,并且受到人类活动的影响。其次,将小波分析方法引入到冰情信息的时间尺度分析中,给出了黄河内蒙古段热力因素(气温)、动力因素(流量)及冰情特征日期在时间尺度上的变化特性,并且基于数理统计理论中的相关分析方法,对黄河内蒙古段冰情信息变化进行自相关分析,显示了其时间序列自身的线性相关性和独立性,及随时移(滞时)增加而变化的特征,运用互相关分析方法揭示了内蒙古段冰情信息与水文气象要素之间的相互关系,为冰情预报模型的建立奠定基础。再次,建立了进行黄河内蒙古段冰情信息预报的神经网络模型、遗传算法模型及基于冰凌形成演变机理的数学模型,并且对于预报模型的精度进行了讨论。最后,概述了黄河内蒙古段的冰凌灾害,阐述了黄河内蒙古段现状及存在的主要问题,论述了黄河内蒙古段冰凌灾害防治的工程措施和非工程措施,提出了采取综合措施进行防凌的对策。文章最后概括总结本文主要研究的内容及取得的成果,并对存在问题进行了探讨及对有待进一步研究的问题进行了展望。(本文来源于《内蒙古农业大学》期刊2009-04-01）
辛欣[5]（2008）在《吉林西部地下水的模拟预报及管理模型探讨》一文中研究指出吉林省西部地区属于松嫩平原的西南部,水资源较贫乏,生态环境脆弱,地下水是主要的供水水源。近年来,随着农业的迅速发展,对地下水的需求量日益增加。因此,对吉林西部地下水系统进行模拟、预报及管理具有一定的实际意义。本文首先结合研究区的水文地质条件,确定了区内含水层系统的组成,阐明了地下水的补给、径流、排泄规律和地下水动态特征,建立了研究区的水文地质概念模型。然后建立地下水系统数值模拟模型,选用目前国内外较流行的MODFLOW软件对模型进行求解,并对2005年-2009年的地下水开采量和地下水位进行了预报。再以预测模型为基础,选择吉林西部地区中的镇赉县为管理区,在综合分析其发展规划的基础上,确定该管理区的管理目标,在地下水位、需水量等约束条件下,建立地下水水量管理模型。最后通过运用LINGO软件对管理模型进行求解,确定了管理区地下水水源地最优开采量,同时提出了各管理子区的最优开采方案。以此研究为依据,提出了相关的水资源管理整治建议,为该区水资源环境和社会经济的协同可持续发展提供了科学依据。(本文来源于《吉林大学》期刊2008-05-08）
王海青[6]（2008）在《基于人工神经网络模型的黑河流域径流模拟预报》一文中研究指出水资源是基础性的自然资源,是维系自然界一切生命系统不可缺少的资源,也是社会经济发展所必需的不可替代的资源。黑河流域位于西北内陆干旱地区,近年来黑河流域出现了一系列的生态环境问题,水问题是引起这一系列问题的关键问题。为了解决黑河流域存在的社会﹑经济﹑生态环境问题,发挥黑河流域水资源的最大经济﹑环境和社会效益,使黑河流域的社会﹑经济﹑生态环境得到可持续发展,必须对黑河流域的水资源系统进行准确而及时的分析与预测,合理配置,优化调度,积极有效保护有限的黑河流域水资源,最大限度的满足黑河流域国民经济各部门的合理需求,促进资源与环境,生态系统的良性循环,以及经济﹑社会﹑环境协调发展。要做到这些,必须对黑河上游流域水文水资源及其变化特性有一个比较清晰和全面的认识,因此,预报黑河水资源量的时空分布和水资源量的多少对于黑河流域社会经济的发展、生态环境的保护和水资源管理具有十分重要的意义。人工神经网络是一种数据驱动模型,它可以客观地描述系统内部的真正构成,不受以往知识的束缚,从而找到系统输入输出之间的合理的关系,找出内部的规律性,进行精确的模拟,并为径流预报提供辅助手段,但这也并不是说要建立一个纯黑箱的模型,在建立径流模拟和预报的人工神经网络模型时,应该把流域的物理背景知识考虑在内。莺落峡和正义峡是黑河干流上的两个重要控制站,首先对影响莺落峡,正义峡径流变化的因素进行分析,得知莺落峡径流量变化受人为因素的影响比较小,主要受自然因素的影响,正义峡径流量受人为因素影响比较大;然后考虑流域的物理背景,建立BP人工神经网络模型,对莺落峡月径流量的模拟主要考虑自然因素。单一构型的BP人工神经网络模型是一种顾及各种数据情况的所谓的“最佳协调解”。这种模型无法识别各个径流阶段的主要影响因素并分别对待,高流量、低流量等事件相关的个性信息没有表现的空间,因而一般会被当作噪声过滤掉。这样把所有可得数据混在一起训练出的神经网络,往往只可以较好地模拟一般状况(如中等流量事件,这种事件的样本数目较多),而对极值状况,模型的性能则较差,无法使各个径流时期的径流模拟同时达到令人满意的程度,建立莺落峡月径流模拟模型的时候,采用模糊聚类的方法对径流进行分类,分为汛期和非汛期,然后分别建立BP人工神经网络模型,对比分类和未分类的BP模型模拟结果,发现分类之后所建立的模型地性能比较好,因此采用分类之后的模型对莺落峡的月径流进行了预测。正义峡的年径流量模拟模型的建立分别考虑人为因素和不考虑人为因素,建立两个模型,并做出比较分析,考虑人为因素的模型的确定性系数在检验期和训练期都高于不考虑人为因素的模型。考虑人为因素之后的BP模型要比不考虑人为因素的模型要好,说明在建立模型的时候,应该结合实际情况,不仅要考虑自然因素,对受人类影响较大的径流的模拟时,应该考虑物理背景,这样才能提高模型的性能。建立莺落峡和正义峡的径流模拟模型的目的是为了更好的预测,选取模拟精度比较高的模型进行预测,在不同的气候情景下,利用BP网络模拟计算2030年黑河流域莺落峡水文站的径流量,在降水量不变的情况下,气温增加0.5℃,年径流量将增加8.92 %;如气温增加1℃,则年径流量将减少5.414 %;保持气温不变,降水量增加10 %,年径流量将增加9.905 %;如气温增加0.5℃,同时降水量增加10 %,则年径流量将增加8.98 %。在全球变化的背景下,黑河流域正义峡的径流量,在2030年之前,年径流量将有一定程度的增加,但幅度不会很大,以后随着气温的继续升高,正义峡的径流将会减少,该结果与康尔泗等(1999)研究结果较为一致。(本文来源于《西北师范大学》期刊2008-05-01）
吴孔明,刘芹轩[7]（1997）在《朱砂叶螨种群动态的模拟预报模型》一文中研究指出以河南省虞城县、获加县和灵宝县棉田朱砂叶螨种群动态数据和气象资料为建模材料，通过逐步回归分析分别组建了雌成螨、幼若螨和卵的预报模型。利用该模型对太康县和郑州市棉田朱砂叶螨种群动态进行了模拟，结果表明，该模型具有较高的准确度(本文来源于《棉花学报》期刊1997年03期）
张家倍[8]（1984）在《时间序列预报和电量修正法——上海地区日负荷预报数学模型及其计算机模拟预报》一文中研究指出本文对日24小时各钟点负荷的日相关序列,用时间序列分析法建立了非平稳序列的加法预报模型。并且用计算机进行了离线24小时负荷的模拟预报。 本文还特别提出了时间序列预报的误差修正问题。并将上海计划用电办公室人工预报日负荷的经验修正法——“电量修正法”,用于对时间序列预报结果的误差修正。同时又从理论和计算机实现上对“电量修正法”作了探讨。经计算机模拟预报,收到了成效。(本文来源于《电机工程学报》期刊1984年02期）
模拟预报模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在万家寨水利枢纽修建前,距坝96km以上河段为稳定封冻河段,以下河段冬季一般不封河,河道仅有岸冰和流冰花,整个冬季以流凌为主,封、开河时期不产生冰塞冰坝等险情,不发生凌汛灾害。1998年万家寨水库建成后,改变了万家寨上游河道天然形态,使冰情特征发生了很大变化。由于水库蓄水,库区水面比降和回水末端流速减小,冰凌输移能力明显减小,下泄的大量冰花滞留在库区,成为首封地点,然后向上游延伸,使得在封开河期卡冰结坝现象频发,冰凌灾害严重。本文首先根据1987-2016年黄河万家寨上游河段的历史实测冰情资料,统计分析了该河段的冰情特征以及万家寨水库运行后出现的新冰情,并对影响该河段冰情的河道形态、气象条件、水库调度和水力因素等方面进行分析。其次将支持向量机模型(SVR)、BP神经网络模型和偏最小二乘回归模型(PLS)应用于万家寨上游河段的流凌日期、封河日期和开河日期预报中。最后利用改进累积负气温法和统一度-日法对万家寨上游河段的冰厚进行了模拟及验证。研究表明万家寨上游河段冰情特征规律是:封河顺序由库区自下而上,封冻形式为平立封相交;开河时库区立封河段及立封河段以下解冻较上游晚,以上河段由下游向上游开河,开河形式为文开、武开、半文半武。1998年万家寨水库运行后,河道形态及水力因素的改变,气温的升高导致冰情发生了明显的变化,主要表现为:流凌、封河日期推迟,开河日期提前,不封冻河段变成稳定封冻河段,封冻长度增加,封河期水位升高,冰塞冰坝险情增加。万家寨上游河段的流凌日期、封河日期和开河日期预报和冰厚模拟的结果表明:所建立的叁个模型精度均满足预报要求,预报结果良好,其中偏最小二乘回归模型预测效果最好,对流凌、封河和开河日期预报精度均为100%,均属于甲等预报方案;支持向量机模型预测效果次之;BP神经网络预测效果相对较差。统一度-日法模型对万家寨上游河段冰厚的模拟精度明显高于改进累积负气温法,可更好的运用于该河段冰厚模拟中,为当地防凌减灾工作提供可靠的理论依据和有效的技术指导。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模拟预报模型论文参考文献
[1]..基于WRF的栅格新安江模型模拟预报研究[C].第35届中国气象学会年会S10水文气象灾害形成机理、预报预测预警与风险评估新技术.2018
[2].王晓燕.万家寨水库建成后上游河段冰情特性分析及冰情信息模拟预报模型研究[D].内蒙古农业大学.2017
[3].王代锋,洪华生,商少平,陈金泉,谢燕双.基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果[J].台湾海峡.2010
[4].冯国华.黄河内蒙古段冰凌特征分析及冰情信息模拟预报模型研究[D].内蒙古农业大学.2009
[5].辛欣.吉林西部地下水的模拟预报及管理模型探讨[D].吉林大学.2008
[6].王海青.基于人工神经网络模型的黑河流域径流模拟预报[D].西北师范大学.2008
[7].吴孔明,刘芹轩.朱砂叶螨种群动态的模拟预报模型[J].棉花学报.1997
[8].张家倍.时间序列预报和电量修正法——上海地区日负荷预报数学模型及其计算机模拟预报[J].电机工程学报.1984