简介：洪水概率预报通过提供具有一定置信度的预报区间,评估预报结果的可靠度,为防洪调度提供重要依据。以淮河关键防洪断面王家坝为研究对象,分别采用API和新安江(XAJ)确定性模型进行初始的确定性预报,在此基础上,再采用模型条件处理器(MCP)推求不同量级洪水预报流量的条件概率分布函数,实现洪水概率预报。分别从中位数的确定性精度评价和概率预报的可靠度评价两方面对预报结果进行分析,结果表明:MCP洪水概率预报结果不仅具有较高的可靠度,而且其中位数预报与确定性模型结果相比,预报精度整体有所提高,说明MCP具备一定的校正预报能力。

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简介：本文通过矿物掺合料在水泥胶砂强度的影响来粗略分析矿物掺合料的活性，进一步指导混凝土配合比的调整。比实际中的调整更快捷、更容易。本试验研究矿粉和粉煤灰不同掺量对水泥胶砂强度的影响，根据3d、7d、28d、56d抗压强度，初步确定矿物掺合料的适宜掺量。

简介：针对以往监测模型预测精度难以保证的问题，提出了一种新的安全监测预报模型——遗传回归模型，在保证一定拟合精度的基础上运用该模型，提高了模型预测精度。

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简介：由于河北省张家口市所处地理位置、水文气象、植被特点等诸多因素的特殊性，本地区的洪水预报相对空白，鉴于此，简要介绍了张家口市所在流域的特点，并对位于张家口市上游的桑干河流域代表性控制站石匣里水文站的暴雨洪水特性作了分析，建立了石匣里水文站的洪水预报方法，为张家口的洪水预报提供了相对可靠的理论性成果。

简介：关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性，将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子，构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理，对离散化后的数据集进行关联规则分析，挖掘出满足事先设定的最小支持度和最小置信度的强关联规则，解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流长期预报为例，挖掘出满足要求的强关联规则，这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系，说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。

简介：耦合降水集合预报信息与水文模型是水文预报发展的一个重要方向。然而由于大气运行初始条件及模式的不确定性数值降雨预报不可避免地存在误差。基于全球集合预报系统(GFS)提供的1~8d预见期的降雨集合预报数据,研究了基于扩展型Logistic算法和异方差扩展型Logistic算法发展的5个统计后处理模型对淮河流域息县子流域GFS预报降雨的校正效果。结果表明,5个模型对GFS预报降雨均具有较好的校正效果,但随着预见期的增长,各个模型的校正能力呈衰减趋势。总体而言,相较于基于扩展型Logistic算法的3个模型,基于异方差扩展型Logistic算法的2个模型具有更优的校正能力。

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简介：水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。

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