郝晓博
- 作品数:3 被引量:16H指数:2
- 供职机构:河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室更多>>
- 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域:天文地球水利工程更多>>
- 基于多模型的黄河源区径流极值情景预测被引量:2
- 2012年
- 基于HadCM3提供的未来情景,采用HBV模型、新安江模型、TOP模型和径流极值的评估方法,分析和预测了气候变化下黄河源区径流量的变化情况。结果表明,三个模型均能较好地模拟黄河源区唐乃亥站的历史径流系列;在A2和B2情景下,黄河源区未来多年平均径流量呈减少趋势,径流年内分配的变化表现为夏、秋季节的径流量显著减少,而冬、春季节的径流变化趋势随水文模型的变化而变化;未来高流量事件的发生频率呈减少趋势,洪水强度可能会进一步缓和,而冬季低流量事件频繁发生的可能性增加。
- 王晓燕杨涛王波李会会郝晓博
- 关键词:径流极值情景预测黄河源区
- 基于小波分析的大伙房水库流域降水周期分析被引量:11
- 2011年
- 用降水距平和莫莱(Morlet)小波函数,对大伙房水库流域近50年来降水的季节变化和年际变化时间序列进行了小波分析。研究结果表明,近50年来,大伙房水库流域春、夏、秋、冬和年平均降水分别存在6、9、16、6a和10 a的主周期。在主周期分析基础上,预测研究区在2005年之后未来一段时间季、年平均降水都不同程度、不同时间范围仍将处于降水偏多阶段。小波分析的时频局部化特性可展现降水时间序列的精细结构,为分析降水多时间尺度变化特征、短期降水预测等预防洪水灾害等关键问题研究提供了一种新途径。
- 曹永强张兰霞郝晓博刘琳
- 关键词:MORLET小波分析多时间尺度降水周期
- 基于人工神经网络的统计降尺度模型研究被引量:3
- 2012年
- 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。
- 王晓燕杨涛石晓燕李会会郝晓博
- 关键词:气候变化人工神经网络统计降尺度降水温度