余胜男
- 作品数：6 被引量：41H指数：3
- 供职机构：河海大学水文水资源学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球水利工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于随机森林模型的干旱预测研究被引量：14
- 2016年
- 随着全球气候变化,人类活动干涉,干旱发生的频率逐年增加,影响范围也不断扩大。对干旱进行有效的预测以提前采取应对措施减少极端天气对社会的影响是极为必要的。由于影响干旱发生的如气候、水文等因素十分复杂,应采用合适的方法预报具有非线性特征的干旱。以气象干旱评判标准SPI划分干旱为三等级,并以前期12个月的降雨与从74项大气环流因子中初步筛选出30项因子共372个因子作为初步筛选集,通过Incnodepurity指数挑选出重要性排在前30的因子作为模型解释变量,采用RF模型对淮河流域21个代表站的1962-2012年各月干旱等级进行分析。以1962-2006年作为模型检验期,2007-2012年作为模型预测期,整体预测平均准确率为73.0%,高于气候系统的天气预报准确率,可在不同区域进行推广应用。
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- 关键词：干旱预测淮河流域SPI
- 基于随机森林的短期气候预报
- 因子选取和预报模型构建是短期气候预测的两大难点.本研究采用随机森林模型应用国家气候中心的74项大气环流资料,进行重要性评价,筛选前6个重要因子作为预报因子,对西安9到11月份秋季降水量进行等级预报.结果显示,随机森林在处...
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- 关键词：短期气候大气环流因子
- 基于TFPW-MK-Pettitt和EEMD的非一致性水文频率计算方法被引量：4
- 2016年
- 近年来,受气候变化及人类活动的影响,使水文情势发生变化,导致频率计算中水文资料不再满足一致性的前提假设。为进行非一致性条件下的水文频率计算,提出基于TFPW-MK-Pettitt和EEMD的非一致性水文频率计算方法,首先应用去趋势预置白Mann-Kendall-Pettitt方法对水文序列进行一致性检验;其次应用EEMD方法对非一致水文序列进行修正;最后对修正的序列进行水文频率计算。统计试验和实例证明,TFPW-MK-Pettitt方法适用于我国水文序列的一致性检验;该方法运用于1956～2012年宜昌站径流序列,检验出有下降趋势;运用EEMD方法对该序列进行修正后,频率计算得出各设计值较未修正的设计值小10%左右。
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- 关键词：非一致性
- 高阶概率权重矩法在广义Pareto分布参数估计中的应用被引量：3
- 2016年
- 广义Pareto分布常被用作超定量洪水系列频率分析的拟合线型。已有研究表明高阶概率权重矩能够用于广义极值分布和Pearson-III型分布的参数估计,但尚缺少采用高阶概率权重矩法估计广义Pareto分布函数的研究。本文基于广义Pareto分布,推求了广义Pareto分布高阶概率权重矩的计算方法,提供了采用高阶概率权重矩估计其分布参数的方案。统计试验表明,阶数等于0时的高阶概率权重矩法与概率权重矩法的估参效果近似无偏,二者均比传统的矩法具备更高的参数估计精度。对长江宜昌站(1946—2004)超定量洪水系列的分析表明,高阶概率权重矩法估参结果对应的广义Pareto曲线能够较好地拟合经验频率分布,特别是稀遇频率洪水段。
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- 关键词：水文频率分析广义PARETO分布参数估计
- 随机森林在降水量长期预报中的应用被引量：20
- 2016年
- 随机森林是21世纪提出的基于分类树的算法,在处理大数据集中具有明显优势,首度将其应用在降水长期预报中。以长江中下游地区1月份降水预报为例,运用随机森林模型构建原则,在74项大气环流因子以及前期月降水中筛选模型预报因子,进行长期降水量预报,并将其与神经网络模型预报效果进行对比,发现随机森林的泛化误差为13%,预报准确率达到75%,而神经网络的预报准确率仅为67%。此外,本研究还对长江中下游地区的汛期降水量进行了长期预报,结果表明,随机森林模型进行降水量长期预报中模拟和预报的效果令人满意,值得进一步研究和应用。
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- 关键词：泛化误差决策树神经网络
- 俄罗斯模型中三个重要参数线型的统计分析
- 2015年
- 对俄罗斯模型中起决定作用的涨洪历时、洪峰流量和退水系数三个参数,在运用过程中均需通过线型优化技术、假设检验等确定线型,从而大大增加了模型运用过程中的工作量,并且容易出现抽样误差。为此,特收集了六个水文站的洪水资料,统计了三个参数的分布线型,通过比较假设检验、时段量模拟效果,发现三个参数多服从三参数对数正态分布。
- 余胜男陈元芳顾圣华刘敏黄琴
- 关键词：洪峰流量
