基于气象因子的金华市土壤墒情预测模型
金华市一次暴雨过程成因及EC预报误差分析
浙江气象
40 卷 3 期
金华市一次暴雨过程成因及 EC 预报误差分析
单小明1 李悦2 丁霖2
（ 1． 金华市气象局，浙江 金华 321000； 2． 婺城区气象灾害防御中心，浙江 金华 321000）
摘要： 利用常规气象观测资料、区域自动站加密资料、欧洲数值模式（ ECMWF，简称“EC”） 资料对 2018 年 5
5 日 20 时 700 hPa 与 850 hPa 上出现西南 低空急流，急流轴随着引导气流逐渐东南移，水 汽通道开始建立，7 日 20 时，700 hPa 低空急流 中心 位 于 广 浙 沿 海 一 带，强 度 为 16 m / s （ 图 2b） ； 7 日 20 时，低层受日本海低槽后部偏北路 冷空气影响，低空切变线东移南压，金华市位于 850 hPa 冷切附近（ 图 2c） ，700 hPa 切变线右侧， 高低空系统 配 置 呈 后 倾 结 构，同 时 金 华 市 位 于
月 7 日 08 时至 8 日 08 时出现在金华市的一次暴雨过程进行成因分析，并将 EC 预报的环流形势、物理量场
与实况进行对比分析，找出预报误差产生原因，提出春夏交替季节暴雨落区预报的订正着眼点。分析结果
表明，此次暴雨落区沿 850 hPa 切变线呈带状分布，高低空系统呈后倾槽结构，强降水主要位于 850 hPa 切变
短促，约两个月左右即进入夏季［3］。5 月份到 6
面过程中，地面倒槽顶部是暴雨的主要落区，后
月上旬，受切变线、低空低涡、倒槽等天气系统
收稿日期： 2019 － 04 － 16
40 卷 3 期
浙江且伴有冰雹、短时强降水、 雷暴大风等强对流天气。
2018 年 5 月 7 日 08 时至 8 日 08 时，金华市出 现暴雨天气过程（ 图 1） ，此次降水梯度大并伴有短 时强降水。全市 293 个自动站中有 66 个站出现了
基于时间序列的金华市梅汛期降雨量预测
基于时间序列的金华市梅汛期降雨量预测应瑶;冯利华;王学烨;姚丹蕾;赵锃爽;钟建利【摘要】根据金华市7个县(市)1968 ～2012年梅雨汛期降水量的实测数据,对金华市梅汛期降水基本特征进行分析,并运用平稳时间序列的线性外推法建立各个地区降水量的预测模型.结果表明,金华地区梅汛期降水量的年际变化呈多峰型,但从总体形势上看,近45年的梅雨量是呈上升趋势;经检验,浦江等地区预测的中长期结果具有较高的精度,说明平稳时间序列的线性外推法建立的预测模型对这些地区梅雨期降水量的预测较准确,此预测模型可以为中长期降水预报及政府部门决策服务提供强有力的科学支持.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2014(000)017【总页数】3页(P5607-5609)【关键词】降水量;预测模型;时间序列;梅汛期;金华市【作者】应瑶;冯利华;王学烨;姚丹蕾;赵锃爽;钟建利【作者单位】浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004;浙江师范大学地理系,浙江金华321004【正文语种】中文【中图分类】S161.6梅雨是指每年6～7月在我国长江中下游地区、朝鲜半岛最南部和日本中南部出现的以持续多雨为主要特征的气候现象。
它是一种季风气候现象，且为东亚地区所特有，其出现的早晚和强度与东亚大气环流的季节变化有关［1-2］。
梅汛期阴雨连绵、暴雨频繁，是造成洪涝灾害的主要成因之一。
因此，梅雨一直是吸引广大气象学者研究的重要课题，已取得不少有意义的研究成果［3-5］。
浙江省地理位置特殊，地处中低纬度的过渡带，不仅受西风带天气系统的影响，同时也受低纬热带和东风带天气系统的影响，梅雨降水就是中高纬度的冷空气与低纬度的暖湿气流在长江中下游地区交绥和相互作用的结果［6］。
金华市位于浙中地区，地处金衢盆地，属于亚热带季风气候，年平均降水量在1 414.3 mm，5～9月是主汛期，其中5～7月上旬为前汛期，降水最集中，占汛期降水量的64.7%，其变率极大，是暴雨、强对流等灾害性天气发生频次最多时段，导致易发生洪涝、滑坡泥石流等地质灾害，并造成严重的生命和财产损失。
CLDAS_土壤相对湿度数据不同时空尺度适用性评估
DOI: 10.12357/cjea.20230021张蕾, 郭安红, 何亮, 吴门新, 赵晓凤, 谭方颖. CLDAS 土壤相对湿度数据不同时空尺度适用性评估[J]. 中国生态农业学报 (中英文), 2023, 31(10): 1635−1644ZHANG L, GUO A H, HE L, WU M X, ZHAO X F, TAN F Y. Evaluation of relative soil moisture from CMA Land Data Assimila-tion System at different spatiotemporal scales in China[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023, 31(10): 1635−1644CLDAS 土壤相对湿度数据不同时空尺度适用性评估*张 蕾, 郭安红**, 何 亮, 吴门新, 赵晓凤, 谭方颖(国家气象中心 北京 100081)摘 要: 基于2020—2021年中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)模拟的逐日土壤相对湿度和土壤水分自动站观测的逐小时土壤相对湿度资料, 采用多个统计对比指标, 在日和月时间尺度、点和区域空间尺度系统性地评估了CLDAS 模拟的土壤相对湿度适用性。
结果表明: CLDAS 模拟的土壤相对湿度与观测值具有一致的逐日变化规律;0~10 cm 、0~20 cm 层次CLDAS 模拟值与观测值较为接近, 0~50 cm 层次模拟值普遍低于观测值; 各层次上, CL-DAS 模拟值与观测值的相关系数普遍大于0.6, 均方根误差普遍小于30%。
区域尺度上, 0~10 cm 层次CLDAS 模拟值和观测值相关系数为0.78~0.95, 以华南最高; 均方根误差为5.70%~17.26%, 以华东最小; 偏差为−6.63%~15.80%,以华中偏差绝对值最小。
土壤墒情预报研究
土壤墒情预报研究作者：刘卓刘仁亮来源：《山西农经》2018年第03期摘要：研究土壤墒情预报，确定未来旱涝发展趋势，对农业生产服务有重要意义。
统计与土壤墒情变化相关的气象要素，计算各要素与土壤墒情的算相关系数，建立简便易行的土壤墒情预报方法，为更好地服务农业生产提供技术支撑。
关键词：土壤墒情；相关分析；墒情预报文章编号：1004-7026（2018）03-0057-01 中国图书分类号：S152.7 文献标志码：A墒就是耕作层土壤含水量，反应作物在各个生长期土壤水分的供给状况，并直接关系到作物的生长与产量。
因此，研究分析墒情变化规律，开展墒情预报，对防旱、排涝、保证农业高产稳产具有十分重要的意义。
1 土壤墒情预报方法目前，国内外土壤墒情预报研究所采用的方法概括起来可大致分为经验公式法、水量平衡法、消退指数法、土壤水动力学法、时间序列法、神经网络模型法、遥感监测法等几类[1]。
本文用经验公式法开展研究。
土壤含水量与降水、气温、风速、蒸发量等有着密切的关系。
通过对辽宁省昌图县气象站近22年4月中下旬土壤墒情、降水量、平均气温、平均风速、蒸发量等资料分析计算，得出如下结果：昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬的合计降水量相关最显著，相关系数为0.72。
昌图县土壤含水量与气温为负相关，相关系数为-0.43，10cm土壤含水量与时段内平均风速为负相关，相关系数为-0.26。
蒸发量是一个综合因子，如果气温高、风速大、日照多、地温高、时间长，则蒸发量大；反之蒸发量小。
经统计得到：蒸发量与土壤墒情负相关明显，昌图县4月28日10cm的土壤墒情与4月中下旬蒸发量的相关系数为-0.51。
在没明显透雨的情况下，可使用土壤墒情预报经验公式计算。
在春旱期间，10mm以上的降水，一般每增加1mm降水，10cm土壤墒情可增加0.7个百分点左右。
如果春季一般降水达40mm以上时，土壤含水量会达到饱和，此种情况不用计算，可直接预报某日大雨后，土壤墒情可达25%以上。
【基于单片机的土壤温湿度检测计设计毕业设计】温湿度传感器的毕业设计
【基于单片机的土壤温湿度检测计设计毕业设计】温湿度传感器的毕业设计基于单片机的土壤温湿度检测计设计毕业设计目录1绪论11.1选题背景及意义11.2设计任务与要求12总体方案设计23单元模块设计53.1各单元模块功能介绍及电路设计53.1.1时钟模块简介53.1.2复位模块简介63.1.3报警模块简介63.1.4显示模块简介73.2特殊器件的介绍83.3.1土壤湿度传感器简介83.3.251系列单片机简介93.3.3xxxx简介93.3.4蜂鸣器简介133.3各单元模块的联接134软件设计144.1软件设计原理144.2软件设计所用工具144.3系统软件流程框图155系统调试165.1硬件调试165.2软件调试166系统功能及结论176.1系统功能功能实现情况176.2设计中遇到的问题及解决176.3后期展望187总结与体会198参考文献20附录1：相关设计图21附录2：元器件清单表23附录3：相关设计软件241绪论1.1选题背景及意义在中国广大面积的农村，没有发达的工商业，有的只是大量闲置的田地。
如果利用这些闲置的田地，种植美丽的花卉、树苗，能给当地带来一笔可观的收入。
而这些花卉及树苗的种植对土壤湿度有着极高的要求。
在植物的成长过程中，土壤的湿度起着一个很重要的作用，并且不同的植物，对土壤的湿度需求是不同的。
土壤湿度可以直接影响营养物质的吸收和植物的生长发育，同时还影响土壤中各种养分的有效性。
当土壤湿度不适当时，不仅严重影响其正常生长，甚至会导致种植品死亡，造成种植户的严重经济损失。
为此，从事该类农业生产的种植户非常需要一种成本低、体积小且检测可靠的土壤湿度检测仪，为水分供应提供依据。
土壤湿度是作物生长发育的基本条件和作物产量预报的重要参数。
同时,它也是水文学、气象学等科学研究领域的重要环境因子和过程参数,获取土壤湿度信息以制定人工干预调节措施是稳固生产的重要保证,对于土壤湿度的研究也具有重要意义。
基于BP网络的土壤墒情预报模型研究
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｃ ｌ ｕ ａｉ ｇ ａ ｄ ｆｒ ｃ ｔ ｏ ｌｍｏｓｕ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｆｒ ｃ ｔｎ ｄ ｅ ｏ ｌｍｏｓｕ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ＢＰ ｂ ａｃ ｌｔｎ ｏ ｅ ａ ｉ ｏ ｓ ｉ ｉｔ ｒ ｏ ｔｎ ；ｏ ｅ ａ ｉ ｇ ｍｏ ｌｏ ｓ ｉ ｉｔ ｒ ｏ ｔｎ ； ｎ ｓ ｎｇ ｆ ｓ ｆ ｗｅ
关 键词 ： 墒情预测预 报 ； 墒情预报模型 ； Ｐ网络 Ｂ 中图分类号 ： １２ ７ Ｓ ５ ． 文献标识码 ：Ａ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｏｌＭ ｏｓｕ ｅ Ｃｏ ｔ ｎ ｓ ｅ ｎ ＢＰ ｗｅ ｔ ｄ ｎ Ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｓ ｉ ｉｔ ｒ ｎ ｅ ｔＢａ ｄ ｏ ｂ
文章编号 ：１０ —３ １ （０６）２— １６— ５ ０ １ ７ ７ ２０ ０ ０ ３ ０
基于 Ｂ Ｐ网络 的土壤 墒 情 预报 模 型研 究
李 帆 史 岩 孙 凯 ， ， ， 傅泽 田 ， 梁安波
（． １ 河北经 贸大学 ， 石家庄 ０ ０ ６ ； ． 阳农学院建筑工程学院 ； ．中国农业大学经济管理学院 ） ５０ １ ２ 莱 ３
摘要 ： 文对土壤墒情 （ 本 旱情 ） 预测预报的工作方法做 了叙述 。通过北 京大兴 芦城试 验基地 的不 同深度 土壤水分 传感器采样试验 ， 以容易测量得 到的 ４个深度 的土壤体积含水率和 日平均气温 为输入量 ， 提出 了一 个基 于 Ｂ Ｐ网络 的、 可以对年 内各个季节墒情做 出短 期预报的模型 ， １ 、ｄ为时 间间隔， 以 周 １ 仿真结果表 明预报误差很小 ， 明模 型 表 用 于土壤墒情 预报（ 旱涝预报 ） 是可行的 ， 是一种 简单 、 于推广 的墒情 （ 易 旱情 ） 预报 方法 。
基于经验模型的膜下滴灌棉田土壤墒情预报
灌条件下 的棉 花抗旱能力弱 ｍ：需要 准确预知其灌 水时 间， ， 因
此刈膜 下滴灌 条件下 棉 田土壤墒情 预报进 行研究 具有 重要意 义。笔者利用大刚滴 灌棉花 试验 资料及 相关气象 数据建 立 了
均值在 ７ ５ 以内， ．％ 相对误 差平均值最 小为 ４ ７ ％ ； ．４ 模型所需参数较 少且 容易获取 ， 预报精度较 高 ， 适合 于新疆棉 田土壤
墒 情 预报 。
关
键
词 ：土壤 含水率；墒情预报 ；经验模型 ；膜 下滴灌；棉花
文 献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ１ ．９９ ｊｉ ｎ １０ —３９ ２ １． ０ ７ ｏ：０３ ６／．ｓ ．０ ０１７ ．００ １． ３ ｓ １
消退 指 数 法基 于 土壤 水 分 变 化 率 ｜ 贮 水 量 成 正 比 这 一 假 ｊ
定 ， 出 土 壤 水 分 的 指 数 消 退 关 系 ， 用 指 数 消 退 过 程 来 描 述 得 采
网络结构和参数来反映 土壤水 分变化 与其主要 影响 因素之 间
的关 系． 型的建立 比较简单 。但神经 网络模 型中 的参数一般 模
建立 了膜下滴灌条件 下蕾期 、 花铃前期 和花铃后期棉 田土壤墒情 预报 的经验模 型， 并对模 型进行 了检 验。结果表 明： 基
于土壤 含 水 率 变化 与 温度 、 水 量 （ 气饱 和 差 ） 关 系建 立 的 两 类 经 验 模 型 预 报 值 与 实测 值 均 基 本 吻 合 ， 对误 差 平 降 空 的 相
且 易 获得 ， 法 比较 简 单 。过 去 国 内外 对 此 方 法 有 一 些 研 究 ， 方
数较少且易获得 ， 其主要局限性在于应 用地域 、 时域性较强
土 壤 水 动 力 学法 是通 过 建 立 田 问土 壤 水 分 运 动 荩 本 方 程 ，
土壤墒情预报模型构建及应用
墒预报，这 次 研 究 主 要 以 辽 宁 省 营 口 市 的 墒 情 站 为主。
２ 退墒模型
２１ 退墒预报
２１１ 退墒曲线原理பைடு நூலகம்
根据蒸发原理，在前期无雨天气状况情况下，土
壤耕作层的 水 分 逐 渐 向 蒸 发 蒸 腾 消 退，蒸 发 蒸 腾 与
土壤含水量 成 正 比 关 系，基 本 符 合 早 期 土 壤 水 分 指
数的 ＡＰＩ水分计算方法，可以借用 ＡＰＩ模型，根据前
期影响降雨量的来计算土壤含水率，其计算公式为：
θｔ＋ｎ ＋（αｔ＋１αｔ＋２…αｔ＋ｎ）θｔ
（１）
式中：θｔ为第 ｔ天土壤含水率；θｔ＋ｎ为第 ｔ＋ｎ天土壤
含水率；αｔ＋１ －αｔ＋ｎ为 ｔ＋１至 ｔ＋ｎ天的衰减系数。
在分析过 程 中，可 以 假 设 在 两 次 连 续 监 测 水 含
系数 槡ｎθ２／θ１ ，比如 ６月 ２６日至 ７月 １日的折算成
每天的衰减系数 槡６１５３／１７３＝０９７９７。 ３）类似计算各相邻日期间的衰减系数，见表 １。 表 １ 熊岳站衰减系数结果表
日期 ６月 ２６日 ７月 ０１日 ７月 ０６日 ７月 １１日 ７月 １６日 ７月 ２１日 ７月 ２６日 ８月 ０１日 ８月 ０５日 ８月 ０７日 ８月 １１日 ８月 １６日 ８月 １９日 ８月 ２１日 ８月 ２６日 ９月 ０１日 ９月 ０６日 ９月 １１日 ９月 １６日
２０２０年 第 １期 （第 ４８卷）
黑 龙 江 水 利 科 技 ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＨｙｄｒａｕｌｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
文章编号：１００７－７５９６（２０２０）０１－０１７７－０５
土壤墒情预报模型构建及应用
Ｎｏ１２０２０ （ＴｏｔａｌＮｏ４８）
保护性耕作下的土壤水分预测模型与综合效应的研究
保护性耕作下的土壤水分预测模型与综合效应的研究
目前在我国广大的北方地区水土流失、耕地沙化和干旱缺水己成为影响农业经济的可持续发展和生态环境建设的重要因素。
而且有着上千年的耕作历史的传统的耕作方法它的弊端是在耕作时期地表一直处于裸露的状态,长期的耕翻处理使其地表土层土壤松软,这种状态造成地表的蒸发比较强烈,由此造成土壤风蚀
和水蚀的重要原因之一。
因此我们需要寻求一种崭新的发展方向,实现节水农业。
本文利用自回归分布滞后模型和土壤蓄水量模型模拟与预测不同耕作方式下不同深度的土壤含水量,通过研究结果显示土壤蓄水量模型较自回归分布滞后模型模拟的精度要高,
并且土壤蓄水量模型预测不同深度含水量表达式更为简洁。
同时本论文研究与分析了内蒙古干旱地区保护性耕作措施对土壤温度,水分,土壤物理性状,土壤养分,土壤风蚀的影响。
并且探索了其内在的联系与变化规律。
为在内蒙古自治区地区,推广和应用保护性耕作措施提供一定的理论依据。
实现保护性耕作措施的更广泛的应用与发展。
现代信息技术与智能装备技术在蔬菜种植中的应用
现代信息技术与智能装备技术在蔬菜种植中的应用随着智能装备技术与现代信息技术与传统的蔬菜种植发展的深度融合，智能温室的出现成为必然。
智能温室种植是充分运用人工智能种植蔬菜的过程，使用信息技术管理蔬菜生长，利用各种系统对生长过程进行分析并做出调整，实现智能化生产。
物联网技术和机器视觉采集数据信息，网络模型通过数据对当前温室产生的现象进行分析并做出判断，控制系统及时做出相应调整并向人类发出预警，共同实现温室大棚精准管控。
本研究对目前流行的绿色防控、正压环境综合调控系统、设施智能装备、设施农业物联网技术以及温室智慧管控大平台五个方面介绍了智能装备与信息技术在蔬菜种植中的应用。
1在绿色防控中的应用采用多功能植保机进行定动态点消杀，采用正压环境系统进行臭氧定时全面消杀，采用绿色植保机器人进行定时巡检消杀，构成立体化绿色防控技术体系。
1.1多功能植保机多功能植保机集植保机、殖保机、值保机、智保机于一体，是一款农业设施病虫害防治、养殖场所消毒灭菌、公共场所消毒除味的多功能设备，是为农户量身打造植保作业方案的智能管家。
设备可以实时检测使用环境的温湿度和光照强度，并支持扩展检测其他环境参数(如土壤温湿度，二氧化碳浓度等)。
可以将检测的数据上传到服务平台，最终通过用户手机的APP 展现出来。
同时可以远程控制设备的风机、臭氧、诱虫灯动作，也可以设置定时控制，使设备按照设定时间自动工作，实现自动消毒、灭菌和杀虫功能。
多功能植保机APP可以查看今日棚内温度，以及预报当地未来几天的天气信息。
1.2正压通风臭氧防控系统臭氧清洁生产系统对进入温室的空气以及植株间微环境予以消毒，避免病菌孢子进入温室，杀灭田间病原菌和虫卵等。
产气量主要分为5 kg/H，2 kg/H，1 kg/H，500 g/H等不同的规格，可根据温室面积，确定产气参数。
结合智能控制，控制好浓度和时间，启动臭氧发生装置，将产生的臭氧输入到风机进风口，通过田间通风管路输送到田间，对进入温室的空气和株间空气进行消毒杀菌。
基于分段灰度预测模型的土壤墒情预测方法
基于分段灰度预测模型的土壤墒情预测方法黄寿昌刘有莲（广西生态工程职业技术学院，广西柳州545004）【摘要】文章针对现有土壤墒情预测模型较低的问题，提出了一种基于分段灰度预测模型的土壤墒情预测方法。
该模型基于春玉米全育期内的土壤特性，构建了基于GM（1,1）模型的多特征分段土壤墒情预测模型，并分析了降水量、土壤深度以及玉米育期特性对土壤墒情预测模型精度的影响。
实验结果表明，该方法很好地提升了模型的预测精度。
【关键词】土壤墒情；模型预测；全育土壤；分段模型【中图分类号】TP391.4【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2020)09-0017-03Soil Moisture Prediction Method Based on Segmented Gray Prediction ModelAbstract: In order to solve the problem of low soil moisture prediction model, this paper proposes a method of soil moisture prediction based on segmented gray prediction model. Based on the soil characteristics during the whole growing period of spring maize, a multi feature segmented soil moisture prediction model based on GM (1,1) model was constructed, and the effects of precipitation, soil depth and corn growing period characteristics on the accuracy of soil moisture prediction model were analyzed. The experimental results show that the proposed method can improve the prediction accuracy of the model.Key words: soil moisture; prediction model; all fertile soil; segmentation model引言为了提高农牧业抗旱管理水平，及时精准掌握各地区的土地旱情动态，综合信息化的各项技术，构建高效的土壤墒情信息管理系统模型，通过模型分析，为相应管理部门提供决策依据，避免或减少旱灾造成的损失。
春季土壤墒情变化与气象条件相关性分析
春季土壤墒情变化与气象条件相关性分析来源：安徽农业科学作者：胡永军; 宋新辉发布时间：2010-09-15 代写论文锦州地处中纬度,属于暖温带大陆性季风型气候,春季风大、雨少、回暖快,气候干燥,蒸发量大,干旱发生几率很高[ 1 ] 。
据统计, 1991～2008年中高度春旱发生12年,而阶段性春旱则基本上每年都发生,给农业、林业等造成严重影响[ 2 ] 。
但是按照农业气象观测规范,只有逢3、逢8才测墒对于实时性要求较高的天气情报服务来说很不够。
为了及时监测预测到旱情发生的时段,找出土壤墒情变化与气象因子之间的相关规律,为决策者提供准确的信息服务,笔者根据近3年的实时探测资料和定期土壤墒情观测数据,分析研究与土壤墒情变化高相关的气象条件。
1资料与方法1. 1监测站及监测数据锦州农田生态气象监测站位于锦州市太和区英屯村(121°12′E, 41°08′N)。
该站建有16 m高8层梯度塔、涡相关(设备名称)、小气候梯度塔,实时采集空气温度、空气相对湿度、水气分压、风速、风向、向下短波辐射、反射短波辐射、向下长波辐射、向上长波辐射、净辐射、光合有效辐射、土壤热通量、土壤平均温度、土壤体积含水量、土壤温度、降水量、土壤相对湿度等要素数据。
为保证资料的代表性和可对比性,气温、相对湿度、浅层地温、风力、降水、实时土壤墒情等数据取自监测站每30 min 一次的实时探测资料;蒸发量取自锦州地面观测站每天的观测数据;人工观测从监测站周边的土壤取样,实际测量土壤墒情数据。
1. 2建立统计模型、预报因子、预报量1. 2. 1统计方法。
因所构建的预报量和预报因子为连续变量,故采用逐步回归方法进行因子的筛选[ 3 ] 。
首先计算7个因子的相关矩阵:r(0)11 r(0)12 ⋯r(0)17 r( 0)1yr(0)21 r(0)22 ⋯r(0)27 r( 0)2yR (0) = ⋯⋯⋯⋯ = ( f(0)ij )r(0)71 r(0)72 ⋯r(0)77 r( 0)7yr(0)y1 r(0)y2 ⋯r(0)y7 r( 0)yy式中, r( 0)ij =Σ nt =1( xit - xi ) ( xjt - xj )Σ nt = 1( xit - x i ) 2 Σnt = 1( xjt - xj ) 2, 即i因子和j因子的相关系数( i, j = 1, 2, 3, 4, ⋯, 7, y)建立相关矩阵后,对因子的显著性进行检验,大于显著性F检验值的,引入方程,并对矩阵进行变换;再对变换后的因子矩阵进行检验,引入最大因子,同时做是否剔除因子的检验。
金华站预报方案建模及洪水预报系统研制
金华站预报方案建模及洪水预报系统研制元晓华;王浩【摘要】随着人类活动的加剧，金华江流域下垫面情况发生了很大变化，原有预报方案很难反映金华站洪水规律。
从这一点出发，重新制定金华站洪水预报方案，将重要水利工程考虑到方案中，并在资料选取、预报根据站选择，以及参数率定的过程中充分论证，采用合理的方法消除资料不足、面雨量计算及土壤初值等误差因素对方案的干扰，取得了较为满意的效果。
最后，采用组态化的免编程技术，建设金华站洪水预报系统，提高金华站洪水预报服务能力。
%As Jinhua river basin has been greatly changed by human activities, the original forecast scheme is difficult to reflect the flood law of Jinhua Station. From this point, the flood forecasting scheme of Jinhua station is re-established by taking into account the major water pro-ject. With a full analysis and demonstration, a reasonable approach was used in data selection, rainfall station selection, and calibration to avoid error influence of insufficient data, areal rainfall calculation and initial moisture content of soil on scheme;the results were satisfactory. At last, the flood forecasting system of Jinhua Station was built by using configurable technology, which could improve the flood forecasting service ability of Jinhua Station.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(044)016【总页数】3页(P254-255,274)【关键词】预报方案;洪水预报系统;误差;组态化;金华站【作者】元晓华;王浩【作者单位】浙江省水文局，浙江杭州310009;浙江省水文局，浙江杭州310009【正文语种】中文【中图分类】S27金华站控制金华江5 953 km2的流域面积，距离兰江只有25 km，其水量监测及洪水预报在金华江、兰江乃至整个钱塘江的防洪工作中均占据着举足轻重的位置。