一、气象预报在21世纪防汛减灾中的作用（论文文献综述）
武坤[1]（2021）在《耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究》文中认为水库调度在防洪减灾中发挥着重要作用。随着现代化防洪体系的建立,常规水库调度方式已很难满足水库调度的需求。针对中小流域以面临时刻的水雨情制定的预报调度方式,存在着预见期较短,预报准确率较低等问题,近些年来数值预报开始逐渐应用于水库调度中。虽然数值预报精度得到提高,但单独依据降雨预报信息的可靠性仍较低,故应结合降雨的天气系统进行相应分析。本文以英那河水库为工程背景,分析降雨预报信息的可利用性,归纳总结流域天气系统及相应暴雨特征,最后以天气系统为主,结合降雨预报信息制定水库的预泄调度策略。主要研究内容与成果如下:（1）降雨预报信息的利用可有效延长洪水的预见期,但其误差容易给水库防洪调度带来一定的风险,本文重点研究TIGGE降雨集合预报信息应用于水库防洪调度的可行性。选取NCEP和ECMWF两个的预报中心发布的数据,利用TS评分和Bias评分等方法,分析预报中心的预报技巧和精度。以预报技巧和精度更高的ECMWF预报中心的预报信息为研究对象,从误差特征、实际降雨概率分析、天气能量释放规律多个方面分析不同降雨阶段不同时间尺度降雨预报信息的可利用性。结果表明,短期预报降雨中24h预报降雨可用于指导水库决策,但可利用性一般,需进一步考虑结合天气系统。（2）由于仅考虑降雨预报信息并不满足中小流域水库防洪调度的要求,本文重点分析影响英那河流域暴雨的天气系统及暴雨特性,研究暴雨特性与天气系统之间关系。归纳整理了影响英那河流域降雨的主要天气系统,并利用相似性方法确定当多个天气系统复合作用时,起主要影响的天气系统。以此为基础,分析不同天气系统的暴雨特征,并结合实例分析了降雨时的高空形势、水汽条件、动力条件。结果表明,气象条件与降雨关系密切,分析降雨时需考虑此因素。（3）为进一步提升水库的防洪能力,在利用降雨预报信息的基础上,本文重点耦合影响暴雨的天气系统,以指导水库决策。分析不同天气系统下,预报降雨与实测降雨之间的误差,结果显示预报降雨均偏大。结合气象要素确定气象因子,分析是否利雨,以气象因子、天气系统、预报降雨确定四个不同的预泄雨量。基于分析结果制定考虑天气系统、气象条件、累积降雨量、预泄水量、24h预报雨量、4d预报雨量的决策树,预泄五种不同雨量的调度方式。结果表明,将新的调度方式用于指导水库调度,与常规调度相比,很好地起到了延长预见期,降低最高库水位,减小防洪压力的目的,耦合天气系统指导水库决策效果较为显着。最后对全文进行了总结,且对有待进一步深入研究的问题进行了展望。
杨爱萍[2]（2021）在《考虑预报不确定性的水库防洪与兴利协调控制调度研究》文中认为随着社会经济的快速发展,水库防洪与,兴利综合利用的矛盾日益突出,对洪水资源化的要求愈加迫切,如何协调水库防洪与兴利的矛盾是亟待解决的问题。水库汛限水位作为协调防洪与兴利的关键指标,在充分利用水库的暴雨洪水预报信息的前提下,对水库汛限水位实行动态控制是提高水资源利用效率、缓解水资源供给不足的有效途径。本文以岩溶区流域澄碧河水库为工程实例,为发挥水库的综合利用效益,开展协调水库防洪与兴利蓄水效益的研究,主要的研究内容和取得的成果如下:（1）论文从分期调度的角度,以旬最大1d降雨量、旬最大3d降雨量、旬总降雨量构建综合指标,采用改进的模糊集分析法对澄碧河水库进行汛期分期,得到分期结果为前汛期4月中旬～5月上旬（4.11～5.10）,主汛期5月中旬～9月上旬（5.11～9.10）,后汛期9月中旬～10月下旬（9.11～10.31）。（2）在分期的基础上,选择“分期最大值跨期选样”、水文频率分析法—适线法计算各分期洪水样本的经验频率,采用同倍比放大法中的“峰比”对典型洪水过程线进行放大来推求各分期的洪水过程线,基于调洪最高水位对各分期设计洪水进行调洪演算,计算结果表明,澄碧河水库后汛期起调水位可抬高至187.5m。（3）从动态控制汛期水位的角度,构建了水库防洪与兴利蓄水两阶段协调调度模型,将水库调度的复杂问题转化为阶段1的兴利蓄水效益与阶段2的防洪风险之间的对冲问题,利用预报信息逐时段进行滚动决策。假定预报误差服从正态分布,将模型应用至澄碧河水库进行探讨研究,结果表明,当预报来水在61.68～631.893m/s时,通过对澄碧河水库后汛期实施汛期水位动态控制调度,蓄水效益明显提高;在2001～2012年间,总蓄水效益较实际调度增加23.65×108m3,12年间蓄水效益年均增加1.97×108m3,在185～187.36m的后汛期水位控制域内,通过预报来水指导水库预蓄预泄,不但没有影响水库防洪作用,而且有效发挥了水库蓄水效益。
邓彩霞[3]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中认为自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
刘祝骞[4]（2021）在《山区性河流雅安流沙河洪水预报研究》文中研究指明洪水灾害一直是威胁人民生命财产的主要因素,尤其是随着近年来全球变暖,极端天气的多发,加之我国地形多山地为主,而山区的中小流域受地形等因素影响,导致预防工程措施建设难度大、不易实施,防御洪水的非工程措施显得越来越重要。山区性河流具有暴雨洪水历时短、强度大、陡涨陡落为主要特征,加之受地形影响、植被类型和下垫面条件等因素影响大。由于这些河流往往普遍缺乏水文气象实测资料,目前几乎无预报方案,导致预警预报难度大。本研究以雅安汉源县山区性河流流沙河为主要研究对象,进行了洪水预报研究,主要研究工作和成果如下:1.基于2009～2020年流沙河流域实测水文资料,利用新安江模型和BP模型对流沙河进行了水文分析计算,并对其预报精度按照水情规范相关规定进行精度评定,新安江模型预报精度达乙级以上,BP模型预报模型精度比新安江模型提高了22.3%。2.基于BP以及GA-BP模型不同于传统水文预报的非线性预测方法,是对传统洪水预报模型方法的补充,有效地改进了洪水预报的准确性,提高了预报精度。3.针对BP模型自身的局限性,其存在结构不唯一、收敛速度慢和局部最优等问题,利用遗传算法对BP模型进行了优化,以MATLAB（2020b）为主要研究手段建立了流沙河GA-BP洪水预报模型。4.将GA-BP模型预报结果与BP模型预报结果进行了对比分析,结果表明,GA-BP模型与BP模型相比,不仅采用全局搜索法进行模型训练,克服了单一BP模型自身的局限性,而且改进后的模型,预报精度有所提高,具有较好的适用性,能够应用于洪水预报中。研究成果为山区性河流中小流域洪水预报方案提供了重要的数据支撑,解决了中小流域洪水预报问题,为山区性河流山洪灾害预报预警以及防治项目实施提供了重要保障。
刘业森,陈胜,刘媛媛,郜银梁,曹大岭[5]（2021）在《近年国内防洪减灾信息技术应用综述》文中提出在科技创新的时代背景下,信息技术快速迭代,梳理当前信息技术在防洪减灾方面的最新应用进展,将有助于补齐"防洪工程"和"信息化工程"两大短板。介绍了信息技术发展趋势,然后重点梳理了近年来现代计算机技术、新一代信息技术、人工智能技术3类新技术在防洪减灾中的应用,针对其中13个细分技术方向,结合具体案例从技术特点、应用进展、不足和应用前景3个方面进行归纳,最后,分析了技术与业务的多维耦合关系,认为未来防洪减灾信息技术应用将呈现智能化、聚合化、安全性趋势。
马琳[6]（2020）在《陕西省气象灾害防御现状问题与对策研究》文中研究指明当今社会,经济迅猛发展,社会制度逐步完善,人民群众的生活水平不断提高,气象灾害对人民生活的影响也越来越大,无论是在经济发展,基础建设,还是在社会敏感性等方面都会造成较大的影响。因此,气象灾害的防控已经从一个只有专业技术部门关注的工作,转变为全社会关心关注的公共事务。进入新时代,生命安全、生产发展、生活富裕、生态良好已成为人民的愿望、社会的期许,无论哪一项都与气象工作息息相关,气象部门保驾护航,责无旁贷。如何更好地提高气象灾害防御能力成为一项人们关注的课题。气象灾害同样具有公共危机的特征,即公共威胁性、不确定性、紧急性,因此,气象灾害就是一种公共危机,我们在探讨有关如何提高气象灾害防御管理能力就可以运用公共危机管理知识来进行研究。为了实现探索出更适合陕西省气象灾害防御的办法,本文以危机管理理论为基础,首先,通过收集2007年至2017年十年的气象灾害数据,反映了出了我省的灾害特点以及受灾人口数和直接经济损失,对陕西省气象灾害基本情况做了大量的了解。其次,通过实地走访陕西省气象局气象台、大气探测技术保障中心、陕西省人工影响天气办公室等相关直属单位,了解了我省气象灾害防御工作中具体的做法,找出气象灾害防御工作中存在的问题。并且与发达国家在面临气象灾害时的危机管理做法进行对比,找出差距。最后,论文对通过对问题进行分析,得出如何利用公共危机管理理论中的时间性原则、效率性原则、协同性原则和科学性原则来进一步提升和完善陕西省气象灾害防御能力的对策。第一,要加强全民气象防灾减灾科普工作,创新科普内容和方式,提高民众的危机意识;第二,运用新媒体的优势进行更加精细化的气象灾害预警信息发布;第三,提高气象信息准确性为气象灾害防御工作提供决策支持,要注重加强基础设施建设;第四,通过完善气象观测体系,注重人才素质提升,加强技术创新做好科技成果转化来大力发展人工影响天气能力。第五,要善于利用气象大数据分析,进行灾后重建科学选址建议。第六、梳理组织机构建成服务大平台。
姜浩[7]（2020）在《基于智慧气象的宁夏石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务研究》文中进行了进一步梳理随着全球城市化、工业化高速推进,温室效应不断积累引发全球气候变暖,进而导致极端气象灾害呈现多发频发的趋势。气象灾害不仅会给金融市场特别是大宗商品价格带来剧烈冲击,而且会造成社会巨大经济损失和人员伤亡,严重威胁社会秩序稳定和地区公共安全。因此,提升气象灾害预警服务能力,为政府部门和社会公众防灾减灾赢得时间,最大限度减轻或者避免气象灾害造成的生命及财产损失已经迫在眉睫。事实证明,面对人民群众日益增长的气象服务需求,原有的灾害预警和服务方式不足之处逐渐显现。近年来,国内外部分城市以云计算、大数据等新一代技术为基础,开展智慧城市建设,智慧气象作为智慧城市建设的重要组成部分,对城市防灾减灾提出了哪些新要求和新挑战,当前城市气象灾害防御和应对措施有哪些问题和不足,面对日趋激烈的国际气象科技竞争,应当如何抓住云计算、大数据高速发展有利契机推进城市防灾减灾智能化、集约化、信息化的现代演变是本文的研究重点。本文以石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务为例,立足实际,指出发展智慧气象是提升暴雨灾害预警服务能力的关键。运用危机管理理论、协同治理理论等基础理论,采用文献分析法、深度访谈法、案例研究法、调查研究法以及比较分析法等方法,全面分析了基于智慧气象的石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务存在的问题,同时借鉴国内外智慧气象预警服务体系、系统以及移动APP的先进经验,结合石嘴山市气象局智慧气象业务发展实际,从制定科学发展规划、强化部门间信息共用共享、加大资金投入力度、推进气象科技创新、完善人才队伍建设和加强智慧气象宣传等方面提出了对策建议,对国内外其他城市开展智慧气象灾害预警服务具有一定的参考价值。
雷冠军[8]（2020）在《基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究》文中提出我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。
王丽娟[9]（2019）在《基于大数据分析方法的汉江流域安康段洪水预报研究》文中研究指明随着计算机技术的突飞猛进,人们开始广泛关注大数据的运用。大数据分析方法是在原有的计算方法以及数学模型的基础上,能够不断改进和更新的新技术、新方法。该方法可以改变传统水文学方法中繁琐的数据处理和基础参数率定的问题,能通过各相关因素之间的联系,找到一定的规律性,同时运用人工智能等技术手段,使得运算速度更快,获得的结果与实测值更接近,对于指导实际工作大有裨益。我国洪灾多发,为减少或者降低损失,有效、准确的预报洪水是尤其重要的。洪水预报是在现有的水文气象条件下,对流域的具体情况作出分析后,综合已经发生过的要素,对洪水过程（包括洪水历时和洪峰流量灯）做出预报。洪水预报通常根据降雨-径流关系或上下站水位-流量对应关系进行预报,其预见期一般不长,但精度相对较高。因此,洪水预报主要是结合降雨对径流的预报。汉江流域属于亚热带季风气候区,降水在年内分布很不平均,夏秋两季为汛期,降水量可占全年降水总量的80%,尤以6-9月降水量最大,占全年降水量的60%左右。在汛期,径流呈现双峰型。汉江流域由暴雨形成的洪水,主要与季风的活动有关系。每年的5-9月都有洪水现象发生,尤其在7、8月份可以形成较大洪水。安康属于汉江上游的峡谷地带,由于地理环境和气候条件的特殊性,暴雨中心往往会集中在安康段,具有“十年九汛”的特点,目前,洪水灾害已经成为安康地区最大的自然灾害之一。工程措施是防洪的基础,非工程措施是安全渡汛的保证,因此对汉江流域安康段的洪水预报进行深入研究,精准的预报洪水过程有着非常重要的意义。本文以汉江流域安康段为研究对象,搜集并整理了该区域的水文基础数据,根据资料的实际情况,把计算周期划分三个时间段,即:1991-2005年、2006-2012年、2013-2017年。日雨量资料采用泰森多边形法进行整理,通过出库径流资料还原计算天然入库径流。对于时间序列趋势分析,采用非参数检验Mann-Kendall方法检验,基于R语言进行编程计算,对汉江流域安康段的年降雨量进行突变检验,计算出安康段年平均入库流量的M-K突变分析统计值。由统计分析结果可知安康水库降雨径流呈明显的相关关系,说明安康水库的径流来自于降雨,且年降雨量大,年径流系数就大,即安康水库的洪水过程与该区域的降水密切相关。本文选取了大数据分析方法中基于深度学习的长短时记忆（Long-Short Term Memory,LSTM）模型对汉江流域安康段的日径流过程进行了模拟。安康水库入库径流和降雨都属于非平稳时间序列,都属于随机事件,但是在连续的时间序列上,通过相关分析,也会找出其规律性。本文研究对象为1991年-2017年这27年的水文数据。由于入库径流由水位反推而来,在采集的数据中也往往会出现一些异常值,比如有缺漏、数值明显偏大或者偏小等。为准确预测,要先利用Pandas对数据进行处理,包括剔除异常数据,补全空白数据等。引入LSTM模型到洪水预报中,通过编制Python语言编制并多次调整参数,成功构建计算模型后,利用安康段27年的水文数据进行了入库径流的模拟计算,选取了7个代表年进行日径流过程模拟计算以及10次场次洪水进行进一步的研究,采用日径流资料对代表年进行径流模拟,选取时段资料用于场次洪水过程的模拟计算,把得到的结果分别与实测径流对比,两次模拟得出的结果精度都较高。为了对采用LSTM模型进行模拟计算的结果进行检验,作为对照,本文采用新安江模型对研究区域进行了模拟计算,新安江模检验型是我国着名的被广泛认可的水文模型,在湿润地区、半湿润地区的湿润季节应用效果较好,从应用条件来看,本文的研究区域是适用的。本文采用新安江模型对汉江流域安康段的日径流过程进行模拟。应用整理后的资料,编制C语言程序,1991年1995年的水文资料用于参数率定,1996年-2017年资料用于研究区域的洪水过程的模拟计算,所得的结果与实测资料进行对比后发现,新安江模型的模拟结果与实测径流拟合得并不令人满意。可见,将LSTM模型方法应用于研究区域是有明显优势的,提高了水文预报的精度、缩短了预报时间,模拟计算研究深入到场次洪水阶段。在研究中发现问题:水文资料的获取是非常困难的,在场次洪水的计算中因满足要求的资料极少,导致在模拟计算中可训练学习的资料偏少,影响了学习效果。而伴随着大数据的发展定会促进信息的获取更为便捷,也会极大地提高水文预报结果的精度。
张颖[10]（2019）在《降水集合预报的检验分析及在洪水预报中的应用研究》文中研究说明作为防洪减灾体系非工程措施中的基础环节,及时准确的洪水预报至关重要。本文以延长洪水预见期和保证洪水预报精度为目标,以金钱河流域为研究对象引入了集合数值天气预报技术,针对研究流域对不同初值扰动以及不同模式条件下的降水集合预报系统做了检验分析,在进行水文气象耦合的研究中对降水集合预报数据做了修正,在延长预见期的同时保证了洪水预报精度。本次研究的主要内容和成果如下:（1）基于实测降水数据构建了金钱河流域的新安江模型,采用SCE-UA算法进行参数率定得到了洪水模拟结果并通过验证期的洪水进行了检验,模拟结果表明三水源新安江模型在研究流域的洪水预报研究中具有较好的适用性。（2）采用点数据和面数据估算方法将研究流域上的降水集合预报格点数据分别转化成了站点雨量和流域面雨量。检验评价结果表明各估算方法均有一定的适用性,其中对反距离加权平均法进行改进的加密控制反距离加权平均法效果较好。（3）针对研究流域采用TS评分方法、Brier评分方法、Talagrand分布图方法在点雨量和面雨量两个层面分别对六个集合预报系统（ECMWF、NCEP、CMA、BoM、ECCC、UKMO）的确定预报、概率预报以及系统可靠性进行了综合评价分析,结果表明针对不同的降水等级,各集合预报系统均有一定的优势,其中NCEP整体上对于研究流域的预报效果较好。（4）采用NCEP降水集合预报系统的控制成员预报和集合成员预报驱动水文模型,同时使用集合平均法、超级集合平均法、基于不同降水等级的超级集合修正法修正后的降水集合预报分别进行洪水预报,模拟结果表明各修正方法均在不同程度上提高了洪水预报精度。
二、气象预报在21世纪防汛减灾中的作用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、气象预报在21世纪防汛减灾中的作用（论文提纲范文）
（1）耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 水库防洪调度研究进展 |
| 1.2.2 耦合集合降雨预报的水库防洪调度研究进展 |
| 1.2.3 耦合暴雨天气系统的水库防洪调度研究进展 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 TIGGE降雨集合预报信息的精度检验及可利用性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区域概况及TIGGE资料介绍 |
| 2.2.1 研究区域概况 |
| 2.2.2 TIGGE资料介绍 |
| 2.3 降雨资料前期处理 |
| 2.3.1 流域面雨量计算 |
| 2.3.2 英那河流域降雨分级标准 |
| 2.4 降雨集合预报信息精度检验分析 |
| 2.4.1 TS评分和偏差Bias |
| 2.4.2 Brier评分和CRPS评分 |
| 2.4.3 Talagrand分布检验 |
| 2.4.4 精度检验结果综合分析 |
| 2.5 降雨集合预报信息可利用性分析 |
| 2.5.1 可利用性分析的主要内容 |
| 2.5.2 可利用性分析方法 |
| 2.5.3 降雨开始前降雨预报信息的可利用性分析 |
| 2.5.4 降雨结束后降雨预报信息的可利用性分析 |
| 2.6 小结 |
| 3 英那河流域天气系统及暴雨特性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 英那河流域的降雨天气系统类型及特点 |
| 3.2.1 台风型暴雨 |
| 3.2.2 冷涡型暴雨 |
| 3.2.3 副热带高压型暴雨 |
| 3.2.4 气旋型暴雨 |
| 3.3 致洪暴雨分类及相似性分析 |
| 3.3.1 暴雨相似性分析指标 |
| 3.3.2 相似性分析方法 |
| 3.3.3 暴雨相似性分析 |
| 3.4 英那河流域致洪暴雨分析 |
| 3.4.1 致洪暴雨特征分析 |
| 3.4.2 高空形势分析 |
| 3.4.3 水汽输送分析 |
| 3.4.4 动力条件分析 |
| 3.5 小结 |
| 4 耦合天气系统的英那河水库调度方案研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 水库常规调度方式 |
| 4.2.1 英那河水库调度原则 |
| 4.2.2 英那河水库常规调度规则 |
| 4.2.3 调度实例 |
| 4.3 耦合天气系统与降雨预报信息的可行性分析 |
| 4.3.1 不同天气系统下的实际降雨与集合降雨预报信息对比分析 |
| 4.3.2 天气系统与降雨预报信息的耦合利用方式 |
| 4.4 耦合天气系统的水库调度方式 |
| 4.4.1 水库调度方式 |
| 4.4.2 调度实例 |
| 4.5 调度结果对比分析 |
| 4.6 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 耦合天气系统的预泄决策表 |
| 致谢 |
（2）考虑预报不确定性的水库防洪与兴利协调控制调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状与进展综述 |
| 1.2.1 汛期分期及分期汛限水位调整研究进展 |
| 1.2.2 汛限水位动态控制研究进展 |
| 1.2.3 预报不确定性对水库汛期水位动态控制影响研究进展 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 澄碧河水库概况 |
| 2.1 澄碧河流域防洪现状分析 |
| 2.1.1 流域特性 |
| 2.1.2 水库概况 |
| 2.1.3 现行调度方式 |
| 2.2 水库建库以来运行状况分析 |
| 2.2.1 兴利调度潜力分析 |
| 2.2.2 调度弃水量分析 |
| 2.2.3 主要防洪安全问题 |
| 2.3 提高水库防洪与兴利蓄水能力必要性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 汛期分期及分期汛限水位研究 |
| 3.1 水库汛期分期划定研究 |
| 3.1.1 改进模糊集分析法 |
| 3.1.2 汛期分期成果 |
| 3.1.3 汛期分期成果分析 |
| 3.2 水库分期设计洪水研究 |
| 3.2.1 洪水选样 |
| 3.2.2 频率分析 |
| 3.2.3 各分期设计洪水计算 |
| 3.3 分期汛限水位控制域研究 |
| 3.3.1 分期汛限水位确定方法 |
| 3.3.2 后汛期汛限水位控制域确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 水库汛期水位动态控制及应用研究 |
| 4.1 水库防洪与兴利目标矛盾竞争关系分析 |
| 4.1.1 水库防洪与兴利目标矛盾分析 |
| 4.1.2 对冲理论在水库调度中的应用 |
| 4.2 水库汛期防洪与兴利蓄水协调调度模型的构建 |
| 4.2.1 目标函数的构建 |
| 4.2.2 模型求解分析 |
| 4.2.3 预报来水对防洪与兴利影响分析 |
| 4.3 汛期水位动态控制在澄碧河水库的应用探讨 |
| 4.3.1 水位动态控制关键指标的确定 |
| 4.3.2 后汛期水位动态控制调度结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表论文情况 |
（3）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（4）山区性河流雅安流沙河洪水预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究的背景和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容和研究方法 |
| 2 雅安流沙河流域概况 |
| 2.1 河流概况 |
| 2.2 水文气象 |
| 2.3 流域暴雨洪水特征 |
| 2.4 历史洪水调查 |
| 2.5 现有站点情况 |
| 3 基于新安江模型的流沙河洪水预报 |
| 3.1 模型原理与率定方法 |
| 3.1.1 模型原理 |
| 3.1.2 模型率定 |
| 3.1.3 模型精度评定 |
| 3.2 建立预报方案 |
| 3.3 模型参数率定与验证 |
| 3.4 实时校正与作业预报 |
| 3.4.1 实时校正 |
| 3.4.2 作业预报 |
| 4 基于BP模型的流沙河洪水预报 |
| 4.1 BP神经网络原理 |
| 4.2 BP模型洪水预报模型建立 |
| 4.2.1 资料分析与整理 |
| 4.2.2 模型建立步骤 |
| 4.3 BP模型在流沙河实际应用 |
| 5 基于改进BP模型的流沙河洪水预报 |
| 5.1 遗传算法的原理 |
| 5.2 改进BP模型洪水预报模型建立 |
| 5.3 GA-BP模型优化应用 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（5）近年国内防洪减灾信息技术应用综述（论文提纲范文）
| 1 背景 |
| 2 防洪减灾相关信息技术发展现状 |
| 3 防洪减灾相关信息技术应用进展 |
| 3.1 现代计算机技术应用 |
| 3.2 新一代信息技术应用 |
| 3.3 人工智能相关技术应用 |
| 4 信息技术与防洪减灾耦合关系 |
| 5 信息技术未来应用方向探讨 |
（6）陕西省气象灾害防御现状问题与对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| (一)研究的背景及意义 |
| 1、研究的背景 |
| 2、研究意义 |
| (二)国内外研究现状 |
| 1、国外研究现状 |
| 2、国内研究现状 |
| (三)研究内容与方法 |
| 1、研究内容 |
| 2、研究方法 |
| 一、核心概念和理论基础 |
| (一)核心概念 |
| 1、气象灾害 |
| 2、气象灾害防御 |
| (二)理论基础 |
| 1、危机管理理论 |
| 二、陕西省气象灾害防御现状及存在问题 |
| (一)陕西省气象灾害的种类及特征 |
| 1、陕西省气候特征 |
| 2、陕西主要气象灾害种类 |
| 3、陕西省主要气象灾害特征 |
| 4、陕西省气象灾害防御现状 |
| (二)陕西省气象灾害防御存在问题 |
| 1、信息传递不畅接受有限 |
| 2、气象灾害防御意识不强 |
| 3、灾害性天气预报能力不足 |
| 4、气象信息分析技术较差 |
| 5、科学人影作业和人影基础保障水平较低 |
| 6、责任落实不明晰 |
| 三、陕西省气象灾害防御问题原因分析 |
| (一)新媒体没有起到有效的沟通传播作用 |
| 1、新媒体传播覆盖面不全 |
| 2、公信力不足 |
| (二)气象灾害防御科普宣传不到位 |
| 1、基层人才队伍缺乏经费有限 |
| 2、气象防灾减灾救灾科普活动社会影响力较低 |
| 3、缺少与参加者的互动交流环节 |
| (三)科技创新能力和安全监督管理不强 |
| (四)灾害评估的研究不够完善 |
| (五)气象服务精细化程度不高 |
| (六)管理运行机制尚不完善 |
| 四、发达国家气象灾害防御经验借鉴 |
| (一)美国气象灾害防御管理的优点 |
| 1、具有科学的气象灾害防御理念 |
| 2、气象灾害监测预警和响应流程更为规范 |
| (二)日本气象灾害防御管理的优点 |
| 1、观测系统覆盖面广科技性强 |
| 2、灾害事前预警能力高 |
| 3、重视防灾减灾科普工作民众危机意识强 |
| (三)英国气象灾害防御管理的优点 |
| 1、细分灾害预警信息 |
| 2、应急管理责任划分更加明晰 |
| 3、重视防灾教育与培训公众应急配合能力强 |
| (四)发达国家气象灾害防御管理给我们的启示 |
| 五、完善陕西省气象灾害防御的对策 |
| (一)加强全民的气象灾害防御科普工作 |
| 1、打造气象科普精品提升品牌影响力 |
| 2、创新气象科普内容和方法 |
| 3、建立有特色的气象科普教育形式 |
| 4、鼓励更多部门参与科普教育活动 |
| (二)运用新媒体优势传播气象灾害预警信息 |
| 1、提供位置气象预警 |
| 2、提供预警信息定制 |
| 3、新增灾害预警消息推送 |
| 4、播报灾难灾害实况信息 |
| (三)提高气象信息精准性为气象灾害防御提供支持 |
| 1、利用大数据技术提高气象信息准确性 |
| 2、加大资金投入完善气象观测体系建设 |
| 3、完善考核制度人才培养提高观测人员整体素质 |
| (四)发展人影工作提高气象灾害防御水平 |
| 1、完善气象观测体系建设提高作业效果 |
| 2、注重人才培养提高整体人员素质 |
| 3、加强技术创新做好科技成果转化 |
| (五)利用气象数据进行灾后重建科学选址建议 |
| 1、利用历史数据分析进行科学选址建议 |
| 2、利用气象大数据找到便利性和发展潜力并存的重建地址 |
| 3、利用气象预报预警数据保证灾后重建顺利进行 |
| (六)梳理组织机构建成服务大平台 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于智慧气象的宁夏石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究思路、内容及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第二章 核心概念及理论基础 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.1.1 暴雨灾害 |
| 2.1.2 气象灾害预警 |
| 2.1.3 公共气象服务 |
| 2.1.4 智慧气象 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 危机管理理论 |
| 2.2.2 协同治理理论 |
| 第三章 基于智慧气象的石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务现状 |
| 3.1 石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务概况 |
| 3.2 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务现状访谈与调查设计 |
| 3.2.1 对智慧气象业务系统建设相关负责人访谈设计 |
| 3.2.2 对政府部门问卷调查设计 |
| 3.2.3 对社会公众问卷调查设计 |
| 3.3 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务的机构和职能 |
| 3.4 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务的机制 |
| 3.4.1 政府主导机制建设情况 |
| 3.4.2 部门联动机制建设情况 |
| 3.4.3 社会参与机制建设情况 |
| 3.5 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务的平台建设 |
| 3.5.1 石嘴山市气象局智慧气象系统总体框架 |
| 3.5.2 石嘴山市气象局智慧气象建设已实现的平台功能 |
| 3.6 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务的流程 |
| 3.6.1 暴雨灾害性天气会商流程 |
| 3.6.2 暴雨预警信号制作签发流程 |
| 3.6.3 暴雨预警信号制作服务流程 |
| 3.7 石嘴山市气象局智慧气象暴雨灾害预警服务的典型案例分析 |
| 3.7.1 石嘴山市2018年“7·22~23”大暴雨灾害概况 |
| 3.7.2 石嘴山市2018年“7·22~23”大暴雨灾害预警信息的发布 |
| 3.7.3 基于智慧气象灾害预警服务的石嘴山市2018年“7·22~23”大暴雨灾害应对 |
| 3.7.4 石嘴山市2018年“7·22~23”大暴雨灾害服务效果和社会评价情况 |
| 第四章 基于智慧气象的石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务存在的问题及原因分析 |
| 4.1 石嘴山市气象局智慧气象预警服务存在的问题 |
| 4.1.1 气象灾害部门协作联动效率不高 |
| 4.1.2 气象预警服务信息传播渠道单一 |
| 4.1.3 智慧气象数据分析处理功能尚未完全发挥 |
| 4.1.4 智慧气象公众认识程度较低 |
| 4.2 石嘴山市气象局智慧气象预警服务存在问题的原因分析 |
| 4.2.1 政府统筹协调机制不完善,部门间存在“信息壁垒” |
| 4.2.2 智慧气象预警服务基础设施建设不完善 |
| 4.2.3 智慧气象科技创新与成果转化能力不足 |
| 4.2.4 专业技术人才相对匮乏 |
| 4.2.5 智慧气象建设宣传不到位 |
| 第五章 国内外智慧气象暴雨预警服务的经验及启示 |
| 5.1 日本:全球智能气象业务系统 |
| 5.1.1 观测设备“现代化” |
| 5.1.2 暴雨预警服务“智能化” |
| 5.1.3 推进机制“协同化” |
| 5.2 美国:国家暴雨洪涝灾害预警服务系统 |
| 5.2.1 暴雨洪涝灾害实时预警系统 |
| 5.2.2 暴雨洪涝灾害精准服务系统 |
| 5.2.3 智能网络科普系统 |
| 5.3 贵州:“气象+大数据”助力防灾减灾 |
| 5.3.1 灾前:提高预防与研判能力 |
| 5.3.2 灾中:加强决策与救援力度 |
| 5.3.3 灾后:提升评估与分析效果 |
| 5.4 湖北:“e天气”APP |
| 5.5 对石嘴山市气象局智慧气象建设发展的启示 |
| 5.5.1 加大资金投入力度,保障智慧气象发展 |
| 5.5.2 建立健全政府主导,多方参与,引入市场化机制 |
| 5.5.3 努力提升气象科技含量 |
| 5.5.4 坚持以人为本、民生优先的准则 |
| 第六章 基于智慧气象的石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务优化对策与建议 |
| 6.1 完善统筹协调机制,制定智慧气象科学发展规划 |
| 6.2 建立协同联动的智慧气象技术体系,强化部门间信息共用共享 |
| 6.3 加大资金投入力度,完善智慧气象预警服务基础设施建设 |
| 6.4 大力发展气象科技,加快推进科技创新能力建设 |
| 6.5 加强专业技术人才队伍建设,鼓励气象预警服务技术创新 |
| 6.6 扎实推进智慧气象宣传工作,发挥气象宣传工作的导向功能 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 石嘴山市气象局智慧气象建设现状访谈提纲 |
| 附录B 石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务调查问卷(政府部门) |
| 附录C 石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务调查问卷(社会公众) |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目标 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三大尺度因子径流预报研究 |
| 1.2.2 因子相关性分析 |
| 1.2.3 传统统计预报模型 |
| 1.2.4 现代水文预报模型 |
| 1.2.5 研究进展的总结 |
| 1.3 本文研究介绍 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 径流预报技术的系统分析 |
| 2.1 来水丰枯的影响机理 |
| 2.1.1 热量与引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陆分布作用 |
| 2.2 来水预报基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遥相关性 |
| 2.2.4 结构特性 |
| 2.3 来水与极端来水预报的思路 |
| 2.3.1 预报因子基于空间尺度的分类 |
| 2.3.2 预报因子基于时间尺度的分类 |
| 2.3.3 预报值基于预报特征的分类 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域来水预报 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介绍 |
| 2.4.2 流域丰枯机理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 三大尺度因子与径流的统计分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.1.1 太阳黑子相对数 |
| 3.1.2 月球赤纬角 |
| 3.1.3 24节气阴历日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的发生与结束时间与流域来水丰枯的关系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值与流域来水丰枯的关系 |
| 3.3 流域尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.3.1 谚语机理分析 |
| 3.3.2 气象因子与来水属性级别统计分析 |
| 3.4 因子数值与流域来水统计分析方法 |
| 3.4.1 基础数据处理 |
| 3.4.2 相关性分析的方法 |
| 3.5 因子相关性分析结果 |
| 3.5.1 天文因子相关性分析 |
| 3.5.2 气象因子相关性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大气因子+气象因子相关性分析 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.6.1 因子相位与流域来水规律 |
| 3.6.2 因子数值与流域来水相关性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于智能学习的预报因子融合的径流预报 |
| 4.1 预报方法 |
| 4.1.1 神经网络 |
| 4.1.2 决策树和随机森林 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 数据处理的方法 |
| 4.2.1 预报因子的处理 |
| 4.2.2 预报值的处理 |
| 4.2.3 预报值的评判指标 |
| 4.2.4 模型和因子优选的TOPSIS-模糊综合评判法 |
| 4.3 建模预报 |
| 4.4 结果统计分析 |
| 4.4.1 流域水量回归预报结果分析 |
| 4.4.2 流域来水量7级分类预报结果分析 |
| 4.4.3 流域来水量3级分类预报结果分析 |
| 4.4.4 33个因子方案分析 |
| 4.4.5 预报结果的最优方案 |
| 4.4.6 最优方案的预报结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于相似性分析的预报因子融合的径流预报 |
| 5.1 相位对比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 预报结果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的计算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法计算权重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊综合评判法优选最优模型 |
| 5.2.5 预报模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法预报 |
| 5.3.1 因子组合分析 |
| 5.3.2 误差评定与优选判别 |
| 5.4 模糊推理法因子二次筛选 |
| 5.4.1 因子进出法寻优 |
| 5.4.2 因子进出法实例分析 |
| 5.5 模糊推理法预报结果 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于天文因子对比法的预报结果融合的径流预报 |
| 6.1 天文因子对比法机理分析 |
| 6.2 预报方法1-单一天文因子对比法 |
| 6.2.1 24节气阴历日期对比法 |
| 6.2.2 太阳黑子相对数对比法 |
| 6.2.3 月球赤纬角对比法 |
| 6.3 预报方法2-天文因子对比法预报结果的融合 |
| 6.3.1 天文因子预报结果的线性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子对比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量预报 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于点聚图法的预报结果融合的径流预报 |
| 7.1 点聚图法 |
| 7.1.1 点聚图的制作 |
| 7.1.2 预报方案 |
| 7.2 24节气阴历日期点聚图预报 |
| 7.2.1 极端来水年24节气阴历日期的聚类特性 |
| 7.2.2 24节气阴历日期聚类预报方法 |
| 7.2.3 24节气阴历日期聚类分析建模 |
| 7.2.4 基于聚类分析的来水预报 |
| 7.3 月球赤纬角和太阳黑子相对数点聚图预报 |
| 7.3.1 月球赤纬角聚类预报方法 |
| 7.3.2 太阳黑子相对数聚类预报方法 |
| 7.4 海洋大气因子与流域气象因子点聚图预报 |
| 7.5 多尺度因子点聚图预报结果融合 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 基于来水结构融合的极端径流预报 |
| 8.1 基本定义 |
| 8.2 预报方法 |
| 8.2.1 一般来水结构预报-多方法预报结果融合 |
| 8.2.2 极端来水结构预报 |
| 8.2.3 基于改进可公度网络结构的极值点结构预报 |
| 8.2.4 极端来水年预报 |
| 8.3 实例应用 |
| 8.3.1 一般来水结构分析 |
| 8.3.2 极端来水结构分析 |
| 8.3.3 极值点结构的确定及极端来水年预报分析 |
| 8.3.4 连续极端来水年预报分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 创新性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 科研及发表论文情况 |
| 致谢 |
（9）基于大数据分析方法的汉江流域安康段洪水预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.2 研究区域背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状及进展 |
| 1.3 研究思路与主要研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 各章研究内容与技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 水文预报模型及应用 |
| 2.1 水文模型研究进展 |
| 2.2 水文模型的应用 |
| 2.3 水文模型评估 |
| 2.3.1 模型选择 |
| 2.3.2 模型率定 |
| 2.3.3 模型验证 |
| 2.3.4 模型评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 洪水预报模型 |
| 3.1 新安江模型原理 |
| 3.1.1 流域蒸散发计算 |
| 3.1.2 产流计算 |
| 3.1.3 三水源划分 |
| 3.1.4 流域汇流计算 |
| 3.2 马斯京根洪水演算法 |
| 3.2.1 基本原理 |
| 3.2.2 马斯京根流量演算方程 |
| 3.2.3 马斯京根连续演算法 |
| 3.3 大数据分析方法 |
| 3.3.1 大数据分析的基本方法 |
| 3.3.2 大数据分析方法涉及的技术 |
| 3.3.3 大数据分析的主要技术 |
| 3.3.4 大数据分析的难点 |
| 3.3.5 循环神经网络RNN模型 |
| 3.3.6 基于深度学习的长短时记忆LSTM网络模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 研究区域资料整理与统计分析计算 |
| 4.1 研究工程概况 |
| 4.2 资料收集整理与统计计算 |
| 4.2.1 汉江上游梯级简介 |
| 4.2.2 原始数据来源 |
| 4.2.3 计算周期划分与流域分块 |
| 4.2.4 资料整理与统计计算 |
| 4.3 水文历史变化分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于LSTM模型的洪水过程模拟计算 |
| 5.1 日径流过程模拟计算 |
| 5.1.1 LSTM模型网络训练 |
| 5.1.2 LSTM模型模型构建 |
| 5.1.3 计算结果验证 |
| 5.1.4 计算结果分析 |
| 5.2 代表年洪水过程模拟计算 |
| 5.2.1 代表年的选取 |
| 5.2.2 代表年全年径流过程模拟结果 |
| 5.2.3 代表年汛期洪水模拟结果 |
| 5.3 场次洪水模拟计算 |
| 5.3.1 场次洪水资料的选取 |
| 5.3.2 场次洪水资料分析 |
| 5.3.3 场次洪水模拟计算结果 |
| 5.3.4 模拟计算结果分析 |
| 5.3.5 误差分析 |
| 5.3.6 过程分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于新安江模型的洪水过程模拟计算 |
| 6.1 新安江三水源模型计算 |
| 6.1.1 蓄满产流模型 |
| 6.1.2 流域透水面积上蓄水容量曲线方程 |
| 6.1.3 流域径流深计算 |
| 6.1.4 流域蒸散发模型 |
| 6.1.5 流域土壤蓄水量计算 |
| 6.1.6 流域透水面积上总径流R(净雨)划分 |
| 6.1.7 流域汇流模型 |
| 6.2 新安江三水源模型参数率定 |
| 6.2.1 参数率定 |
| 6.2.2 产流模型参数率定 |
| 6.2.3 分水源参数率定 |
| 6.2.4 计算结果验证 |
| 6.2.5 计算结果分析 |
| 6.3 新安江模型法与LSTM模型汛期模拟结果对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的论文和研究成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）降水集合预报的检验分析及在洪水预报中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 2 流域水文模型搭建与模拟分析 |
| 2.1 研究流域概况 |
| 2.2 模型原理与参数率定方法 |
| 2.3 模型搭建与模拟结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 降水集合预报的检验分析 |
| 3.1 降水集合预报资料获取 |
| 3.2 降水集合预报估算方法 |
| 3.3 降水集合预报检验评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于降水集合预报的洪水预报研究 |
| 4.1 降水集合预报产品的应用 |
| 4.2 降水集合预报修正产品 |
| 4.3 降水集合预报修正产品的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、气象预报在21世纪防汛减灾中的作用（论文参考文献）
- [1]耦合天气系统的英那河水库防洪调度研究[D]. 武坤. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]考虑预报不确定性的水库防洪与兴利协调控制调度研究[D]. 杨爱萍. 广西大学, 2021(12)
- [3]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [4]山区性河流雅安流沙河洪水预报研究[D]. 刘祝骞. 西华大学, 2021(02)
- [5]近年国内防洪减灾信息技术应用综述[J]. 刘业森,陈胜,刘媛媛,郜银梁,曹大岭. 中国防汛抗旱, 2021(01)
- [6]陕西省气象灾害防御现状问题与对策研究[D]. 马琳. 长安大学, 2020(06)
- [7]基于智慧气象的宁夏石嘴山市气象局暴雨灾害预警服务研究[D]. 姜浩. 兰州大学, 2020(01)
- [8]基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究[D]. 雷冠军. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [9]基于大数据分析方法的汉江流域安康段洪水预报研究[D]. 王丽娟. 云南师范大学, 2019(01)
- [10]降水集合预报的检验分析及在洪水预报中的应用研究[D]. 张颖. 华中科技大学, 2019(03)