文章摘要
陈晓宏,刘德地,王兆礼.降雨空间分布模式识别[J].水利学报,2006,37(6):711-716
降雨空间分布模式识别
Recognition method for spatial distribution pattern of precipitation
投稿时间:2005-09-12  
DOI:
中文关键词: 模式识别  降雨空间分布  BP人工神经网络  广东省
英文关键词: pattern recognition  spatial precipitation distribution  artificial neural network  Guangdong Province
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50579078);广东省自然科学基金资助项目(04009805)
作者单位
陈晓宏 中山大学 水资源与环境研究中心广东 广州 510275 
刘德地 中山大学 水资源与环境研究中心广东 广州 510275 
王兆礼 中山大学 水资源与环境研究中心广东 广州 510275 
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中文摘要:
      以广东省内186个站点的年降雨量分布为基础,把模式识别的聚类分析理论方法引入降雨空间特征分类研究中,进行降雨特征空间分布模式识别,以预测无雨量站点的降雨模式,从而分析水资源的空间分布模式,以便制订有效的水资源利用方案。结果表明,广东省年降雨量在空间上的分布可划分为6类模式;同时基于BP人工神经网络算法,建立了以高程、气温、蒸发量为主要参数的可判别和预测无雨量测站区域的降雨空间分布模式所属类别的模型,经过模型的学习和验证,效果较好。
英文摘要:
      The clustering analysis method is introduced to investigate the pattern of precipitation spatial distribution. Based on the precipitation data obtained from 186 measuring station in Guangdong Province, China, the characteristics of the precipitation distribution are analyzed for forecasting the precipitation at stations without observation data and working out the scheme for optimal utilization of regional water resources. The result shows that the spatial distribution of precipitation in this province can be classified into 6 patterns. A model for identifying the distribution pattern according to the elevation, temperature and evaporation is established based on BP artificial neural network method. The identified result by using this model is well accord with the actual spatial distribution.
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