典型文献
ERA5降雨数据的降尺度评估及水文模拟——以横江流域为例
文献摘要：
合理的水资源管理配置在农业灌溉中起着重要作用.为了构建水资源管理模型,需要水文模型为多水源、多目标、多不确定性的水资源分配问题提供最优解法,而降雨数据在水文模拟中为重要输入.不少学者利用了大气环流模式输出的降雨数据,但其分辨率过低,难以直接运用到水文模型中.以横江流域为例,采用4种机器学习方法对ERA5再分析数据中的降雨数据进行统计降尺度研究,利用TS评分、相关系数、平均绝对误差来评价降尺度后的数据效果,结果表明:支持向量机(SVM)在晴雨准确率和降雨量准确率两个方面效果较好;将降尺度后的降雨数据输入新安江模型进行水文模拟,结果表明:ERA5原始数据在水文模拟中效果较差,存在着整体水量偏大的问题,采用人工神经网络(ANN)方法进行统计降尺度取得的效果较好,可为农业灌溉提供支持.
文献关键词：
ERA5降水数据;统计降尺度;横江流域;水文模拟;农业灌溉
中图分类号：
作者姓名：
肖梓明;张行南;方园皓
作者机构：
河海大学水文水资源学院,南京210098
文献出处：
引用格式：
[1]肖梓明;张行南;方园皓-.ERA5降雨数据的降尺度评估及水文模拟——以横江流域为例)[J].节水灌溉,2022(01):42-46
A类：
横江流域
B类：
ERA5,降雨数据,水文模拟,水资源管理,农业灌溉,建水,资源管理模型,水文模型,多水源,确定性的,水资源分配,分配问题,最优解,大气环流模式,接运,机器学习方法,再分析数据,统计降尺度,TS,平均绝对误差,晴雨,降雨量,新安江模型,原始数据,偏大,人工神经网络,ANN,降水数据
AB值：
0.261503
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