基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究

张和喜, 迟道才, 王永涛, 王富臣

(1.沈阳农业大学 水利学院, 沈阳 110016; 2.贵州省水利科学研究院, 贵阳 550002)

基于NNBR与蒙特卡洛算法的降雨量预报模型应用研究

张和喜1,2, 迟道才1, 王永涛2, 王富臣2

(1.沈阳农业大学 水利学院, 沈阳 110016; 2.贵州省水利科学研究院, 贵阳 550002)

从统计学的观点去了解和分析降雨历史的复杂过程，并从中发现其存在的内在规律，为预测未来降雨量提供理论依据。该文在分析了蒙特卡洛算法及其分布函数的基础上，使用P-Ⅲ型分布函数对降雨量进行模拟，提出了基于NNBR与蒙特卡洛算法相结合的降雨量预报模型。通过基于NNBR的蒙特卡洛预测值与实际值验证得出，各年的误差均小于10%，循环次数增加，误差逐渐变小，所以本文所建立的预报模型基本可以满足生产实际要求。同时，基于NNBR模型的蒙特卡洛算法优于仅使用蒙特卡洛算法的比率为89.1%，表明本文所使用的预测效果较优。最后，以北盘江水系50 a数据对预报模型结果进行验证，并对未来5 a的降雨量开展了预测。预测结果既体现了降雨量的随机性和统计的规律性，又反映出降雨序列的时间性，应用效果较好。

NNBR模型； 蒙特卡洛算法； P-Ⅲ型分布函数； 降雨量预报模型

降雨的发生机理是一个十分复杂的过程，不但具有随机性和周期性，还具有复杂性，如：相似性、灰色性、混沌性、非线性等。目前，对于降雨量预报主要有天气学方法、数值天气预报、统计预报等方法，大量事实表明，这些方法富有一定的成效。但如果仅仅依靠降雨量的单一性进行模拟预报，预报结果有失客观和准确。……