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申请/专利权人:长江生态环保集团有限公司;九江市三峡智慧水管家有限公司;九江市三峡水环境综合治理有限责任公司;九江三峡水务有限公司
摘要:一种气象数据的动态修正方法,是针对现有技术中QM法在修正多变量气象数据时忽略变量间相关性,以及JBC法不考虑历史数据相关性强制关联数据导致不准确的问题,提出了一种考虑降水、气温变量时空相关性和对径流影响程度的广义联合偏差修正方法;该方法首先根据降水、气温的相关性选择合适的修正方法,QM法或JBC法,再通过构建降水、气温的单变量及联合概率分布,动态调整修正顺序,汛期先修正降水后利用二者联合分布修正气温,非汛期先修正气温后修正降水,实现气象数据的精确修正,提升了气象数据的准确度,为流域径流预测和水资源调控提供了可靠依据;其还引入自适应学习机制,能够根据修正效果反馈自动优化修正参数,提高修正的准确性和效率。
主权项:1.一种气象数据的动态修正方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:Step1:计算降水与气温的相关性,并根据相关性结果选择相应的修正方法;Step2:若采用QM法,则选取降水、气温的单变量概率分布,并通过Anderson-Darling检验法评估选择最优的数据分布类型,按照选定的分布类型进行降水与气温的偏差校正;Step3:若采用JBC法,则需要先确定降水-气温的联合概率分布,选择平方欧式距离最小的Copula函数作为最优联合分布,进一步根据径流的主要影响因子确定降水与气温的修正顺序,再基于修正后的降水数据修正气温数据;Step4:根据修正后的气象数据预测未来流域径流情况,为水资源调控提供数据支持。
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