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水文序列多尺度解析与智能预报
本书采用这些流域的部分水文站的水文年、月、旬、日径流资料,应用极点对称模态分解(ESMD)方法在观测数据的趋势分离、异常诊断和时-频分析方面的优势,利用其自适应、无基、平稳化处理数据分析技术,进行流域径流的周期、突变和趋势规律分析,并结合流域水文站的空间分布,综合分析流域水文时间序列的时空演变规律;进而,利用ESMD分解的模态分量,构建“分解-预测-重构”模式的不同组合预报模型,进行年、月、旬等不同尺度的径流预报和预报效果评价,开展径流预报及影响因素分析,进行径流预报和效果评价。为提高中长期径流预报精度提供新思路,使有限水资源发挥最大的综合效益,促进水资源的综合开发利用和流域高质量发展。
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