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ANN统计自定义降水数据Bias校正Chaliyar河流域

抽象性

评估气候变化对水文学影响的任何研究都要求未来河流流域气候假设通用环流模型是唯一可靠的未来气候假设源,但它们仅在粗尺度上表现良好水力模型中可能无法直接使用GCM输出GM模拟需要降级为河流流域尺度下标数据中未校正偏差,如果有的话,应在下标数据用于水文应用前纠正研究中高级非线性偏差校正法应用到人工神经网络基于降尺度模型获取站级月降水预测模型通过应用来下调两个雨量计站月降水量验证,其中一个位于印度喀拉拉湿热带的Chaliyar河流域,另一个靠近该流域概率预测器变量摘自国家环境预测中心和国家大气研究中心再分析数据并模拟取自第三代CGCM320C3M实验选择潜在预测器的依据是NCE预测器和预测降水器之间以及NCE预测器和GCM预测器之间的相关系数值独立模型为每个站和每个赛季开发,并使用单独的数组潜在预测器模型二零零二年后使用数据验证模型性能合理优异,但少数极端例外

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