【摘 要】
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针对第二松花江流域中长期径流预测精度较低问题,为了分析物理预报因子的作用过程以提高汛期洪水预报精度,选取太阳黑子相对数为物理影响因素,进而识别其影响时滞,以影响时滞
【机 构】
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吉林省水文水资源局（吉林省水环境监测中心）,吉林大学新能源与环境学院
【基金项目】
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国家自然基金委中韩合作项目(51711540299);吉林省科技厅基础研究项目(20180101078JC)
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针对第二松花江流域中长期径流预测精度较低问题,为了分析物理预报因子的作用过程以提高汛期洪水预报精度,选取太阳黑子相对数为物理影响因素,进而识别其影响时滞,以影响时滞期内的太阳黑子相对数作为径流预报因子,以汛期(6—9月份)月平均径流为预报项目,采用BP神经网络识别映射关系,采用历史资料作为训练样本,完成网络训练和检验。以第二松花江干流控制性水利工程丰满水库为例,对2017年汛期月平均径流进行预报。结果表明:丰满水库汛期月平均入库流量为1400m^3/s,来水频率为11%,定性预报第二松花江流域2017年为
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